העובדים שלכם מבזבזים שעות על חיפוש מידע בנהלים, הוראות ובסיסי ידע. לקוחות מציפים את התמיכה בשאלות זהות, שהתשובות להן כבר קיימות בתיעוד. עובדים חדשים עוברים הדרכה ארוכה כדי להבין את התהליכים הפנימיים של החברה.
התוצאה? זמן אבוד, עלויות תמיכה גבוהות, ירידה בפרודוקטיביות ואי-שביעות רצון לקוחות.
דמיינו מערכת שמוצאת מיידית מידע רלוונטי מבין אלפי המסמכים שלכם ונותנת תשובה מדויקת בשפה ברורה. לא רשימת קישורים, אלא פתרון מוכן לשאלה.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) - טכנולוגיית בינה מלאכותית שעובדת כמו המומחה הטוב ביותר שלכם: מוצאת מידע מיידית במסמכים ומנסחת תשובה מובנת.
בניגוד לחיפוש רגיל, שמחזיר רשימת מסמכים (ואתם עדיין צריכים להבין אותם), מערכת RAG מבינה את משמעות השאלה, מנתחת את המסמכים שלכם ונותנת תשובה קונקרטית עם ציון מקורות.
אם יש לכם מאות נהלים, הוראות, חוזים ומדריכים - העובדים שלכם אובדים בנפח הזה. מערכת RAG תהפוך לנקודת גישה אחת לכל הידע הארגוני.
דוגמת שימוש: מנהל שואל "אילו הנחות זמינות ללקוחות קבועים בקטגוריית Premium?" ומקבל מיידית תשובה מובנית עם קישורים למחירון עדכני ולתנאי תוכנית הנאמנות.
המנהלים שלכם עובדים עם עשרות מוצרים, תעריפים, תנאים ומבצעים. לזכור הכל זה בלתי אפשרי, לחפש במסמכים זה לוקח זמן. הלקוח על הקו לא יחכה.
דוגמת שימוש: במהלך שיחה עם לקוח המנהל מברר במהירות "מהם תנאי הליסינג לתאגידים על ציוד בשווי מעל 5 מיליון שקלים?" ומקבל תשובה מדויקת תוך שתי שניות.
קליטת עובדים חדשים, חומרי הדרכה, סטנדרטים ארגוניים - עובדים חדשים טובעים במידע. מערכת RAG עוזרת להם למצוא תשובות במהירות ולהיכנס לקצב העבודה.
דוגמת שימוש: עובד חדש שואל "כיצד לאשר נסיעת עבודה לעיר אחרת?" ומקבל הוראות שלב-אחר-שלב בהתאם לתפקידו ולמחלקה שלו.
עבודה עם חוקים, פסיקה, חוזים וחוות דעת דורשת גישה מיידית למסמכים רלוונטיים. מערכת RAG מוצאת תקדימים ונוסחים רלוונטיים תוך שניות.
דוגמת שימוש: עורך דין מחפש "פסיקה בנושא סעיף 12 לחוק החוזים בשנת 2024" ומקבל ניתוח מבוסס על מאגר פסקי הדין הפנימי של המשרד.
פרוטוקולי טיפול, המלצות קליניות, הוראות תפעול ציוד - צוותים רפואיים זקוקים לגישה מהירה למידע מאומת לקבלת החלטות.
דוגמת שימוש: רופא מברר "מהי המינון המומלץ של תרופה X למטופלים עם אי ספיקת כליות?" ומקבל תשובה מפרוטוקולים קליניים עדכניים.
כרטיסים טכנולוגיים, הוראות בטיחות, נהלי תחזוקת ציוד - עובדים זקוקים למידע כאן ועכשיו, ללא ריחוק ממקום העבודה.
דוגמת שימוש: מהנדס שואל "מהו תדירות החלפת שמן במדחס דגם K-500?" ומקבל הוראת עבודה מדויקת עם לוח זמנים לתחזוקה.
אתם פשוט מציינים קישורים למסמכים שלכם (PDF, Word, Excel, דפי אינטרנט). המערכת מעבדת אותם אוטומטית, מחלקת לפרגמנטים משמעותיים וממדדת באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית של Google.
ללא עבודה ידנית - כל ההכנה מתבצעת אוטומטית. ניתן לקבץ מסמכים לפי מחלקות, פרויקטים, לקוחות.
עובד או לקוח שואל שאלה בשפה רגילה דרך ממשק אינטרנט, אפליקציה ניידת או ווידג'ט משובץ באתר.
דוגמאות לשאלות:
המערכת מוצאת מידע רלוונטי במסמכים שלכם ומנסחת תשובה מובנית בשפה ברורה. לתשובה מצורפים קישורים למקורות לאימות.
זמן תשובה: 1-3 שניות. דיוק: ברמת מומחה מנוסה.
המערכת תומכת בהפרדת גישה: כל לקוח, מחלקה או פרויקט רואים רק את המסמכים שלהם. מנהל מכירות לא יראה מסמכי משאבי אנוש, לקוח של חברה א' לא יקבל גישה לנתוני חברה ב'.
אפשרויות שימוש:
מערכת RAG משתלבת בקלות בתשתית ה-IT הקיימת דרך REST API:
תאימות: עובד עם כל הפלטפורמות ושפות התכנות המודרניות.
כמה שווה שעת עבודה של העובדים שלכם? כמה לקוחות אתם מאבדים בגלל תמיכה איטית? כמה טעויות מתרחשות בגלל מידע לא מעודכן?
מערכת RAG משתלמת תוך 3-6 חודשים הודות לשיפור היעילות והפחתת עלויות תפעול.
ננתח את הצרכים שלכם, נציע פתרון אופטימלי ונחשב עלות יישום. הייעוץ הראשון - חינם.
אודות הטכנולוגיה: RAG (Retrieval-Augmented Generation) משלבת חיפוש סמנטי ובינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת מערכות אינטליגנטיות לעבודה עם מסמכים. הפתרון שלנו משתמש ב-Google AI Search ו-Gemini API להבטחת דיוק ומהירות מרבית של התשובות.
