RAG & vektorsökning

Grunda dina modeller i din egen data med retrieval-augmented generation (RAG) och vektorsökning.

RAG som fungerar i produktion

RAG kopplar en LLM till din kunskapsbas så att svaren grundas i riktiga dokument i stället för träningsdata. Vi bygger hela pipelinen:

  • Chunking & embeddings: Dokumentparsning, chunking-strategier och inbäddningsmodeller anpassade till ditt innehåll och språk.
  • Vektorsökning med Qdrant: Snabb, filtrerad likhetssökning över miljontals vektorer med metadata-medveten retrieval.
  • Hämtningskvalitet: Hybridsökning (dense + sparse), re-ranking och metadatafiltrering för att höja svarshallbarhet.
  • Utvärdering: Grundadhets- och relevansutvärdering på märkta uppsättningar så att du kan mäta och förbättra.
  • Serving: Hämtningslagret och LLM-serving sammankopplade som ett driftsäkert system.

Varför RAG misslyckas (och hur vi undviker det)

De flesta RAG-prototyper går sönder i produktion av förutsägbara skäl:

  • Dålig chunking: Chunks som är för stora eller delas mitt i en tanke ger retrieval som ser relevant ut men inte är det. Vi får chunking rätt innan vi justerar något annat.
  • Ingen utvärdering: Du kan inte förbättra retrieval du inte mäter. Vi etablerar baslinjer för träffsäkerhet och svarskvalitet på märkta utvärderingsset.
  • Ingen dataresidensplan: För reglerade svenska och EU-organisationer måste inbäddnings- och retrieval-lagren stanna inom jurisdiktionen — ett starkt argument för self-hosted Qdrant.

Vad du kan bygga

  • Företagssökning över intern dokumentation, Confluence, SharePoint och Git-repositories.
  • Kundsupportassistenter grundade i din kunskapsbas och ärendehistorik.
  • Dokument-Q&A för compliance, juridik, tekniska specifikationer och regulatoriskt innehåll.
  • Kodassistenter som hämtar från dina privata repositories och dokumentation.

Vår leveransmodell

  1. Datarevision & strategi — Corpus-analys, språk/domän-bedömning och inbäddningsmodellval.
  2. Pipeline-byggande — Ingestion (parsers, chunking, metadata-extraktion), inbäddning, Qdrant-indexering, retrieval-API.
  3. Kvalitetsloop — Utvärderingsramverk, re-ranking, hybrid-sökning justering och A/B-testramverk.
  4. Produktionshärdning — Kubernetes-deployment, multi-tenancy, RBAC, backup/restore och SLO-övervakning.

Behöver du RAG-assistans?

Vi designar och bygger RAG-pipelines från början till slut. Prata med en ingenjör.