RAG systémy: Když chcete, aby AI skutečně pracovala pro firmu

Umělá inteligence a velké jazykové modely (LLM) se staly běžnou součástí pracovního života. ChatGPT, Gemini nebo Copilot pomáhají psát texty, programovat či rychle vyhledávat informace. Jenže zatímco veřejné LLM umí brilantně pracovat s obecným obsahem, často naráží na limity, když má odpovědět na otázky týkající se specifických firemních dat. Právě tady přichází na scénu RAG (Retrieval-Augmented Generation). 

Co je RAG? 

RAG je architektura, která kombinuje jazykový model (LLM) s vyhledáváním v relevantních zdrojích dat. Model tedy nenabízí odpovědi pouze z paměti, ale dokáže si „sáhnout“ do konkrétních dokumentů, databází nebo systémů a přinést uživateli přesné a kontextuální informace.

Zjednodušeně řečeno: 

• Veřejné LLM → trénováno na obecných datech, odpovídá, co „ví“ na základě dat ze svého tréninku. 

• Interní RAG systém → propojuje LLM s firemními daty a vrací odpovědi založené na nejaktuálnějších interních informacích. 

Proč by firmám neměly stačit veřejné LLM? 
Veřejné modely (např. ChatGPT v otevřené verzi) mají hned několik limitů: 

• Neznají vaše interní procesy a dokumenty – neumí odpovědět na dotazy typu „Jaký je schvalovací proces v naší firmě?“ 

• Bezpečnost a citlivost dat – sdílet interní informace s veřejným nástrojem je pro většinu firem nepřijatelné. 

• Zastaralost dat – veřejné modely znají jen informace do určitého data (knowledge cutoff). 

Naopak interní RAG systém umožní modelu přístup k aktuálním a důvěrným informacím – bezpečně, pod kontrolou a jen v rámci firemního prostředí. 

Přirovnání z praxe 

Představte si, že vás někdo požádá, abyste z hlavy odpověděli na otázku z firemních směrnic nebo na detail z Azure dokumentace. Možná se zhruba trefíte, možná něco popletete – ale hlavně nedokážete přesně říct, odkud vaše znalost pochází a jaká je přesná a aktuální definice. 

Teď si představte, že máte možnost si dokumenty projít, vyhledat přesné pasáže a pak odpovědět i s odkazem na zdroj. Najednou je odpověď mnohem přesnější a důvěryhodnější. 

Přesně to dělá RAG: umožní LLM čerpat z relevantních dokumentů místo toho, aby „hádal“ z obecných znalostí. 

Typické scénáře využití RAG ve firmách 

Interní RAG se uplatní všude tam, kde zaměstnanci tráví čas hledáním informací. Nejčastější příklady: 

Vyhledávání v Confluence a interní dokumentaci 
Místo složité navigace v prostoru dokumentů se zaměstnanec jednoduše zeptá: 
„Jak postupovat při onboarding procesu pro nového kolegu?“ 

Analýza úkolů v JIRA 
RAG pomůže rychle najít související tikety, odhalit duplicity nebo doporučit postupy na základě historických projektů. 

Práce s daty v SharePointu 
Model najde a shrne dokumenty, aniž by uživatel musel manuálně otevírat desítky souborů. 

Slack a interní komunikace 
AI dokáže sumarizovat dlouhé vlákno, vytáhnout z něj hlavní body nebo připomenout, co se řešilo před týdnem. 

A jak může konkrétně pomoci?  

Finanční ředitel se zeptá na předpokládané náklady určitého projektu. S RAG řešením získá okamžitou, fakticky ověřenou informaci vycházející z reálných nákladů a historických dat. 

Obchodník se chystá na jednání s klientem a chce znát historii spolupráce. Díky RAG během pár vteřin získá přehled všech předchozích nabídek, e-mailů a smluv. Přichází tak na schůzku připravený a s jasným kontextem. 

Compliance officer potřebuje zkontrolovat, zda nová smlouva odpovídá interním pravidlům a legislativě. RAG mu během chvilky vyhledá příslušné směrnice, GDPR pravidla i relevantní právní dokumenty, čímž snižuje riziko chyb. 

DevOps inženýr potřebuje zjistit, jak tým dříve řešil nasazení konkrétní microservice. S RAG okamžitě dostane přehled souvisejících commitů, dokumentace a logů, místo aby procházel Git repozitář celé hodiny. 

Ale co bezpečnost?  

Bezpečnost dat je u RAG systémů klíčovým tématem. Protože tyto platformy pracují s interními dokumenty, citlivými informacemi a často i s osobními daty, musí být navrženy tak, aby nedocházelo k jejich úniku ani zneužití.  

Moderní RAG řešení proto běží výhradně v prostředí firmy nebo v dedikovaném cloudu pod její správou, kde je možné přesně řídit, kdo má k datům přístup. Kromě šifrování a řízení práv hraje zásadní roli také auditovatelnost – systém by měl umět zpětně doložit, odkud čerpal informace, a umožnit správcům sledovat všechny operace. Díky tomu mohou firmy využívat potenciál umělé inteligence bez kompromisů v oblasti bezpečnosti a zároveň mít plnou kontrolu nad svými daty. 

Chytrá multiagentní AI platforma z dílny Lundegaard  

Podle průzkumů BCG a ČT24 až 39 % firem už AI aktivně využívá (téměř trojnásobek oproti loňsku) a 44 % firem plánuje implementaci v příštích letech. Nejaktivnější jsou velké korporace, které hledají cesty, jak AI propojit s interními procesy. 

Zatímco veřejné LLM mají své nesporné výhody, firmy dnes však potřebují řešení, které kombinuje sílu generativní AI s kontrolou, bezpečností a rozšiřitelností. A právě proto jsme v Lundegaardu vyvinuli a v praxi nasadili naši vlastní platformu RAG agentů. 

Interně vyvinutá a prověřená platformu už dnes pohání klíčové procesy u nás i u našich klientů. Nejde nám o experimenty s AI, ale o skutečné výsledky: úsporu času, zrychlení práce a měřitelnou hodnotu pro firmu. 

Náš tým tvoří seniorní experti se zkušenostmi s RAG, LangChainem a multiagentními systémy, kteří zároveň rozumí robustnímu integračnímu vývoji. Díky tomu dokážeme AI propojit s vašimi klíčovými systémy a vytvořit řešení, které je nejen chytré, ale i stabilní a bezpečné. 

Řízení rizik a bezpečnost na prvním místě 

Architektura je postavena na zabezpečené podnikové platformě Microsoft Azure. Data procházejí výhradně vaším prostředím a zůstávají v logicky odděleném, chráněném prostoru. Microsoft smluvně garantuje, že nebudou použita pro trénování veřejných modelů. Naše platforma je navržena pro scénáře, kde je přesnost, bezpečnost a kontrola absolutní prioritou. 

 Zajímá vás více? https://www.lundegaard.eu/rag-systemy