Databeredskap & RAG
AI som kan er verksamhet
Standardmodeller kan inte era interna dokument, ärenden eller riktlinjer. Med RAG (Retrieval-Augmented Generation) kopplar ni AI till era egna källor — säkert, spårbart och utan att data läcker till modellleverantören.
Vad ni missar utan databeredskap & rag
Utan RAG är AI en generalist. Med RAG blir den er specialist — som känner era riktlinjer, avtal och rutiner.
Data är den nya begränsningen. AI-projekt fastnar oftast för att datan är utspridd, felformaterad eller inte får användas som den ligger.
Rätt uppsatt RAG-arkitektur är också kritisk för att uppfylla GDPR — svar kan spåras till källa och personuppgifter kan hållas utanför.
Konkreta exempel
Handläggare frågar sin egen policybank istället för att bläddra i PDF:er från 2017.
Vårdpersonal får svar från senaste vårdprogrammet, med källhänvisning.
Sälj- och supportteam får svar baserat på aktuella produktdokument och avtal.
Vad ni tar med er
- Förstå hur RAG fungerar — utan att bli datavetare
- Bedöma vilka datakällor som är redo och vilka som behöver städas
- Kunna resonera kring säkerhet, spårbarhet och datalagring
- En första plan för databeredskap i er organisation
Upplägg
Så här ser modulen ut från början till slut — alltid anpassad efter er kontext.
- 01
Vad är RAG — och varför alla pratar om det
Enkelt förklarat med exempel.
- 02
Datakvalitet & datastädning
Vad som krävs för att AI ska ge bra svar.
- 03
Säkerhet & datalagring
Onprem, molnbaserat eller hybrid — vad passar er?
- 04
Första stegen
En pragmatisk plan för databeredskap.
Konkreta leverabler
- 01
Inventeringsmall för era datakällor och deras beredskap
- 02
Beslutsstöd: RAG onprem, moln eller hybrid
- 03
Utkast till plan för datastädning inför första pilot
Gör er data redo för AI — pragmatiskt, inte perfekt
Boka ett samtal — vi tittar på era befintliga källor och föreslår en pragmatisk startpunkt för RAG hos er.