Bygg et privat RAG-system teamet ditt kan stole på.
SheltSoft designer retrieval-augmented generation-systemer for organisasjoner som trenger presise svar over interne dokumenter, retningslinjer, produktkunnskap og operasjonelt innhold.
Gratis 30-minutters samtale. Uten forpliktelser.
- Privat utrulling på din sky eller infrastruktur
- Svar forankret i kilder og retrieval
- Fleksibilitet i valg av LLM: hostede API-er eller lokale modeller
- Integrasjon med dokumentlagre, portaler og interne verktøy
En praktisk RAG-tilnærming for virksomheter
Vi fokuserer på det som betyr noe i produksjon: pålitelig retrieval, privat utrulling ved behov og en tydelig vei fra dokumenter til troverdige svar.
Svar med tydelig kildeforankring
RAG reduserer risikoen for hallusinasjoner ved å hente relevant kontekst før generering. Det passer godt for policy, produkt, support, juridisk og operasjonell kunnskap.
Dataene dine blir i ditt miljø
Når personvern og kontroll er viktig, kan vi installere på din infrastruktur og tilpasse oppsettet til tilgangsstyring, compliance og hostingkrav.
Designet for produksjon
Et godt RAG-system handler om chunking-strategi, metadata, tilgangskontroll, indekseringsjobber, evaluering og overvåking, ikke bare en vektordatabase.
Hvordan et SheltSoft RAG-system fungerer
- 1Steg 1:Innhent dokumenter, kunnskapsbaser og systemdata
- 2Steg 2:Rens, segmenter, berik og indekser innhold for retrieval
- 3Steg 3:Hent den mest relevante konteksten når spørsmål stilles
- 4Steg 4:Generer svar med referanser og arbeidsflytkontroller
Typiske RAG-bruksområder
RAG er sterkest der svar må ligge tett på godkjent informasjon, og der folk bruker mye tid på å lete, sammenligne eller bekrefte detaljer manuelt.
- Interne kunnskapsassistenter for HR, drift og IT
- Support-copiloter basert på manualer, retningslinjer og produktoppdateringer
- Dokumentsøk på tvers av kontrakter, prosedyrer og teknisk dokumentasjon
- Sikre, kundevendte kunnskapsassistenter med kuraterte kilder
Ofte stilte spørsmål
Hvor lagres dataene våre?
Der du trenger det. Vi kan installere løsningen fullt ut på din egen sky eller on-premise-infrastruktur, slik at dokumentene og indeksene aldri trenger å forlate miljøet ditt.
Kan vi bruke vår egen LLM eller holde alt lokalt?
Ja. Vi er ikke bundet til én leverandør — vi kan koble til hostede API-er, dine eksisterende avtaler, eller helt lokale, open-weight-modeller avhengig av personvern- og kostnadskrav.
Må vi endre systemene vi allerede har?
Nei. Vi bygger retrieval-laget rundt de eksisterende dokumentlagrene, wikiene og portalene deres, i stedet for å be dere flytte innhold til en ny plattform.
Hvor lang tid tar et RAG-prosjekt vanligvis?
De fleste første utrullinger lanseres på 4-8 uker, med start i ett klart avgrenset kunnskapsområde slik at dere kan validere svarkvaliteten før dere utvider omfanget.
Trenger du pålitelige svar over privat kunnskap?
Vi kan hjelpe deg med å velge riktig retrieval-strategi, bygge indekseringspipen og deploye en RAG-opplevelse som passer systemene og styringsmodellen din.
Gratis 30-minutters samtale. Uten forpliktelser.