RAG AI agent nemusí být jen další chatovací okno, které návštěvník webu automaticky zavře. Může mít podobu nenápadné retro záložky, odpovídat na technické a obchodní dotazy a současně fungovat jako interní znalostní asistent pro zaměstnance.
Když další chatbot není to, co zákazníci chtějí.
Znáte to. Otevřete web a okamžitě se objeví chatovací okno s ikonkou robotické hlavičky s otázkou „Jak vám mohu pomoci?“. Jenže místo konkrétní odpovědi často následuje několik přednastavených možností a zahlcujících odpovědí, které zákaznický problém neřeší nebo doporučení kontaktovat zákaznickou podporu. Není divu, že část návštěvníků podobné nástroje raději ignoruje.
Přesně tento problém jsme řešili při návrhu uživatelského rozhraní našeho nového RAG AI agenta. Jak nabídnout zákazníkům inteligentního asistenta, aniž by působil jako další obtěžující chatbot se zahlcujícími nerelevatními odpověďmi?
Retro vzhled, ale pod kapotou moderní AI se znalostní propojenou databází
Výsledkem je nenápadný postranní prvek, tzv. sticky záložka, který svým vzhledem připomíná webová řešení z doby před cca 15 lety. Žádné agresivní vyskakovací okno s ikonkou robota v záhlaví.
Pouze jednoduchá záložka „Rady a tipy“ s nejčastějími dotazy, kterou návštěvník otevře, když potřebuje poradit. Za zdánlivě obyčejným tlačítkem se však skrývá technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ta umožňuje propojit jazykový model s konkrétními firemními informacemi, technickou dokumentací, katalogy a další rozšířená komunikace zákazníka probíhá jako s vyškoleným odborným asistentem.
Představme si například výrobní firmu dodávající komponenty pro automobilový průmysl.
Zákazník se může zeptat:
- Jaký je rozdíl mezi jednotlivými typy komponentů?
- Který výrobek odpovídá požadovaným technickým parametrům?
- Kde najdu montážní nebo servisní dokumentaci?
- Jaké materiálové varianty jsou dostupné?
- Jak postupovat při reklamaci výrobku?
Pokud jsou potřebné informace dostupné ve znalostní databázi, AI agent je může vyhledat, kontextově propojit a připravit srozumitelnou odpověď. Tímto se výrazně snižuje zátěž na zákaznickou podporu.
Jeden RAG AI systém, dvě možnosti využití
Zákaznická podpora je však pouze jedna část celého řešení. Stejnou technologii lze využít také uvnitř firmy – jako interního znalostního asistenta pro nové i stávající zaměstnance. Představme si, že do výrobní společnosti nastoupí nový pracovník technické podpory nebo obchodního oddělení.
Potřebuje se zorientovat v produktech, výrobních postupech, technických normách, interních pravidlech a firemní dokumentaci. Za běžných okolností se opakovaně obrací na zkušenější seniorní kolegy, kteří kvůli tomu přerušují vlastní práci. S interním RAG AI asistentem může nově příchozí zaměstnanec nejprve položit otázku firemní znalostní databázi a ta mu propojí veřejné informace s interními předpisy a znalostmi.
Například:
- Kde najdu aktuální technický list výrobku?
- Jaký je interní postup při řešení reklamace?
- Jaké jsou rozdíly mezi produktovými řadami?
- Které dokumenty potřebuji k přípravě nabídky?
- Kde je popsán postup kontroly kvality?
AI agent může odpovědět na základě firemních veřejně publikovaných informacích a dostupných interních podkladů a odkázat zaměstnance na původní dokumentaci. Seniorní zaměstnanci se tak mohou více věnovat složitějším odborným problémům, zatímco rutinní předávání znalostí pomáhá zajišťovat AI.
Nové možnosti: XML feedy, Google Drive a NotebookLM
Dalším směrem vývoje našich RAG AI řešení je automatizované propojení s firemními datovými zdroji.
Produktové XML feedy
RAG AI agent může využívat strukturovaná produktová data z XML feedů, například ve formátech používaných pro Heureku, Zboží.cz nebo Google Merchant Center. To je zajímavé nejen pro e-shopy, ale také pro distributory náhradních dílů, technického vybavení nebo výrobních komponentů. Vybrané informace o produktech lze pravidelně synchronizovat, aby AI asistent pracoval s aktualizovanou produktovou databází.
Firemní Google Drive a NotebookLM
Další možností je propojení s vybranými složkami Google Drive a Google NotebookLM pro pokročilejší práci s firemními dokumenty, jejich analýzu a využití v interním vzdělávání. Technické listy, servisní návody, obchodní dokumentace nebo interní postupy tak mohou tvořit součást firemní znalostní databáze. Zásadní je přitom striktní oddělení veřejných a interních informací podlehájících lidskému 2 krokovému schválení.
Zákaznický AI agent tak pracuje pouze s veřejně přístupnými publikovanými zdroji a informačně rozšířenými dokumenty, které podléhají schválení pro veřejnou publikaci, zatímco interní AI asistent v neveřejné sekci webu nebo na interní url adrese může podle přístupových oprávnění využívat jak veřejnou tak i neveřejnou dokumentaci.
AI, která zapadá do firemních procesů
Skutečná hodnota firemního AI agenta nespočívá v tom, jak moderně vypadá jeho chatovací okno. Spočívá v tom, zda dokáže pracovat s relevantními informacemi, pomáhat zákazníkům a snižovat opakující se komunikační a administrativní zátěž. Někdy je nejvhodnějším řešením moderní chatovací rozhraní. Jindy nenápadná retro záložka, která snižuje averzi vůči původním chatbot řešením, doptává se a přizpůsobuje se potřebám zákazníka.
A uvnitř firmy může stejná technologie fungovat jako znalostní asistent, který pomáhá novým zaměstnancům rychleji se zorientovat.
Výsledkem je pak méně opakovaných “zahlcovacích” dotazů. Lepší dostupnost firemního know-how. Více času na práci, která skutečně vyžaduje lidskou odbornost.
V Business Office navrhujeme AI agenty tak, aby odpovídali konkrétním potřebám firmy – nikoli aby firma musela přizpůsobovat své procesy dalšímu univerzálnímu chatbotu.
Chcete zjistit, jak by mohl RAG AI agent fungovat ve vaší firmě?