Knowtive

INTELLIGENT RETRIEVAL

AI Knowledge Assistant

En AI Knowledge Assistant gør virksomhedens egne dokumenter, data og videnskilder søgbare gennem intelligent retrieval og generativ AI.

En simpel chatbot eller grundlæggende RAG-løsning kan være relativt let at opbygge. Den virkelige enterprise-udfordring ligger som regel i kilderne, strukturen, rettighederne, kvaliteten og governance.

ENTERPRISE-KRAV

Mere end “chat med dokumenter”

En basal RAG-løsning kan bestå af nogle dokumenter, embeddings, en vector database og en sprogmodel. Det kan være tilstrækkeligt til en prototype.

I en enterprise-løsning bliver kravene hurtigt større. Hvilke kilder skal bruges? Hvordan struktureres informationen? Hvem må se hvad? Hvordan finder systemet den mest relevante information, og hvordan kan svar spores tilbage til kilder?

flere datakilderforskellige dokumenttyperadgangsrettighedermetadataversionsstyringretrieval qualityprovenancesource citationsAI governanceevaluation

RETRIEVAL

Det rigtige svar begynder med den rigtige information

Det vigtigste er, at AI bruger den rigtige information til at lave gode svar. Keyword search finder præcise ord. Semantic search og vector search bruger embeddings til at finde betydningsmæssigt beslægtet indhold. Hybrid search kombinerer metoderne, mens reranking prioriterer de bedste resultater.

KNOWLEDGE STRUCTURE

Struktur giver bedre kontekst

Semantic knowledge behøver ikke være akademisk. Praktiske strukturer kan forbedre retrieval, kontekst, filtering, konsistens og explainability på tværs af kilder.

Det behøver ikke være komplekst fra begyndelsen. Strukturen skal passe til informationsproblemet.

Læs om knowledge architecture for AI →

AI & GENERATION

Modellen er et valg — ikke et mål

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinerer fundet information med Large Language Models (LLM). Det kan danne grundlag for AI assistants og enterprise chatbots.

Cloud-hosted modeller og private eller lokale modeller har forskellige styrker. Model choice depends on security, performance, cost and task. Ingen model er altid den rigtige.

01Metadata

Beskriver og filtrerer information.

02Taxonomier

Skaber et fælles, kontrolleret ordforråd.

03Ontologier

Beskriver betydning og relationer.

04Entities

Gør personer, projekter og begreber tydelige.

05Entity Resolution

Samler navnevarianter om samme identitet.

06Knowledge Graphs

Forbinder entities og dokumenter semantisk.

SECURITY, PRIVACY & DATA GOVERNANCE

Jeres data skal forblive jeres

En Knowledge Assistant behøver ikke sende virksomhedens viden til en offentlig chatbot.

Løsningen kan designes efter virksomhedens krav til sikkerhed, fortrolighed og databehandling. Det kan eksempelvis ske gennem kontrollerede API-tjenester, private cloud-miljøer eller lokale modeller.

Valget af AI-model er en del af arkitekturen — ikke en forudsætning.

Security requirements differ between organisations. Derfor foreskriver Knowtive ikke én fast modeludbyder eller hostingform. Private AI eller local models er ikke automatisk mere sikre; model- og hostingvalg skal vurderes ud fra blandt andet enterprise AI security, data privacy, data residency, performance, omkostninger og den konkrete opgave.

01

Access controlAdgangskontrol og brugerrettigheder

02

Data handlingDataminimering og separation of customer data

03

Model & hostingPrivate eller lokale sprogmodeller efter behov

04

Controlled accessKontrolleret API-adgang

05

TraceabilityLogging, auditability samt source and data provenance

06

ProtectionKryptering under overførsel og lagring, hvor den valgte infrastruktur understøtter det

TRUST & GOVERNANCE

Tillid kræver mere end et velformuleret svar

Source citations og provenance viser, hvor informationen kommer fra. Access control og permissions sikrer, at en bruger kun ser det, vedkommende må se. Evaluation måler kvaliteten systematisk, mens AI governance og auditability gør løsningen styrbar over tid.

Det er fundamentet for et enterprise-system, der kan anvendes ansvarligt.

TYPISKE USE CASES

Fra SharePoint til teknisk dokumentation

Internal Knowledge Assistant

Problem: Intern viden er spredt på tværs af systemer.

Mulig løsning: Én søge- og samtaleflade med adgangsstyrede kilder.

SharePoint Knowledge Search

Problem: Relevante dokumenter drukner i sites og mapper.

Mulig løsning: Hybrid search, metadata og kildehenvisninger på tværs af SharePoint.

Technical Documentation Assistant

Problem: Manualer og versioner er svære at navigere.

Mulig løsning: Dokumentingestion, filtrering og svar med versionspræcise kilder.

R&D Knowledge Assistant

Problem: Forskningsviden findes i mange formater og faglige sprog.

Mulig løsning: Semantic search koblet til strukturerede entities og begreber.

Procedure & Policy Assistant

Problem: Medarbejdere er usikre på gældende procedure.

Mulig løsning: Rettighedsstyrede svar fra godkendte og aktuelle dokumenter.

FRA PROTOTYPE TIL ENTERPRISE-LØSNING

Byg sikkerhed og læring ind fra starten

Knowtive kan arbejde inkrementelt. En afgrænset prototype undersøger, om retrieval og svar skaber værdi, før løsningen udvides. Evaluation og pilotdrift giver et faktuelt grundlag for næste skridt.

Når eksterne informationsstrømme også skal indgå, kan løsningen forbindes med research intelligence og løbende surveillance.

Knowtive makes knowledge useful.

Tal med Knowtive om en Knowledge Assistant

Start med problemet. Så finder vi sammen ud af, hvilken kombination af struktur, søgning og AI der giver mening.

Lad os tage en samtale