Tjänster · AI-sök
AI-sök och RAG för företag
Kunskapen ni behöver finns redan, men den ligger utspridd i dokument, mappar och system, och i huvudet på några få kollegor. AI-sök låter teamet ställa en fråga i vanligt språk och få ett samlat svar med källa, i stället för en lista med länkar att leta i. Solvigo bygger, lanserar och driftar lösningen, skräddarsydd för era källor.
AI-sök är ett sätt att fråga företagets egen kunskap i vanligt språk och få ett samlat svar, i stället för att själv gå igenom en träfflista. Tekniken bakom kallas RAG, Retrieval-Augmented Generation: modellen hämtar först de mest relevanta styckena ur era dokument och system, och formulerar sedan svaret utifrån dem, med hänvisning till källorna. Solvigo bygger den sökningen över era egna data och driftar den vidare, från första samtal hela vägen till produktion.
Vad är RAG, och hur skiljer sig AI-sök från vanlig sökning?
Skillnaden ligger i vad du får tillbaka. Vanlig sökning matchar ord mot ord och ger dig en lista med dokument att själv öppna, tolka och pussla ihop. AI-sök förstår i stället vad du menar, hämtar de mest relevanta styckena ur era källor och sammanfattar dem till ett svar, med hänvisning till var det kommer ifrån.
Det som gör det möjligt är RAG, Retrieval-Augmented Generation, och det sker i två steg. Först hämtas rätt underlag ur era dokument, ofta via vektorsök som utgår från betydelse och inte bara exakta ord, så att en fråga om "uppsägningstid" hittar rätt även när avtalet skriver "avtalets upphörande". Sedan formulerar modellen svaret utifrån just det underlaget. Du vinner två saker: svaret grundas i era egna, aktuella dokument i stället för i modellens generella träningsdata, och risken att den hittar på minskar markant, eftersom svaret går att spåra tillbaka till källan. Det är samma princip vi bygger på i vårt eget arbetsoperativsystem Pando OS, där teamet frågar tvärs över projekt, möten och kommunikation och får svar grundade i den egna historiken.
Vi tar ansvar för hela kedjan, inte bara demon
Kvaliteten på ett AI-sök avgörs av om det hittar rätt stycke även på den svåra, ovanligt formulerade frågan — inte av de tio första testfrågorna. Därför äger vi hela kedjan. Vi bygger mot era egna källor, dokument, intranät, avtal, ärenden och system som CRM och ERP, och sätter upp hämtningen så att den faktiskt plockar rätt stycken för era frågor. Kvaliteten avgörs i det ledet, långt innan modellen ens börjar skriva, så det är där vi lägger arbetet.
Vi lanserar med kraven på plats: era data stannar i er egen miljö och kan hållas inom EU, åtkomsten följer era befintliga behörigheter så att ingen får svar ur något de inte får se, och varje svar visar sina källor så att en människa kan kontrollera det. Sedan driftar vi lösningen vidare, följer upp hur bra svaren blir och justerar löpande när dokumenten och verksamheten förändras. Vill du se hela vägen från idé till drift kan du läsa mer om vår AI-implementering.
Vad det löser i praktiken
Nyttan är störst där kunskapen finns men ligger utspridd, i mängder av dokument, i olika system, och i huvudet på tre erfarna kollegor. Det är där tiden rinner iväg på att leta: någon gräver i mappar efter rätt version av ett avtal, supporten letar efter svaret en kollega redan skrivit, en nyanställd vet inte var något finns, och en säljare behöver en siffra ur ett dokument mitt i ett pågående samtal.
Ett exempel. En kundtjänst får samma frågor om och om igen, och svaren finns redan, i produktdokumentation, i avtal och i gamla ärenden, men utspritt på fem ställen. Handläggaren ställer frågan i vanligt språk och får ett samlat svar med länk till exakt det stycke det bygger på, klart att läsa igenom och skicka vidare. Det som förr var tio minuters letande blir några sekunder, och svaret blir dessutom mer rätt, eftersom det är hämtat ur källan i stället för ur minnet.
Ofta är det här grunden som annat vilar på. En AI-agent behöver kunna slå upp fakta i era dokument för att fatta rätt beslut, och AI-automation av ett flöde blir aldrig bättre än den kunskap den kan hämta. Samma sökning som svarar era medarbetare kan alltså mata era automatiserade processer.
Varför Solvigo
Ett AI-sök är aldrig bättre än det underlag det hämtar ur, och kvaliteten avgörs i hämtningssteget långt innan modellen skriver ett ord. Det är där vi lägger arbetet — för just era källor, era behörigheter och de frågor era medarbetare faktiskt ställer. Vi mäter framgång i om svaren är rätt och användbara i vardagen, inte i hur snygg en demo ser ut, och vi säger till om ett underlag är för rörigt för att ge bra svar innan det städats, hellre än att låtsas att det löser sig av sig självt.
Så börjar ett uppdrag
Vi börjar inte i tekniken, utan i en fråga: vad letar ni efter oftast, och var ligger det? I ett första kostnadsfritt samtal går vi igenom var kunskapen finns idag och väljer ut en avgränsad samling källor och en tydlig typ av frågor. På det materialet bygger vi en pilot, så att både nyttan och kvaliteten på svaren blir konkreta att ta ställning till innan ni breddar till fler källor.
Vill du ha en bredare genomgång av era möjligheter är vi också AI-konsult i Stockholm och ser då på hela informationsflödet, inte bara sökningen. Berätta var kunskapen ligger idag, så visar vi hur teamet skulle hitta svaren på sekunder i stället för minuter.
Egna produkter som bevis på leveransförmåga
Vi bygger framför allt skräddarsydda AI-lösningar för det problem just ditt företag har. Våra egna produkter är bevis på att vi kan ta en idé hela vägen till drift — inte ett färdigt hyllsortiment du måste anpassa dig efter.
Vanliga frågor
Vad är RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG betyder att modellen först hämtar relevanta stycken ur era egna dokument och sedan skriver svaret utifrån dem. I stället för att svara ur sitt allmänna minne läser den alltså i era källor först och grundar svaret där. Därför blir svaren aktuella, företagsspecifika och möjliga att spåra tillbaka till dokumentet de kommer ifrån.
Vad är AI-sök och hur skiljer det sig från vanlig sökning?
AI-sök låter dig ställa en fråga i vanligt språk och få ett samlat svar, i stället för en lista med länkar att själv gräva i. Vanlig sökning matchar ord mot ord och lämnar tolkningen till dig. AI-sök förstår vad du menar, plockar rätt stycken ur era dokument och sammanfattar dem, med hänvisning till var svaret kommer ifrån.
Minskar RAG risken för hallucinationer?
Ja, tydligt. Eftersom svaret bygger på stycken som faktiskt hämtats ur era dokument har modellen belägg att luta sig mot i stället för att gissa. Dessutom visar varje svar sina källor, så att en människa snabbt kan kontrollera det. Det tar inte bort risken helt, men det är den mest effektiva metod vi känner till för att hålla svaren sanningsenliga.
Kan AI söka i våra egna interna dokument?
Ja, det är hela poängen. Sökningen kopplas till era egna källor: dokument, intranät, wiki, e-post, ärenden, avtal och system som CRM och ERP. Era data stannar i er egen miljö och kan hållas inom EU, och åtkomsten följer era behörigheter, så att var och en bara får svar ur det de faktiskt har rätt att se.
Vad är skillnaden mellan enterprise search och AI-sök?
Klassisk enterprise search indexerar innehållet och ger dig en träfflista att gå igenom själv. AI-sök bygger vidare på samma idé, men förstår frågan semantiskt och levererar ett färdigt svar med källor i stället för bara länkar. RAG är tekniken som gör det möjligt: hämta rätt underlag först, formulera svaret utifrån det sedan.
