Parsowanie
Tabele spłaszczone do ciągłego tekstu, pominięte skany i nagłówki powtarzane w każdym fragmencie.
Parsowanie uwzględniające układ strony, z OCR, zachowaną strukturą tabel i kolejnością czytania.
AI dla przedsiębiorstw, oparta na kontekście Twojej firmy.
Projektujemy i budujemy systemy RAG, na których opiera się AI w przedsiębiorstwach: potoki dokumentów gotowe na miliony stron, wyszukiwanie dostrojone do Twojego korpusu i kontekst biznesowy z kontrolą uprawnień za każdą odpowiedzią i każdym agentem.
74M+
wektory indeksowane
112B+
obsługiwane tokeny
150K+
firmy bazujące na Cody
87
kraje
Dlaczego AI w firmach rozczarowuje
Problemem rzadko jest model. Problemem jest kontekst.
Większość utkniętych pilotaży AI uruchamia dobry model na niewłaściwych źródłach. O jakości odpowiedzi decyduje to, co dzieje się wcześniej: jak dokumenty są parsowane, dzielone na fragmenty, indeksowane, filtrowane i składane w kontekst. Ta warstwa to nasza specjalność.
EtapGdzie to zawodziJak to rozwiązujemy
Podział na fragmenty
Podział na stałe porcje oddziela klauzulę od wyjątku, który zmienia jej znaczenie.
Fragmenty zgodne ze strukturą, które podążają za sekcjami i zachowują ścieżkę dokumentu i nagłówków.
Wyszukiwanie
Samo wyszukiwanie wektorowe pomija numery części, SKU, skróty i dokładne nazwy procedur.
Hybrydowe wyszukiwanie słów kluczowych i semantyczne, łączone i ponownie rangowane dla Twojej domeny.
Uprawnienia
Asystent cytuje dokument, którego pytająca osoba nigdy nie mogła otworzyć.
Uprawnienia z systemów źródłowych synchronizowane z indeksem i egzekwowane przy każdym zapytaniu.
Aktualność
Cennik z poprzedniego kwartału z pełnym przekonaniem odpowiada na pytanie z bieżącego kwartału.
Synchronizacja przyrostowa, wersjonowanie i daty obowiązywania utrzymują indeks w zgodzie ze źródłem prawdy.
Ewaluacja
Nikt nie potrafi powiedzieć, czy ostatnia zmiana promptu lub modelu poprawiła odpowiedzi, czy je pogorszyła.
Wzorcowe zestawy pytań i testy regresji sprawdzają każdą zmianę przed wdrożeniem.
Architektura referencyjna
Anatomia produkcyjnego systemu RAG.
Każdy projekt zaczynamy od naszej architektury referencyjnej, a potem dostrajamy każdy etap do Twoich dokumentów, systemów, języków i profilu ryzyka. Nic nie jest czarną skrzynką: każda odpowiedź ma ślad, który możesz sprawdzić.
- 01
Połącz
Pobieranie wiedzy tam, gdzie już się znajduje, z synchronizacją harmonogramową i zdarzeniową dla każdego źródła.
- Udziały plików i dyski
- Wiki i intranety
- Systemy zgłoszeń i CRM
- Bazy danych i API
- 02
Parsuj
Zamiana plików PDF, skanów, prezentacji, arkuszy, e-maili i stron internetowych w czysty, ustrukturyzowany tekst bez utraty tabel i kolejności czytania.
- Analiza układu
- OCR
- Ekstrakcja tabel
- Przechwytywanie metadanych
- 03
Dziel i wzbogacaj
Podział zgodny ze strukturą dokumentu, dołączanie tytułów i ścieżek sekcji, oznaczanie encji i dat oraz usuwanie niemal identycznych duplikatów, zanim cokolwiek trafi do embeddingów.
- Podział zgodny ze strukturą
- Kontekst nadrzędny i podrzędny
- Oznaczanie encji
- Deduplikacja
- 04
Wektoryzuj i indeksuj
Dobór modeli embeddingów do języka i domeny, a następnie indeksowanie wektorów razem z polami słów kluczowych, metadanymi i listami kontroli dostępu.
- Wektory gęste + rzadkie
- Filtry metadanych
- Pola ACL
- Wersjonowane indeksy
- 05
Wyszukaj i przerankuj
Przeformułowanie i rozbicie pytania, wyszukiwanie hybrydowe, filtrowanie według uprawnień i ponowne rangowanie, tak by zostały tylko najmocniejsze dowody.
- Przeformułowanie zapytań
- Wyszukiwanie hybrydowe
- Łączenie rankingów
- Reranking cross-encoderem
- 06
Generuj i weryfikuj
Składanie kontekstu w ścisłym budżecie tokenów, odpowiedzi z cytatami, sprawdzanie każdego twierdzenia ze źródłem oraz wstrzymanie się lub eskalacja, gdy dowodów jest za mało.
- Budżet tokenów
- Cytaty w treści
- Weryfikacja twierdzeń
- Wstrzymaj się lub eskaluj
Ślad wyszukiwania
Jedna odpowiedź od początku do końca
Przykład poglądowy922 ms
Czy nasi serwisanci terenowi mogą wymienić zawór X200 w ramach umowy serwisowej z 2025 roku?
Serwisant terenowyEMEAPoziom serwisu 2
Przeformułuj i rozbij
3 podzapytania
38 msWyszukiwanie hybrydowe
słowa kluczowe + wektory · 240 kandydatów
71 msOdczyt z CRM
umowa serwisowa SA-2025-118
118 msFiltr uprawnień
212 z 240 widocznych dla tego użytkownika
5 msReranking
cross-encoder · zachowano 8 najlepszych
94 msZłóż kontekst
8 fragmentów + 1 rekord · 3840 tokenów
9 msGeneruj
odpowiedź oparta na źródłach · 3 cytaty
652 msZweryfikuj twierdzenia
3 z 3 potwierdzone
53 ms
Odpowiedź oparta na źródłach
Tak. Klauzula 7.2 umowy z 2025 roku obejmuje wymianę zaworów na miejscu przez certyfikowanych techników.1 Użyj specyfikacji momentu dokręcania TS-14 z procedury X200.2 Odnotuj wymianę części w zleceniu pracy.3
- 1Umowa serwisowa 2025 · s. 14
- 2Instrukcja serwisowa X200 · §4.3
- 3Procedura operacji terenowych v12 · s. 3
Obserwowane od początku do końca. Każdy etap jest śledzony i mierzony, od kompletności wyszukiwania i oparcia w źródłach po opóźnienie i koszt jednej odpowiedzi, aby ulepszenia były udowodnione, a nie zakładane.
Inżynieria kontekstu
Dokumenty to tylko połowa kontekstu.
Poprawna odpowiedź zależy od tego, kto pyta, co jest prawdą w tej chwili i co Twoja firma rozumie przez własne pojęcia. Wszystko to zamieniamy w okno kontekstu, z którego model naprawdę potrafi skorzystać.
Okno kontekstowe
Co model widzi przy jednej odpowiedzi
- Instrukcje i zasady800
- Kto pyta150
- Stan rozmowy550
- Znalezione dowody3600
- Bieżące dane biznesowe1000
- Słownik i encje300
- Zarezerwowane na odpowiedź1600
Przykładowy podział. Budżety dostrajamy do modelu, języka i przypadku użycia, a każdy token musi zasłużyć na swoje miejsce.
Kto pyta
Rola, zespół, region i uprawnienia decydują o tym, co można wyszukać i jak należy sformułować odpowiedź.
Co wie firma
Zasady, instrukcje, umowy i wcześniejsze rozwiązania, wyszukiwane jako dowody i cytowane aż do konkretnego fragmentu.
Co jest prawdą teraz
Bieżące rekordy z CRM, ERP, systemów zgłoszeń i zamówień, pobierane przez narzędzia w chwili pytania, zamiast trafiać do embeddingów i się dezaktualizować.
Jak mówi Twoja firma
Słowniki, nazwy produktów, skróty i rozpoznawanie encji, aby „X200”, „X-200 Pro” i „zawór 200” wskazywały tę samą część.
Co nigdy nie może się zdarzyć
Zasady, reguły odmowy i ścieżki eskalacji stosowane, zanim model napisze choćby jedno słowo.
Zaprojektowane z myślą o skali
Stworzone dla milionów dokumentów, a nie folderu demo.
Pilotaż na 200 plikach PDF dowodzi bardzo niewiele. Produkcja to ciągłe pobieranie danych, ponowne indeksowanie bez przestojów oraz opóźnienia i koszty, które pozostają przewidywalne, gdy rośnie Twój korpus i skala użycia. W całej platformie Cody indeksujemy już ponad 74 miliony wektorów.
Przyrostowe pobieranie danych
Wykrywanie zmian przetwarza ponownie tylko to, co się zmieniło, a usunięcia są propagowane, więc wycofane treści przestają odpowiadać.
Ponowne indeksowanie bez przestojów
Nowy model embeddingów albo nowa strategia podziału? Budujemy nowy indeks obok działającego, oceniamy go, a potem przełączamy ruch.
Budżety opóźnień
Każdy etap ma swój budżet czasu. Cache, równoległe wyszukiwanie i streaming utrzymują szybkie odpowiedzi, gdy korpus rośnie.
Koszt jednej odpowiedzi
Wymiary embeddingów, kompresja indeksu, cache i routing modeli są dostrojone tak, by koszty jednostkowe pozostały przewidywalne przy dużej skali.
Wyszukiwanie wielojęzyczne
Wielojęzyczne embeddingi i analiza słów kluczowych dostosowana do języka, dzięki czemu pytanie po hiszpańsku znajduje procedurę napisaną po angielsku.
Izolacja i lokalizacja danych
Osobne indeksy lub filtrowane przestrzenie nazw dla jednostek biznesowych, regionów lub klientów, zgodnie z Twoimi wymaganiami dotyczącymi lokalizacji danych.
Mierzone i nadzorowane
Zmierzone przed startem. Identyfikowalne po nim.
Jakość i nadzór to praca inżynierska, a nie przegląd na końcu. Środowisko ewaluacyjne i mechanizmy kontroli budujemy razem z systemem, żeby właściciele widzieli, jak działa i dlaczego odpowiedział tak, a nie inaczej.
Wbudowane środowisko ewaluacyjne
Ewaluacja
Jakość wyszukiwania
Recall@k, MRR i nDCG mierzone na wzorcowych zestawach pytań przygotowanych z Twoimi ekspertami dziedzinowymi.
Ewaluacja
Jakość odpowiedzi
Oparcie w źródłach, dokładność cytatów i kompletność oceniane automatycznie i kalibrowane względem oceny ludzkiej.
Ewaluacja
Bramki regresji
Każda zmiana promptów, modeli, podziału na fragmenty lub indeksów ponownie uruchamia zestaw testów, zanim trafi do użytkowników.
Nadzór
Wyszukiwanie z kontrolą uprawnień
Reguły dostępu z każdego systemu źródłowego egzekwowane w chwili zapytania, z dziennikiem tego, co i dla kogo zostało wyszukane.
Nadzór
Pełna identyfikowalność
Każda odpowiedź zachowuje zapytanie, fragmenty, wersje indeksu i promptu oraz model, aby recenzenci mogli dokładnie odtworzyć, co się wydarzyło.
Nadzór
Przegląd ręczny i eskalacja
Progi pewności kierują pytania ze słabymi dowodami do ludzi, z jasno określonym zachowaniem awaryjnym.
Jak pracujemy
Od audytu korpusu do produkcji, krok po kroku i z pomiarem.
Każdy krok daje wyniki, które możesz sprawdzić: profile korpusu, punkty odniesienia wyszukiwania, wyniki ewaluacji i wyceniony plan produkcyjny.
01
Audyt korpusu
Profilujemy Twoje źródła pod kątem formatu, wolumenu, jakości, duplikatów, uprawnień i aktualności oraz wyznaczamy granice nadzoru, których system musi przestrzegać.
02
Punkt odniesienia wyszukiwania
Razem z Twoimi ekspertami tworzymy wzorcowy zestaw pytań, a potem mierzymy, jak dobrze można wyszukać Twoje treści, zanim jakikolwiek model napisze odpowiedź.
03
Pilotaż na prawdziwej pracy
Działający system na reprezentatywnym wycinku korpusu, używany przez prawdziwych ludzi, ze śladami i wynikami ewaluacji, które możesz sprawdzić.
04
Skalowanie do produkcji
Pełne pobieranie danych, monitoring, kontrola kosztów i model operacyjny z jasno wskazanym właścicielem każdej części systemu.
Studium projektu rozwiązania
Zapoznaj się z badaniem projektu rozwiązaniaZmień podejście w plan gotowy do podjęcia decyzji.
Gdy szansa jest jasna, ale właściwy system jeszcze nie, ograniczone zakresem Studium projektu rozwiązania testuje Twoje dokumenty, jakość wyszukiwania, mechanizmy kontroli i koszty, zanim zdecydujesz się na wdrożenie.
01
Ocena korpusu i wyszukiwania
Profile źródeł, punkty odniesienia wyszukiwania i luki, które mają największe znaczenie.
02
Architektura referencyjna
Decyzje dotyczące parsowania, indeksowania, wyszukiwania, modeli, integracji i wdrożenia.
03
Działający dowód na Twoich danych
Reprezentatywne doświadczenie ze śladami i wynikami ewaluacji.
04
Kontrola i plan wdrożenia
Ryzyka, właściciele, dowody, koszty i praktyczna ścieżka do produkcji.
Z naszych badań
Zobacz wszystkie artykułyPublikujemy to, czego się uczymy.
Obszerne, niezależne od dostawców analizy tych elementów RAG, które decydują o jakości odpowiedzi: parsowania, embeddingów, wektorowych baz danych i kosztów.
Parsowanie dokumentów
Co to jest Docling? Praktyczny przewodnik po analizowaniu dokumentów dla RAG
Docling zamienia pliki PDF, pliki pakietu Office, obrazy, wiadomości e-mail i inne dane w uporządkowane dane dla sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak to działa, gdzie pasuje do RAG i jak wypada na tle innych analizatorów dokumentów.
Przeczytaj artykułWektorowe bazy danych8 najlepszych wektorowych baz danych dla RAG w 2026 r
Porównaj osiem wiodących wektorowych baz danych dla RAG pod kątem wyszukiwania hybrydowego, filtrowania, wdrażania, obsługi wielu dzierżawców i dopasowania produkcyjnego — a także praktycznej struktury wyboru.
Przeczytaj artykułKoszt indeksowaniaIle kosztuje wektoryzacja bazy danych dla RAG?
Dowiedz się, ile naprawdę kosztuje wektoryzacja bazy danych dla RAG, od osadzania i analizowania po przechowywanie wektorów, zapytania, repliki i ponowne indeksowanie.
Przeczytaj artykułModele parsowaniaCohere Parse v5.0: Dlaczego lepiej RAG zaczyna się od lepszych dokumentów
Cohere Parse v5.0 zamienia pliki PDF, slajdy, tabele, formularze i obrazy w RAG gotowy do obsługi Markdown. Oto, co go wyróżnia, gdzie pasuje i jakie znaczenie mają jego ograniczenia dla wyszukiwania korporacyjnego.
Przeczytaj artykułPorozmawiaj z zespołem korporacyjnym
Przynieś nam swoje najtrudniejsze dokumenty.
Pokaż nam korpus, systemy i pytania, które mają znaczenie. Powiemy Ci, jaka dokładność jest realna, czego trzeba, by ją osiągnąć, i czy Studium projektu rozwiązania to właściwy pierwszy krok.
Uczciwa ocena Twojego korpusu i jakości wyszukiwania
Architektura dopasowana do Twoich systemów i uprawnień
Pilotaż mierzony na Twoich prawdziwych pytaniach