Centrum Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, we współpracy z firmą DomData, opracowało Ferryt Chat 2.0 — moduł inteligentnego chatbota zbudowany w oparciu o architekturę RAG (Retrieval Augmented Generation). Projekt skupiał się na zastosowaniu modeli językowych pracujących w języku polskim oraz na ocenie jakości udzielanych odpowiedzi. System ma służyć do wykorzystania wiedzy zawartej wewnątrz dokumentacji przedsiębiorstwa i do dostarczania rzetelnych, szczegółowych odpowiedzi w oparciu o te materiały.

Jak działa rozwiązanie oparte na RAG?

Architektura RAG łączy dwie kluczowe funkcje: wyszukiwanie relewantnych fragmentów dokumentów oraz generowanie odpowiedzi przez model językowy, który używa znalezionych źródeł jako kontekstu. W praktyce oznacza to, że chatbot nie bazuje wyłącznie na wytrenowanych wzorcach, lecz odwołuje się do aktualnych zasobów przedsiębiorstwa, analizując je w czasie zapytania. Dzięki temu Ferryt Chat 2.0 ma dostęp do najnowszych danych firmy i potrafi udzielić konkretnej informacji popartej odniesieniem do konkretnego dokumentu.

Bezpieczeństwo i kontrola danych

Jednym z kluczowych aspektów projektu jest ochrona informacji przedsiębiorstwa. System został zaprojektowany tak, by nie udostępniać przetwarzanych dokumentów poza kontrolowaną infrastrukturę firmy. To oznacza, że indeksowanie i wyszukiwanie odbywa się w bezpiecznym środowisku, a modele generujące odpowiedzi wykorzystują jedynie wyselekcjonowany kontekst, bez wycieku danych do zewnętrznych serwisów. Dla firm to istotna gwarancja, że korzystanie z chatbota nie naruszy zasad poufności ani polityk bezpieczeństwa.

W praktyce przedsiębiorstwa wdrażające Ferryt Chat 2.0 otrzymują narzędzie, które łączy zalety nowoczesnych modeli NLP z mechanizmami kontroli dostępu i izolacji danych. Takie podejście jest szczególnie ważne w branżach przetwarzających wrażliwe informacje, np. w sektorze finansowym, prawnym czy medycznym, gdzie wymagane są podwyższone standardy ochrony dokumentów.

Ocena jakości odpowiedzi i praca nad językiem polskim

W ramach realizacji projektu zbadano możliwości zastosowania różnych modeli językowych dla języka polskiego. Analiza obejmowała nie tylko sprawdzanie trafności i poprawności merytorycznej odpowiedzi, lecz także ocenę stylu, spójności i przydatności informacji dla użytkownika końcowego. Weryfikacja jakości jest kluczowa, ponieważ generowane odpowiedzi mają być nie tylko poprawne faktograficznie, lecz także zrozumiałe i użyteczne dla pracowników przedsiębiorstwa.

Wyniki takich badań pomagają dobierać odpowiednie modele i konfiguracje, a także wskazują obszary do dalszego szkolenia lub optymalizacji. W przypadku Ferryt Chat 2.0 istotnym elementem jest także możliwość szybkie dotarcie do źródeł wiedzy — system potrafi wskazać konkretne dokumenty, na podstawie których udzielił odpowiedzi, co ułatwia weryfikację i buduje zaufanie użytkowników.

Praktyczne korzyści dla firm

Dla przedsiębiorstw zastosowanie chatbota w architekturze RAG może przynieść kilka wymiernych korzyści. Przede wszystkim usprawnia dostęp do wiedzy zgromadzonej w dokumentach, co skraca czas poszukiwania informacji przez pracowników. Automatyzacja odpowiadania na powtarzalne pytania może odciążyć działy wsparcia i HR, a jednocześnie zapewnić jednolite, zgodne z dokumentacją odpowiedzi.

Dzięki wskazywaniu źródeł, użytkownicy mają możliwość szybkiej weryfikacji informacji i dotarcia do pełnych dokumentów, co jest przydatne przy skomplikowanych procesach decyzyjnych lub audytach. Ponadto istnienie mechanizmów bezpieczeństwa i przetwarzania w kontrolowanym środowisku sprawia, że rozwiązanie nadaje się do wykorzystania w organizacjach o wysokich wymaganiach dotyczących poufności.

Co to oznacza dla mieszkańców Poznania i lokalnego rynku?

Prace realizowane przez Centrum Sztucznej Inteligencji UAM wpisują się w rosnące zainteresowanie technologiami AI w regionie. Dla lokalnych firm i instytucji oznacza to dostęp do nowoczesnych narzędzi wspierających zarządzanie wiedzą i komunikację wewnętrzną. Wdrożenia takich rozwiązań mogą zwiększać konkurencyjność przedsiębiorstw z Poznania na rynku krajowym i międzynarodowym, przyspieszając procesy operacyjne i poprawiając obsługę klienta.

Równocześnie uczelnia, pracując nad rozwiązaniami praktycznymi, wzmacnia współpracę z lokalnym biznesem i tworzy warunki do dalszych badań nad językiem polskim w kontekście modeli generatywnych. To również okazja dla studentów i specjalistów AI do uczestnictwa w projektach, które przekładają się na realne zastosowania przemysłowe.

Podsumowując, Ferryt Chat 2.0 to przykład połączenia badań akademickich i praktycznych potrzeb biznesu: rozwiązanie zaprojektowane z myślą o wykorzystaniu rzeczywistych zasobów informacyjnych przedsiębiorstw, z zachowaniem standardów kontroli i ochrony danych. Dla firm zainteresowanych automatyzacją obsługi wiedzy projekt pokazuje, jak stosować nowoczesne modele językowe w sposób bezpieczny i użyteczny.

Źródło: csi.amu.edu.pl/