RAG-arkitektur så boten svarar på era data — inte sina egna
Vi använder retrieval-augmented generation (RAG) för att låta chatboten söka i era dokument, manualer eller CMS innan den svarar. Resultatet blir svar baserade på fakta, inte hallucinationer — och varje svar kan visa källa.
Era data hamnar i en vektordatabas (pgvector, Qdrant eller Pinecone) som vi hostar i EU. Inget skickas till en tredje part som tränar modeller på era PDF:er.
Tre vanliga use case vi bygger
Kundsupport: en bot som hanterar 60–80 % av repetitiva ärenden, eskalerar resten till människa och loggar allt i ert ärendesystem.
Leadgenerering: en sales-bot på hemsidan som kvalificerar besökare, bokar möten direkt i kalendern och pushar leads till HubSpot eller Pipedrive.
Internt: en assistent för era anställda som söker i policyer, lönehandbok, IT-rutiner eller produktdokumentation — kopplad till SSO och Slack/Teams.
Säkerhet, GDPR och kostnadskontroll byggt in från start
Vi sätter token-budgetar per användare och dag så era OpenAI-fakturor inte exploderar. PII-data filtreras i preprocessing och loggas inte till modellen.
Behöver ni full datasuveränitet kör vi open-source-modeller som Llama eller Mistral self-hosted i Sverige. Vi hjälper er välja rätt — och bytet senare är ofta en konfigurationsändring, inte en omskrivning.