RAG (Retrieval‑Augmented Generation) je skvělý, ale jen pokud ho měříte. V opačném případě se vám bude zdát „celkem dobrý“, dokud nedojde k průšvihu.
Základ k RAG najdete v článku Co je RAG a kdy dává smysl ve firmě. Tady je praktický návod, jak kvalitu řídit.
Rychlý postup
- Sestavit sadu reálných otázek
- Měřit správnost, citace a užitek
- Ověřit přístupy (součást kvality)
- Odchytit typické zdroje chyb
- Dodat výstup pilotu (metriky, rizika, plán)
1) Postavte sadu reálných otázek
Začněte 30–100 otázkami z praxe:
- onboarding a interní procesy,
- produktové informace,
- směrnice/ISO/HR,
- “kde to najdu” dotazy.
Každá otázka by měla mít:
- očekávaný zdroj dokumentu,
- očekávanou odpověď (stručně),
- kritéria chyby (co je nepřijatelné).
2) Měřte 3 věci: správnost, citace, užitek
Praktická metrika pro management:
- Správnost odpovědi (ano/ne nebo škála),
- Dohledatelnost (má citaci na správný dokument?),
- Užitečnost v procesu (ušetřený čas, počet eskalací).
3) Kontrola přístupů je součást kvality
RAG, který odpoví správně, ale z dokumentu, který uživatel nemá vidět, je fail.
Proto je bezpečnostní model (role, týmy, citlivost dokumentů) součást implementace. Typický rámec dodávky popisuje Firemní chatbot / AI asistent (RAG).
4) Nejčastější zdroje chyb
- špatné verzování dokumentů (duplicitní a zastaralé soubory),
- špatné chunkování,
- nekvalitní OCR u skenů,
- chybějící „kdy říct nevím“.
Pokud máte hodně PDF a skenů, vyplatí se nejdřív vyřešit Vytěžování dokumentů (OCR + AI).
5) Co očekávat jako výstup pilotu
Dobře vedený pilot má na konci:
- dashboard metrik (správnost, citace, adopce),
- seznam rizik a mitigací,
- plán škálování.
Ukázky z praxe najdete v referencích (např. MyZenCheck nebo Credizen).
Chcete to rychle a řízeně? Začněte přes AI implementaci nebo rovnou kontakt.