RAG-system.
AI som svarar
mot er data.
Ni har dokumentation, produktinformation eller en kunskapsbas som är värd sin vikt i guld — men som är för stor för att lägga i en prompt och för känslig för att träna en modell på. RAG är svaret. Vi bygger det åt er.
Vad ett RAG-system gör för er
Retrieval-Augmented Generation låter en språkmodell hämta relevanta stycken ur er data i realtid och formulera svaret baserat på dem. Resultatet: AI som inte hallucinerar uppgifter om er verksamhet, som kan citera källor, och som uppdateras automatiskt när er data ändras.
Vad vi bygger
- Datapipelines som strukturerar, chunkar och embeddar er dokumentation
- Vektordatabas i er valda miljö — Cloudflare Vectorize, Pinecone, Qdrant eller pgvector
- Hybrid search som kombinerar semantisk vektorsökning med nyckelordsmatch
- Re-ranking så de mest relevanta svaren hamnar först
- LLM-orkestrering med val av modell efter kostnad och prestanda
- Monitoring: hallucination-rate, svarstid, token-kostnad per användare
- Fallback-logik när modellen är osäker eller API:et är nere
- Admin-gränssnitt där ni kan granska svar, flagga fel och återindexera dokument
Typiska projekt
Intern kunskapsbas-assistent
Era anställda ställer frågor i naturligt språk. Systemet söker i intern dokumentation, policy och procedurer, och svarar med citerade källor.
Kundservice-augmentation
Agenter får AI-genererade svarsförslag baserade på er produktdokumentation. Svarshastighet upp, konsistens upp, nöjdhet upp.
Avtals- och dokumentanalys
Hitta specifika klausuler eller jämför villkor över hundratals dokument. Jurister går från timmars genomläsning till minuters verifiering.
Investeringsnivå
Prototyp: 50 000–120 000 kr (fastpris, 2–3 veckor). Produktion: 200 000–600 000 kr beroende på datamängd och integrationskrav. Löpande driftkostnader: typiskt 500–3 000 kr/månad i API-kostnader för mellanstora use cases.
Vi börjar alltid med fri förstudie där vi säger rakt ut om RAG är rätt lösning — och om inte, vad som är det istället.
Vanliga frågor
Hamnar vår data hos OpenAI eller Anthropic?
Endast för den enskilda frågan, och bara om ni väljer en extern LLM. Ni kan köra allt self-hosted med Llama eller Mistral om ni föredrar. Vi aktiverar alltid opt-out från träning som standard och hjälper er aktivera DPA med leverantören.
Hur vet vi att svaren är korrekta?
Vi bygger in citering av källor — varje svar länkar till dokumenten det baseras på. Ni kan i efterhand granska vilken data som användes. Dessutom mäter vi hallucination-rate löpande och larmar när den överstiger er tröskel.
Vad händer när vår data uppdateras?
Pipelinen kan triggas automatiskt (ny fil i SharePoint → index uppdateras) eller schemalagt. Ni behöver aldrig omträna en modell — indexet uppdateras i bakgrunden.
Går det att bygga self-hosted inom EU?
Ja. Llama 4 eller Mistral på er egen infrastruktur, pgvector i er PostgreSQL, embedding-modell som kör lokalt. Vi hjälper er designa arkitekturen efter era EU AI Act- och GDPR-krav.
Fri förstudie, konkret rekommendation.
Beskriv er datamängd och problem. Vi återkommer med bedömning inom en vecka.