RAG-system

RAG-system som gör era egna data användbara för AI

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

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.

Lösning

Sökning och svar i samma flöde

Vi bygger pipelines för dokumentintag, chunking, embeddings, retrieval, svarsgenerering och källhänvisning. Systemet designas för rätt behörighet, uppdateringstakt och kvalitetskontroll.

RAG från datakälla till svar

01

Inventera dokument, system och behörigheter.

02

Bygg retrieval-flöde med källor och evals.

03

Lansera som intern assistent, kundstöd eller API.

Agnostisk modellstrategi

Vi väljer modell och retrieval-upplägg efter domän, språk, kostnad och krav på precision snarare än att låsa er till en enda leverantör.

FAQ

Är RAG samma sak som att träna en egen modell?

Nej. RAG hämtar relevant information vid frågetillfället. Det är ofta snabbare, billigare och lättare att uppdatera än finjustering.

Kan RAG användas med känslig intern data?

Ja, men lösningen måste designas med behörigheter, loggning, datagränser och lämplig modellmiljö.

Hur mäter man om RAG fungerar?

Med evals som testar retrieval-träffar, svarskvalitet, hallucinationer, källhänvisningar och användarnas faktiska lösningsgrad.

Vill ni låta AI svara med era egna data?

Vi kan granska era datakällor och föreslå första RAG-flödet.

Kontakta oss