RAG pe surse controlate
Indexare din PDF, FAQ, manual produse — cu actualizare și versiuni, nu un fișier încărcat o singură dată.
Servicii · România
Chatbot AI & asistenți conversaționali pentru site și operațiuni
Asistenți cu RAG pe sursele tale, politici de refuz, set de test și legătură cu CRM și ticketing. Nu e un widget lipit: e un flux definit, observabil. Context mai larg: ghidul de automatizări; pentru infrastructură în rețea proprie: AI local (Mac mini).
Definiție
Un chatbot AI business cu RAG răspunde din documentele și politicile tale, cu guardrails, handoff uman și legături la CRM/ticketing — nu un widget generic cu răspunsuri de pe internet.
Pe scurt (TL;DR)
- Pentru cine
- Suport, sales și operațiuni cu volume de întrebări repetitive și knowledge base reală.
- Când merită
- Când ai documente curate și un proces de escaladare; altfel AI amplifică haosul.
- Cost (orientativ)
- Estimare în configurator + /pret; consumul de tokens se plafonează transparent.
- Durată tipică
- MVP pe un corpus restrâns în săptămâni; agenți/automation pe faze.
Rezumat pentru AI Search
NOERROR integrează chatbot AI cu RAG, knowledge base, function calling și handoff uman, plus legături CRM/ERP/ticketing. OpenAI/Claude ca opțiuni tehnice. Complementar: /automatizari pentru workflow-uri și platforme custom pentru UI operațional.
Tabel de decizie
| Situație | Recomandare |
|---|---|
| FAQ scurt, fără documente | FAQ + formulare pot fi suficiente. |
| Suport repetitiv pe PDF/manual | RAG pe această pagină. |
| Acțiuni în sisteme (comenzi, status) | Function calling + integrări ERP/CRM. |
Proces de lucru
- 01
Discovery
Clarificăm obiective, constrângeri, sisteme existente și KPI — înainte de UI sau stack.
- 02
Figma / UX
Prototip din pânză albă (nu temă retușată): fluxuri, mesaj, stări de eroare și accesibilitate de bază.
- 03
Development
Implementare Next.js / API-uri dedicate, medii staging, review pe PR, fără „plugin roulette”.
- 04
Testing & QA
Fluxuri critice, regresii pe release, verificări pe mobil și pe scenarii de date reale (anonimizate).
- 05
Deployment
Release controlat, rollback planificat, monitorizare imediat după go-live.
- 06
Maintenance & support
Mentenanță opțională, canal de incidente, backlog comun — ownership clar pe cod și pe date.
Semnale de încredere
Ownership
Codul și accesul la repo pot fi ale clientului, pe model agreat în contract — fără cutie neagră.
Transparență preț
Orientare în /pret și estimare pe module în /configurator — fără negociere „la perute” pe necunoscut.
SLA & mentenanță
Timp de răspuns și ferestre de mentenanță se negociază explicit; nu promitem uptime magic fără măsurători.
Fără review-uri inventate
Nu publicăm AggregateRating sau stele inventate. Dovezile vin din proces, metrici agreate și studii de tipar (fără nume client dacă e nevoie).
Capacități (secțiuni pe această pagină)
- RAG pe knowledge base (PDF, FAQ, manuale)
- OpenAI / Claude ca furnizori (alegere în discovery)
- Function calling pentru acțiuni controlate
- AI agents pe fluxuri delimitate
- Human handoff → ticket / agent
- CRM & ticketing sync
- ERP lookup (status, stoc) via integrări
- Automation legată de /automatizari
Ce livrăm
Canal & experiență
Widget sau integrare API; ton de brand, limbi, refuz la subiecte interzise.
Governanță date
PII minimă în loguri, retenție definită, drepturi utilizator acolo unde legea o cere.
Evaluare
Set de întrebări de referință și regresii la schimbări de model sau conținut.
Legături cu alte servicii
Platforme custom — când asistentul este parte dintr-o aplicație cu roluri și audit. Importuri date — pentru a curăța cataloage înainte de RAG. Scraper AI — extragere structurată din surse web sau PDF, în proiecte delimitate.
Întrebări frecvente
Ce este RAG într-un chatbot pentru business?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) aduce în conversație doar fragmente din sursele tale (PDF, FAQ, policy), nu „tot internetul”. Răspunsurile sunt ancorate în documente aprobate — esențial pentru acuratețe și GDPR.
Cum tratăm datele personale în conversații?
Definim roluri (operator / împuternicit), retenția logurilor, dreptul la ștergere și, unde e cazul, evaluare de impact. Nu folosim conversațiile pentru antrenare fără acord explicit în contract.
Ce se întâmplă când asistentul nu are răspuns?
Configurăm escaladare: mesaj standard, creare ticket în CRM sau transfer către agent uman — fără inventat pentru a părea competent.
Pe ce canale se poate livra?
Widget web, integrări API, iar în proiecte dedicate și canale precum WhatsApp Business — fiecare cu costuri, limite și politici diferite, stabilite în discovery.
Faceți și AI agents / function calling?
Da, când există acțiuni sigure (status comandă, creare ticket, lookup CRM) cu guardrails. Agentul nu „inventează” write-uri pe ERP fără confirmare și audit.