Problem
Kunskap finns, men hittas inte
Företag har ofta svaren i PDF:er, intranät, supportärenden eller databaser. Problemet är att informationen är utspridd, svår att söka och för långsam att använda i vardagen.
RAG-system passar när medarbetare eller kunder behöver svar baserade på era dokument, policys, produktdata eller tidigare ärenden. Sylla bygger retrieval augmented generation med källor, behörighet, evals och tydlig svarskvalitet.
Senast uppdaterad: 2026-05-05
Problem
Företag har ofta svaren i PDF:er, intranät, supportärenden eller databaser. Problemet är att informationen är utspridd, svår att söka och för långsam att använda i vardagen.
Lösning
Vi bygger pipelines för dokumentintag, chunking, embeddings, retrieval, svarsgenerering och källhänvisning. Systemet designas för rätt behörighet, uppdateringstakt och kvalitetskontroll.
01
Inventera dokument, system och behörigheter.
02
Bygg retrieval-flöde med källor och evals.
03
Lansera som intern assistent, kundstöd eller API.
Vi väljer modell och retrieval-upplägg efter domän, språk, kostnad och krav på precision snarare än att låsa er till en enda leverantör.
LLM:er vet mycket, men de vet inget om ert företag. RAG löser det genom att ge AI tillgång till era dokument, system och data i realtid.
Automatisering har funnits länge. Men AI-automation är något annat, det handlar om system som fattar beslut, inte bara följer regler.
Nej. RAG hämtar relevant information vid frågetillfället. Det är ofta snabbare, billigare och lättare att uppdatera än finjustering.
Ja, men lösningen måste designas med behörigheter, loggning, datagränser och lämplig modellmiljö.
Med evals som testar retrieval-träffar, svarskvalitet, hallucinationer, källhänvisningar och användarnas faktiska lösningsgrad.
Vi kan granska era datakällor och föreslå första RAG-flödet.