Ce poate COM-AI?
Ingestăm, normalizăm, chunk-uim și indexăm conținutul firmei pentru interogări semantice și conversații RAG. Suportăm PDF, DOCX, PPTX, HTML, CSV și multe altele.
✅ Ingest multi-format
PDF, DOCX, HTML, PPTX, CSV, e-mail
✅ Chunking & metadata
Pasaje structurate, tag-uri și metadate
✅ Embeddings & Vector DB
Index semantic pentru căutări rapide
✅ Retriever + RAG
Top-k retrieval + generator cu provenance
Flux „Imediat după ce…”
- Imediat după ce fișierul e urcat sau site-ul e scanat → conținutul e chunked și metadatat. ✅
- Se generează embeddings pentru fiecare pasaj (embedding_version). ✅
- Embeddings sunt indexate în Vector DB → disponibil pentru retriever. ✅
- Interogare: retriever returnează pasaje → generator oferă răspuns cu provenance. ✅
- Dacă încrederea e mică → fallback la GPT generalist sau agent uman. ✅
- Toate acțiunile sunt logate și embeddings versionate la update. ✅
Impact estimat
Răspunsuri exacte din sursele firmei, reducere a timpului de căutare și creșterea încrederii clienților și agenților. Ușurează automatizarea conversation-driven (CRM.AI).
Întrebări frecvente (vizibile)
Ce formate suportă COM-AI?
PDF, DOCX, PPTX, HTML, markdown, CSV, e-mailuri; procesăm și imagini cu OCR (opțional).
Cum asigurați provenance?
La fiecare răspuns RAG anexăm fragmentul sursă, url/page_id, offset și scor de încredere — vizibil pentru operatori și logat pentru audit.
Cum se face update la conținut?
Prin upload manual, webhook sau crawler periodic; procesul re-chunk → re-embed → reindex cu versiune nouă de embeddings.
Se pot limita accesul la anumite documente?
Da — control acces pe nivel de pasaje/document, scope per channel și token-based access pentru retriever.
Cât durează un POC?
POC-ul tipic (subset doc) se livrează în 3–7 zile, depinde de volum și calitatea documentelor.
Cum se integrează cu CRM.AI?
COM-AI oferă knowledge pentru RAG; CRM.AI consumă acele pasaje pentru conversații și decizii automate.
Ce costuri are un proiect COM-AI?
POC 2.000–3.500 €; implementare completă 8.000+ €, în funcție de volum și integrare.
Cum gestionați drift-ul de conținut?
Monitorizăm performanța retriever-ului; reindexări programate și pipeline de retraining pentru embeddings și clasificatoare.
Ce metrici urmăriți?
Recall, precision, latency, query volume, provenance coverage și feedback operator.
Cum asigurați confidențialitatea?
Anonymizare, field-level encryption, retention policy configurabilă și data residency opțională.