AI Knowledge Assistant
ผู้ซื้อไม่ได้กำลังซื้อกล่องแชท พวกเขากำลังซื้อ Engine ค้นคืนที่ซื่อสัตย์และมีการกำกับดูแล ที่บังเอิญพูดด้วยภาษาธรรมชาติ
ภาพรวม
สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับธุรกิจของคุณ
ความรู้ขององค์กรอยู่ในหลายระบบ — Confluence, SharePoint, Drive, Notion, GitHub, Salesforce, Zendesk, Slack — และคนที่ต้องการมันที่สุดใช้เวลาทั้งวันค้นหา AgileX สร้างผู้ช่วยแบบสนทนาที่ Ground ด้วยความรู้ ที่ค้นคืนจากเนื้อหาที่ได้รับการอนุมัติของคุณและสร้างการตอบสนองที่ซื่อสัตย์ มี Citation ตระหนักถึงสิทธิ์ และตรวจสอบได้
RAG ที่ใช้แค่ Vector DB ไม่ใช่ Baseline ของ Production อีกต่อไป เราใช้ Hybrid Retrieval เป็นค่าเริ่มต้น — vector + BM25 + Graph Traversal + Cross-Encoder Reranking — พร้อมการเข้าถึงตามสิทธิ์ที่บังคับใช้ที่ Index ไม่ใช่หลังการสร้าง ทุกการตอบสนองอ้างอิงแหล่งที่มา การตอบสนองที่ไม่อ้างอิงถูกบล็อกที่ Layer การสร้าง
คุณภาพได้รับการปฏิบัติเป็นวินัยทางวิศวกรรมต่อเนื่อง: RAGAS Faithfulness, Recall และ Citation Accuracy เป็นเมตริกระดับหนึ่ง ผ่าน Regression Gate ในทุก Release เรามักจะส่งมอบ Wedge Function — Sales Enablement การวิศวกรรมสนับสนุน HR Self-Service — ใน 8-10 สัปดาห์ พร้อมการเพิ่มผลผลิตที่วัดได้
สิ่งที่รวมอยู่
สิ่งที่ส่งมอบและความสามารถ
ทุกโปรเจกต์ถูกปรับแต่งตามความต้องการของคุณ นี่คือสิ่งที่เรามักส่งมอบ
Connector & Ingestion Pipeline
Connector แบบอ่านอย่างเดียวไปยัง Confluence, SharePoint, Drive, Notion, GitHub, Salesforce, Zendesk, Slack และแอปกำหนดเอง — พร้อมการสกัด ACL การ Chunk เชิงความหมาย และการ Redact PII ตอน Ingest
Hybrid Retrieval Engine
Vector + BM25 + Graph Traversal พร้อม Reciprocal Rank Fusion และ Cross-Encoder Reranker (Cohere Rerank หรือ BGE) — ค่าเริ่มต้น Production สำหรับการค้นหาในองค์กร
การเข้าถึงตามสิทธิ์
ACL บังคับใช้ที่ระดับ Index — เอกสารที่ผู้ใช้มองไม่เห็นจะไม่ถูกค้นคืน ไม่ถูกฝังใน Prompt ไม่ถูกอ้างอิง การ Sync ผ่าน SCIM จาก Okta, Azure AD หรือ Google Workspace
Grounded Generation & Citation
ทุกการตอบสนองอ้างอิงเอกสาร Section เจ้าของ และวันที่มีผลพร้อมลิงก์คลิกได้ — และ Faithfulness Guardrail บล็อกการตอบสนองที่ไม่ได้รับการสนับสนุนจากบริบทที่ค้นคืน
Agentic RAG สำหรับ Multi-Hop
การเขียน Query ใหม่ การค้นคืนซ้ำแบบสะท้อน และ Graph Traversal สำหรับ Query ที่การค้นคืนแบบ One-shot ไม่สามารถจัดการได้ — พร้อม Step Cap และ Latency Budget
Channel-Flexible Surfaces
เว็บแอป บอท Slack และ Microsoft Teams Q&A อีเมล Plugin IDE สำหรับทีมวิศวกรรม และ Panel ฝังใน Salesforce หรือ HubSpot สำหรับ Sales — พร้อม Memory ร่วมข้ามช่องทาง
แนวทางของเรา
วิธีที่เราส่งมอบ
กระบวนการที่สมดุลระหว่างความเข้มงวดและความเร็ว
Source-Readiness Audit
การประเมินแบบมีค่าใช้จ่าย 1 สัปดาห์ของ Knowledge Corpus ของคุณ ที่สร้างคะแนน 'Knowledge Readiness' รายการแหล่งที่มา การบันทึกช่องว่าง และแผนการ Deploy
สร้างและปรับ
ตั้งค่า Ingestion กำหนดค่า Hybrid Retrieval ปรับ Reranker และ Label 100+ Eval Case ต่อฟังก์ชัน — จน Faithfulness ผ่าน 0.85 ใน Sandbox
Pilot กับผู้ใช้จริง
Roll out ไปยัง Wedge Function พร้อม Messaging แบบ Assist-mode เก็บฟีดแบคผู้ใช้ และปรับ Retrieval เทียบกับ Query จริง
Stabilize และขยาย
ดำเนินการด้วย Iteration การปรับ Retrieval ทุก 2 สัปดาห์ กำหนดฟังก์ชันใกล้เคียง และเติบโต Source Library เมื่อช่องว่างปรากฏจาก Telemetry
เทคโนโลยี
Tech Stack ของเรา
เราเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับแต่ละโปรเจกต์ — ไม่ใช่ตามกระแส
เหมาะสำหรับ
บริการนี้เหมาะกับคุณหรือไม่?
องค์กร Mid-market และ Enterprise ที่มีเอกสาร 50K+ ใน 4+ ระบบ
ทีมขาย สนับสนุน HR กฎหมาย หรือวิศวกรรมที่เสียเวลาเพราะความรู้กระจัดกระจาย
ทีมที่ RAG ภายในก่อนหน้าหยุดที่ความแม่นยำ 60% และไม่กลับคืน
เริ่มโปรเจกต์ AI Knowledge Assistant
บอกเราเกี่ยวกับความท้าทายของคุณแล้วเราจะแสดงให้เห็นว่า AgileX ช่วยได้อย่างไร ไม่มีสไลด์ขาย — แค่การสนทนาที่จริงใจ