Dlaczego statyczne FAQ nie wystarczy
Asystenci zawodzą, gdy przytaczają nieaktualne dokumenty albo nie potrafią znaleźć najnowszego cennika. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) rozwiązuje to, pobierając odpowiedzi z wiarygodnej, aktualnej bazy wiedzy, zanim odpowie. Haczyk: RAG jest tak dobry, jak treści i indeksowanie, które mu dostarczysz.
Zacznij od taksonomii folderów „źródła prawdy”
- /Products — jednostronicowe opisy, specyfikacje, grafiki
- /Pricing — aktualny cennik + archiwum z datami
- /Policies — wysyłka, zwroty, prywatność
- /Playbooks — makra wsparcia, instrukcje
- /Training — glosariusz, ton, przykłady
Zasady: jeden temat na plik; czytelne nazwy plików (np. pricing_2025-Q3.pdf); sekcja front matter z tytułem, wersją, datą wejścia w życie i właścicielem.
Dodaj metadane, z których model może korzystać
- category: pricing | policy | product
- effective_from / effective_to
- locale: en-US | ar-AE
- visibility: public | internal
- canonical_url (jeśli opublikowane)
To pomaga wyszukiwaniu priorytetyzować właściwy dokument, gdy występują konflikty.
Dzielenie na fragmenty z poszanowaniem znaczenia
Indeksuj sekcje, a nie całe pliki PDF. Dobre rozmiary fragmentów: ok. 300–800 tokenów z niewielkimi nakładkami. Dziel wg nagłówków, aby odpowiedzi zachowywały kontekst.
Synchronizacja, która naprawdę aktualizuje się sama
Wybierz ścieżkę synchronizacji (Drive, SharePoint, Notion) i uruchom zaplanowane zadanie, które:
- Wykrywa nowe/zmienione pliki
- Wyodrębnia tekst + metadane
- Dzieli na fragmenty i ponownie embeduje tylko to, co się zmieniło
- Aktualizuje indeks i unieważnia przestarzałe wpisy
Indeksowanie przyrostowe utrzymuje niskie koszty i wysoką świeżość.
Wersjonowanie i „Co obowiązuje teraz”
Utrzymuj jedną aktywną wersję na temat; resztę archiwizuj. Użyj effective_from, aby ustalić, która wersja odpowiada na pytanie dzisiaj. Jeśli zapytanie dotyczy polityki z ubiegłego roku, wyszukiwanie może uwzględnić zarchiwizowane fragmenty.
Bezpieczniki: nadzór zamiast zgadywania
- Pochodzenie w odpowiedziach: pokazuj tytuł, wersję i link do źródła.
- Zasady redakcji: wyklucz z indeksowania sekrety (klucze API, PII).
- Lokalizacje: trzymaj angielski i arabski oddzielnie, chyba że zweryfikowano wyszukiwanie w językach mieszanych.
- Pętla przeglądu przez człowieka: rejestruj pytania bez odpowiedzi/z niską pewnością → utwórz lub popraw treści → ponownie zindeksuj.
Przykład: 10‑dniowy plan wdrożenia
- Dni 1–2: audyt dokumentów; utwórz taksonomię; zdefiniuj klucze metadanych.
- Dni 3–4: wyczyść i podziel 10 najpopularniejszych FAQ na jednostronicowe materiały o jednym temacie.
- Dzień 5: postaw indeks; przetestuj dzielenie na fragmenty na cenniku i politykach.
- Tydzień 2: podłącz synchronizację; dodaj pochodzenie do odpowiedzi; uruchom cotygodniową „klinikę treści”.
KPI dla żywej bazy wiedzy
- Pokrycie — % najważniejszych pytań, na które można odpowiedzieć z wysoką pewnością
- Opóźnienie świeżości — czas od aktualizacji dokumentu → aktualizacja indeksu
- Współczynnik deflection — % rozwiązanych bez pomocy człowieka
- Szybkość edycji — liczba poprawek treści dostarczanych tygodniowo
- Audyt dokładności — wyrywkowe sprawdzanie odpowiedzi z linkami do źródeł
Typowe pułapki (i szybkie poprawki)
- Monolityczne pliki PDF → rozbij na pliki z jednym tematem i nagłówkami.
- Nieaktualny cennik → utwórz osobny folder pricing z właścicielami i datami wygaśnięcia.
- Puchnięcie indeksu → archiwizuj agresywnie; trzymaj tylko aktywne dokumenty w głównym indeksie.
- Brak pochodzenia → dodaj karty źródła; budują zaufanie i przyspieszają debugowanie.
Dlaczego to ma znaczenie teraz
RAG to nie magiczna różdżka — to dyscyplina. Zespoły, które inwestują w higienę dokumentów, metadane i indeksowanie przyrostowe, raportują znacznie bardziej niezawodnych asystentów niż te, które „po prostu wektoryzują wszystko”. To różnica między demem a trwałym systemem.