Firemní know-how, na které se tým zeptá jako kolegy

Jak to funguje

Znalostní báze stojí na RAG architektuře. Dokumenty ze zdrojů rozdělíme na kratší pasáže, převedeme je na vektory pomocí embedding modelu a uložíme do indexu. Když se kolega zeptá „jak postupujeme při reklamaci poškozené zásilky od PPL?“, systém najde nejpodobnější pasáže a jazykový model z nich sestaví odpověď s odkazy na zdroj. Pokud odpověď v dokumentech není, řekne to, místo aby hádal.

Zdroje napojujeme přes jejich API. U Google Drive umí API vracet jen změny od poslední synchronizace, včetně souborů, ke kterým se ztratil přístup. U Notionu musí být stránky s integrací výslovně sdílené a integrace má nastavené schopnosti, třeba jen čtení obsahu. Díky tomu přesně víte, co do báze vstupuje.

Přístupová práva jsou nejdůležitější část

Znalostní báze nesmí obejít oprávnění. Skladník nemá dostat odpověď z dokumentu s maržemi nebo platy jen proto, že se zeptal správně. Práva ze zdrojového systému proto přenášíme do indexu jako metadata a filtrujeme podle nich už při vyhledávání, ne až při zobrazení odpovědi. Při změně sdílení ve zdroji se změní i výsledek v bázi.

Stejným principem fungují i hotová řešení: podle dokumentace Microsoftu zobrazuje Microsoft 365 Copilot jen data, ke kterým má uživatel aspoň oprávnění pro čtení, a podobně to uvádějí OpenAI u firemních konektorů ChatGPT a Atlassian u Rovo (k 9/2026). Háček je ve slově „má“. Pokud je složka se smlouvami omylem sdílená s celou firmou, AI ji celé firmě ochotně zpřístupní. Před spuštěním proto vždy děláme audit sdílení.

Hotový nástroj, nebo vlastní řešení

Pro menší tým často stačí firemní verze ChatGPT, Claude, Gemini nebo Copilotu s konektory na Google Drive, SharePoint či Notion. Nastavíme je, projdeme sdílení a připravíme strukturu dokumentů. Vlastní řešení dává smysl, když potřebujete kombinovat víc zdrojů (dokumenty, helpdesk, data z e-shopu nebo ERP), mít kontrolu nad tím, kde data leží, nebo znalostní bázi zapojit do automatizací přes n8n. Doporučení dostanete po analýze, ne podle toho, co zrovna prodáváme.

Data a GDPR

Interní dokumenty často obsahují osobní údaje zákazníků i zaměstnanců. Řešíme zpracovatelské smlouvy s poskytovateli modelů, region zpracování dat, dobu uchování dotazů a to, které zdroje do báze vůbec nepatří. U firemních tarifů a API velkých poskytovatelů se data podle jejich pravidel ve výchozím nastavení nepoužívají k trénování modelů (k 9/2026). Podmínky ověřujeme u konkrétního poskytovatele před nasazením.