RAG rendszer fejlesztés — AI tudásbázis, amely valóban válaszol
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) az az eljárás, amely az LLM-eket a saját vállalati adatodhoz köti — dokumentumok, tudásbázisok, CRM. A UseAIEasily Budapestről szállít éles RAG pipeline-okat magyar, DACH és nemzetközi ügyfeleknek.
Mikor kell RAG rendszer?
- Belső dokumentáció, wikik, playbookok, amelyeket keresni szeretnél AI-val
- Ügyféltámogatás, ahol a válasz a termékdokumentációból jön
- Sales assistant, amely a CRM-ből húz ki releváns kontextust
- Jogi, orvosi, pénzügyi domain — ahol hallucinációt nem lehet megengedni
- Bármi, ahol az LLM-nek friss, privát vagy nagyméretű adaton kell dolgoznia
Mit szállítunk
Embedding pipeline
Dokumentum feldolgozás (PDF, DOCX, HTML, Confluence, Notion, SharePoint), intelligens chunking, OpenAI/Voyage/Cohere embedding-ek, inkrementális frissítés.
Vector store
Pinecone, Qdrant, Weaviate vagy pgvector (Postgres) — az adatérzékenység és scale igény alapján. EU régió hostolás lehetséges.
Hibrid keresés
Vektor hasonlóság + BM25/full-text keresés + metaadat filter + re-ranking (Cohere Rerank, BGE). 3-4x jobb relevancia, mint puszta embedding keresés.
Production integration
LLM prompt orchestration (LangGraph, Vercel AI SDK), citation tracking, hibakezelés, monitoring (LangSmith), költségoptimalizálás.
Tipikus időzítés és költség
Kisebb RAG (5–10k dokumentum, 1 data source): 4–6 hét, €15.000–€35.000. Közepes vállalati RAG (több forrás, hibrid search, RBAC): 8–12 hét, €35.000–€80.000. Nagyvállalati többnyelvű, regulated RAG: egyedi scope.
Építsük meg a RAG rendszered
30 perces hívásban felmérjük az adataidat, a use-case-t és a compliance igényeket. Pontos árajánlattal és 4 hetes roadmap-pel zárjuk.
Foglalj discovery hívástTovábbi olvasnivaló