- PL
Jedną z charakterystycznych cech ogólnodostępnych modeli AI są tzw. „halucynacje”. Dochodzi do nich wtedy, gdy model generuje odpowiedź nie na podstawie sprawdzonych faktów, lecz w oparciu o uogólnioną lub niepełną wiedzę z danych treningowych. W praktyce oznacza to, że podstawowe narzędzia AI potrafią tworzyć poprawne językowo, przekonujące treści — ale nie zawsze są w stanie zagwarantować ich zgodność z rzeczywistością. W codziennych zastosowaniach nie stanowi to większego problemu. Jednak w środowisku biznesowym takie błędy mogą prowadzić do nieporozumień, nieprawidłowej sprawozdawczości, błędnych decyzji operacyjnych, a nawet strat finansowych.
Саме тому у бізнесі набирають популярності AI-інструменти, що не лише швидко відповідають, а й знають внутрішні документи — відсоток їхнього впровадження зріс з 31% до 51% за 2024 рік. Такі моделі ШІ мають назву «RAG» (Retrieval Augmented Generation). Z tego powodu firmy coraz częściej sięgają po rozwiązania AI, które nie tylko generują odpowiedzi, ale również pracują na rzeczywistych, wewnętrznych danych przedsiębiorstwa. W 2024 roku odsetek wdrożeń takich rozwiązań wzrósł z 31% do 51%. Modele tego typu określane są jako RAG (Retrieval-Augmented Generation).
RAG w świecie AI działa jak połączenie wyszukiwarki, analityka i autora treści: zanim wygeneruje odpowiedź, najpierw wyszukuje istotne informacje w wewnętrznych źródłach (m.in. w systemach CRM i ERP), a dopiero potem tworzy odpowiedź opartą na faktach. W efekcie firma zyskuje elastyczne rozwiązanie, które uwzględnia kontekst i bazuje na rzeczywistych danych. Tak wygląda ten proces krok po kroku:
Tradycyjne chatboty działają według zasady: „wiem tylko to, czego mnie nauczono”. Odpowiadają na podstawie wcześniej przygotowanych scenariuszy lub ogólnej wiedzy modelu, dlatego często brzmią podobnie — niezależnie od firmy, w której są wdrożone. Gdy użytkownik zada pytanie wykraczające poza zaprogramowane reguły lub dane treningowe, bot zaczyna się „gubić”: może wymyślać fakty, udzielać nieprecyzyjnych odpowiedzi albo posługiwać się ogólnikowymi formułami. W środowisku biznesowym takie rozwiązanie ma ograniczoną wartość — nie zna wewnętrznych procesów, nie ma dostępu do polityk firmowych i nie potrafi pracować na danych w konkretnym kontekście.
Agenci RAG działają inaczej. Zamiast „zgadywać” odpowiedź, generują ją na podstawie aktualnych informacji. Zanim odpowiedzą, odwołują się do konkretnych wewnętrznych źródeł — kart CRM, danych z ERP, baz wiedzy, polityk, standardów jakości, a nawet korespondencji służbowej. W praktyce RAG nie działa jak zwykły chatbot, lecz jak pracownik, który najpierw znajduje odpowiedni dokument, a dopiero potem wyjaśnia jego treść w przystępny sposób.
Agent RAG to w praktyce mikroekosystem, który łączy wyszukiwanie, analizę i generowanie odpowiedzi w jeden spójny proces. Jego skuteczność opiera się na trzech kluczowych elementach: jakości pozyskiwania informacji, precyzyjnym generowaniu treści oraz głębokiej integracji z systemami firmowymi.
Integracja agentów RAG z systemami firmowymi oznacza stworzenie spójnego, inteligentnego ekosystemu, który staje się integralną częścią architektury IT przedsiębiorstwa. Dobrze wdrożony agent RAG dostosowuje się do procesów biznesowych i działa jak centralny mechanizm, który odczytuje oraz interpretuje dane z wielu wewnętrznych źródeł.
1. Integracja z CRM: spersonalizowane odpowiedzi i automatyzacja obsługi klienta
W systemach CRM agent RAG analizuje historię kontaktów z klientem, statusy szans sprzedażowych, zgłoszenia do wsparcia oraz notatki handlowców. Na tej podstawie może:
2. Integracja z ERP: kontekstowe analizy i wsparcie operacyjne
System ERP to rozbudowane środowisko obejmujące finanse, logistykę, magazyn, zakupy i inne obszary działalności. Agent RAG integruje się z nim poprzez API i uzyskuje dostęp do danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu może:
3. HRM i portale HR: szybkie odpowiedzi i wsparcie w procesie onboardingu
W systemach HR agent RAG często staje się pierwszym punktem kontaktu między pracownikiem a organizacją. Może:
Obecnie systemy RAG są najczęściej wykorzystywane w trzech obszarach: tworzeniu treści i materiałów informacyjnych, personalizacji rekomendacji oraz generowaniu odpowiedzi przez tzw. agentów konwersacyjnych. W pracy z treściami agent może przygotowywać wyjaśnienia, materiały szkoleniowe, dokumentację techniczną czy analizy, korzystając z dostępu do wewnętrznych baz wiedzy, case studies i firmowych zasobów informacyjnych.
Rozwiązania oparte na RAG zmieniają sposób pracy z informacją w organizacji, oferując m.in. następujące korzyści:
Agenci RAG skracają drogę od zapytania do odpowiedzi z godzin do sekund. Dzięki dostępowi do aktualnych dokumentów, danych z CRM i ERP oraz wewnętrznych polityk system przekazuje zweryfikowane informacje z konkretnych źródeł firmowych. Ogranicza to ryzyko błędów, zmniejsza liczbę dodatkowych wyjaśnień i zapewnia spójną jakość odpowiedzi — niezależnie od obciążenia zespołu czy czynnika ludzkiego.
Automatyzacja rutynowych zapytań odciąża działy wsparcia, HR, finansów i IT. Agenci RAG przejmują obsługę powtarzalnych pytań, wyjaśnianie procedur, pomoc w poruszaniu się po dokumentacji oraz przygotowywanie wstępnych informacji. W efekcie firma oszczędza czas specjalistów i redukuje koszty operacyjne — bez obniżania jakości obsługi.
W przeciwieństwie do klasycznych chatbotów RAG działa w kontekście biznesowym: uwzględnia rolę użytkownika, jego poziom dostępu oraz historię pracy z systemami. Dzięki temu może generować spersonalizowane i trafne odpowiedzi — od instrukcji dla nowego pracownika po analityczne wyjaśnienia dla kadry zarządzającej. Organizacja zyskuje spójne interpretowanie zasad i danych, bez rozbieżności między działami.
Agenci RAG skalują się wraz z rozwojem firmy. Wzrost liczby dokumentów, pracowników czy klientów nie wpływa negatywnie na jakość odpowiedzi. Nowa wiedza jest dodawana poprzez indeksowanie, a nie ponowne trenowanie modeli, co sprawia, że rozwój systemu jest szybszy, łatwiejszy do kontrolowania i przewidywalny kosztowo.
Dzięki integracji z CRM, ERP i HRM agenci RAG mogą odpowiadać w oparciu o aktualne dane — takie jak statusy transakcji, wyniki finansowe, zmiany kadrowe czy obowiązujące polityki. To sprawia, że przestają być wyłącznie narzędziem informacyjnym, a stają się realnym wsparciem w podejmowaniu decyzji operacyjnych i zarządczych.
Praktyka pokazuje, że możliwości agentów RAG można wykorzystać niemal w każdej branży — od firm logistycznych po platformy rekrutacyjne. W obszarze obsługi klienta RAG stopniowo zastępuje klasyczne boty FAQ, które działają według sztywnych scenariuszy i często „zawieszają się” przy niestandardowych pytaniach. Zamiast tego agent integruje się z CRM, bazą zgłoszeń, dokumentacją techniczną oraz historią kontaktów z klientem i generuje odpowiedzi uwzględniające rzeczywisty kontekst sprawy. Tak wygląda to w praktyce:
Platforma rekrutacyjna LinkedIn skróciła średni czas rozwiązywania zgłoszeń przez zespół wsparcia o 28,6%, łącząc możliwości agenta RAG z grafem wiedzy (czyli sposobem przekształcania nieuporządkowanych danych w sieć powiązanych znaczeń).
Zamiast analizować historię zgłoszeń jako jeden ciągły zbiór tekstu, rozwiązanie buduje graf wiedzy uwzględniający wewnętrzną strukturę problemów oraz zależności między nimi. Gdy użytkownik zadaje pytanie, system RAG analizuje jego treść i wyodrębnia z modelu wiedzy najbardziej trafne podgrafy. W efekcie użytkownik otrzymuje wyłącznie informacje odpowiadające jego zapytaniu — bez zbędnych treści. To właśnie te konteksty są wykorzystywane do wygenerowania odpowiedzi. Takie podejście ogranicza negatywne skutki fragmentacji dokumentów i znacząco zwiększa precyzję wyszukiwania oraz jakość odpowiedzi.
Firma telekomunikacyjna Bell wykorzystała RAG do modernizacji wewnętrznego systemu zarządzania wiedzą i zapewnienia pracownikom dostępu do aktualnych polityk oraz regulaminów. W ramach tego podejścia powstał dedykowany komponent knowledge management, działający w ramach architektury RAG.
Bell wdrożył modułowe pipeline’y do przetwarzania i wektoryzacji dokumentów z różnych źródeł — zarówno w trybie wsadowym, jak i z obsługą bieżących aktualizacji. System automatycznie ponownie indeksuje dane przy dodawaniu, modyfikacji lub usuwaniu dokumentów, co gwarantuje aktualność bazy wiedzy. Każdy element rozwiązania funkcjonuje jako odrębny serwis, a jego rozwój i utrzymanie odbywają się zgodnie z podejściem DevOps. Dzięki temu system pozostaje skalowalny, przejrzysty i łatwy w utrzymaniu.
Typowe scenariusze to asystent wiedzy, wsparcie klienta, agent compliance i analityczny copilot z możliwością dalszego skalowania.
Platforma wizualna Pinterest zastosowała agenta RAG, aby uprościć pracę zespołów z danymi analitycznymi. Jego zadaniem było wsparcie pracowników w tworzeniu zapytań SQL — bez konieczności szczegółowej znajomości struktury hurtowni danych. Początkowe rozwiązanie było proste: użytkownik zadawał pytanie, samodzielnie wskazywał tabele, a następnie system przekazywał te informacje do modelu LLM w celu wygenerowania zapytania SQL. Choć podejście działało, wybór właściwych tabel okazał się etapem złożonym i czasochłonnym.
Aby odciążyć użytkowników, Pinterest wdrożył mechanizm RAG. System tworzy wektorowy indeks opisów tabel, przekształca zapytanie w wektor i przeprowadza wyszukiwanie semantyczne. Najpierw identyfikuje zestaw najbardziej trafnych tabel, a następnie model LLM wybiera optymalny podzbiór dla konkretnego zapytania. Dopiero na tej podstawie generowane jest zapytanie SQL i końcowa odpowiedź. W efekcie użytkownicy otrzymują precyzyjne zapytania analityczne bez potrzeby rozumienia złożonej struktury danych.
Як вибрати правильне рішення RAG для вашого бізнесу?
Na początku warto jasno zdefiniować scenariusz biznesowy: do czego dokładnie ma służyć agent RAG — czy będzie to wewnętrzna wyszukiwarka dokumentów, wsparcie obsługi klienta, praca z regulaminami, analityka czy pomoc dla pracowników w systemach CRM i ERP. Ten sam mechanizm RAG może działać inaczej w zależności od zastosowania. Asystent dla HR będzie miał inne wymagania dotyczące precyzji, uprawnień i szybkości działania niż agent wspierający dział obsługi klienta.
Wdrożenie RAG to nie tylko „nakładka” na klasycznego chatbota firmowego. Skuteczność takiego rozwiązania zależy bezpośrednio od tego, jak dobrze organizacja zarządza swoimi treściami, infrastrukturą IT oraz procesami wewnętrznymi.
Do najczęstszych wyzwań należą: jakość i aktualność danych (nieaktualne lub sprzeczne dokumenty natychmiast obniżają precyzję odpowiedzi), kontrola dostępu i bezpieczeństwo (agent powinien widzieć wyłącznie dane, do których użytkownik ma uprawnienia) oraz złożoność integracji (różne systemy CRM, ERP czy repozytoria z własnymi API i logiką działania).
Każda firma dostosowuje rozwiązanie RAG do swoich potrzeb, jednak istnieje kilka uniwersalnych kroków, które realnie zwiększają skuteczność wdrożenia.
Krok 1: Budowa i uporządkowanie bazy wiedzy
RAG działa na tym, co otrzyma jako źródło danych. Jeśli dokumenty są przestarzałe, niespójne lub rozproszone w wielu systemach, jakość odpowiedzi będzie niska. Dlatego przed wdrożeniem warto:
Nie zawsze firma musi robić to samodzielnie — doświadczony dostawca rozwiązania często przejmuje odpowiedzialność za uporządkowanie i przygotowanie bazy wiedzy.
Krok 2: Architektura i integracja techniczna — modułowość i skalowalność
W większych organizacjach lepiej sprawdza się architektura modułowa niż jeden, sztywno zbudowany system. Dzięki temu można wymieniać lub rozwijać poszczególne komponenty (retriever, baza wektorowa, model LLM) bez przebudowy całego rozwiązania. W praktyce warto:
Krok 3: Bezpieczeństwo, kontrola dostępu i zgodność z polityką danych
Jeśli agent pracuje na danych firmowych lub wrażliwych (np. umowach, politykach, danych osobowych), kluczowe jest wdrożenie odpowiednich mechanizmów bezpieczeństwa. Obejmuje to m.in.:
Krok 4: Pilotaż i stopniowe skalowanie
Aby nie zakłócać stabilności procesów biznesowych, warto rozpocząć od pilotażu — wybrać jedno niewielkie, ale istotne zadanie (np. onboarding, obsługa wsparcia, wyszukiwanie wewnętrzne), uruchomić RAG w ograniczonym zakresie i zmierzyć efekty. Jeśli wyniki są satysfakcjonujące, rozwiązanie można stopniowo rozszerzać — dodając nowe źródła danych, kolejne grupy użytkowników i scenariusze zastosowania. Równolegle należy określić jasne kryteria oceny efektywności.
Krok 5: Szkolenie użytkowników, kultura organizacyjna i odpowiedzialność człowieka
RAG to wciąż narzędzie niedoskonałe. Nawet najlepiej zaprojektowany system może generować nieprecyzyjne odpowiedzi lub wymagać dalszego dopracowania. Dlatego warto:
Obecnie główny kierunek rozwoju agentów RAG to coraz głębsza integracja z systemami firmowymi. RAG będzie coraz częściej pracować nie tylko na dokumentach, lecz także na aktualnych danych z platform CRM, ERP, HRM czy BI — takich jak transakcje, statusy procesów czy role użytkowników. W efekcie agent RAG stanie się pełnoprawnym, kontekstowym asystentem cyfrowym, który rozumie, co dzieje się w firmie w danym momencie i potrafi działać zgodnie z logiką biznesową oraz zasadami dostępu do danych.
Drugim istotnym trendem jest rosnące znaczenie zaufania i kontroli nad działaniem agentów RAG. W sektorach regulowanych — takich jak finanse, medycyna, energetyka czy administracja publiczna — rozwój RAG będzie koncentrował się na pełnej identyfikowalności źródeł informacji, kontroli wersji wiedzy, większej przejrzystości odpowiedzi oraz zgodności z regulacjami, takimi jak GDPR.
Warto jednak podkreślić: RAG nie zastąpi ludzi. To rozwiązanie, które wzmacnia kompetencje zespołów — pomaga szybciej poruszać się w dużych zbiorach danych, odpowiada na powtarzalne pytania, wychwytuje istotne szczegóły i wspiera podejmowanie świadomych decyzji. RAG nie eliminuje roli człowieka, lecz pozwala mu skupić się na zadaniach wymagających analizy, odpowiedzialności i kreatywności — zamiast na rutynowym wyszukiwaniu informacji.
SMART business podchodzi do wdrażania agentów RAG jak do inżynieryjnego rozwiązania biznesowego, które musi być spójnie osadzone w cyfrowym ekosystemie firmy. Firma projektuje rozwiązania RAG w oparciu o stos Microsoft Copilot i technologie takie jak Azure OpenAI Service, Azure AI Search czy Microsoft Power Platform, integrując agentów z systemami CRM, ERP, HRM, portalami firmowymi i bazami wiedzy. Dzięki temu możliwe jest tworzenie agentów pracujących na rzeczywistych danych przedsiębiorstwa — umowach, politykach, historii klientów, danych finansowych i operacyjnych — z uwzględnieniem ról użytkowników oraz wymagań bezpieczeństwa.
SMART business oferuje pełen cykl wdrożeniowy: od audytu danych i uporządkowania bazy wiedzy, przez projekt architektury RAG i optymalizację mechanizmów wyszukiwania (retrieval), aż po konfigurację metryk jakości i szkolenie zespołów. Firma wspiera klientów w wyborze właściwego scenariusza zastosowania — czy będzie to wewnętrzny asystent wiedzy, wsparcie obsługi klienta, agent compliance czy narzędzie analityczne — oraz zapewnia możliwość dalszego skalowania rozwiązania.
Chcesz przekształcić agenta RAG w realne wsparcie dla swojego biznesu? Zostaw zgłoszenie — zespół SMART business pomoże zaprojektować i wdrożyć bezpieczne oraz skalowalne rozwiązanie RAG oparte na technologiach Microsoft.
Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi — optymalne rozwiązanie RAG zawsze zależy od specyfiki firmy. W organizacjach działających w ekosystemie Microsoft najczęściej wybierane są rozwiązania oparte na Azure OpenAI Service, Azure AI Search oraz narzędziach takich jak Microsoft Fabric, Microsoft SharePoint czy Microsoft Dynamics 365. Zapewniają one głęboką integrację z systemami ERP, CRM i HRM, wysoki poziom bezpieczeństwa oraz zgodność z politykami firmowymi. W innych przypadkach sprawdzą się rozwiązania open source lub architektury hybrydowe. Kluczowy jest nie sam wybór narzędzia, lecz dobrze zaprojektowana architektura RAG dopasowana do potrzeb organizacji.
Koszt zależy od skali i złożoności projektu — liczby źródeł danych, wolumenu dokumentów, wymagań bezpieczeństwa oraz zakresu integracji. Zazwyczaj budżet obejmuje trzy obszary:
Z rynkowych obserwacji wynika, że małe projekty typu MVP mogą zaczynać się od około 5 000–20 000 USD przy podstawowej funkcjonalności i ograniczonej liczbie dokumentów. Rozbudowane wdrożenia korporacyjne to zwykle budżet rzędu 40 000–100 000 USD i więcej — w zależności od stopnia integracji i automatyzacji.
LLM (Large Language Model) to model językowy generujący odpowiedzi na podstawie wiedzy zdobytej w trakcie treningu. Potrafi tworzyć spójny tekst, ale nie ma dostępu do aktualnych ani wewnętrznych danych firmy.
RAG to podejście, które dodaje etap wyszukiwania informacji przed generowaniem odpowiedzi. Model najpierw odwołuje się do dokumentów firmowych, systemów CRM, ERP czy baz wiedzy, a dopiero potem tworzy odpowiedź. Dzięki temu agent RAG bazuje na aktualnych i zweryfikowanych źródłach, znacząco ograniczając ryzyko tzw. halucynacji.
W niektórych scenariuszach ChatGPT wykorzystuje mechanizmy zbliżone do RAG — na przykład wtedy, gdy ma dostęp do zewnętrznych narzędzi, plików lub funkcji wyszukiwania. W kontekście biznesowym różnica polega jednak na tym, że korporacyjny agent RAG pracuje bezpośrednio na wewnętrznych danych firmy, w kontrolowanym środowisku, z jasno określonymi zasadami dostępu, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami. To właśnie sprawia, że RAG ma kluczowe znaczenie w integracji z systemami ERP, CRM oraz firmowymi bazami wiedzy.
