Clef · Vyskúšať živú ukážku →
Agentic Retrieval & Graph Understanding System

ARGUS

Overiteľné odpovede z viacerých súvisiacich firemných dokumentov.

Keď otázka zasahuje do zmlúv, smerníc aj príloh naraz, bežné vyhľadávanie vráti len útržky. ARGUS odpoveď doloží celým reťazcom zdrojov.

Bez zdroja niet odpovede.

Vaše tímy sa topia v dokumentoch.
A vaša AI nevidí súvislosti.

Bežný RAG nájde odseky. Otázky vo firme sa však do jedného odseku nezmestia — odpoveď býva rozložená medzi rámcové zmluvy, dodatky, vedľajšie dohody, smernice a staré pracovné postupy. Práve tam iné systémy zlyhávajú a práve tam ARGUS začína.

Čo sa zmení so systémom ARGUS

Typické scenáre s ilustračnými číslami — nie referencie zákazníkov.

Právo a súlad s predpismi

Predtým

Právne oddelenie ručne prechádza šesť a viac dokumentov, aby overilo, či dodatok nahrádza ustanovenie rámcovej zmluvy. Jedna kontrola trvá dve až štyri hodiny.

So systémom ARGUS

ARGUS sleduje reťazec ustanovení cez rámcovú zmluvu → dodatok → vedľajšiu dohodu, ukáže rozpor a uvedie každý zdroj. Za menej ako 15 sekúnd.

Kontrola zmluvy: 4 hodiny → 15 sekúnd

Banky a poisťovne (DORA)

Predtým

Pracovníci útvaru compliance celé týždne overujú, či zmluvy s poskytovateľmi služieb IKT spĺňajú požiadavky nariadenia DORA, a ručne hľadajú nedostatky vo viac ako 200 zmluvách.

So systémom ARGUS

ARGUS priradí každú zmluvu k článkom nariadenia DORA, označí ustanovenia, ktoré požiadavkám nevyhovujú, a pripraví prehľad nedostatkov pre audit s odkazom na každý zdroj.

Príprava na audit: 6 týždňov → 3 dni

Výroba a technická dokumentácia

Predtým

Technici údržby sa prehrabávajú v starých príručkách z 80. rokov roztrúsených v PDF súboroch a skenoch, aby našli postupy na odstraňovanie porúch kritických zariadení.

So systémom ARGUS

ARGUS zaindexuje staré naskenované dokumenty spracované cez OCR, prepojí súvisiace postupy z rôznych príručiek a odpovie návodom krok za krokom s odkazom na stranu.

Hľadanie informácií: 45 minút → odpoveď hneď

Od prvého rozhovoru po ostrú prevádzku

Pilot s jasne danými krokmi: výsledky uvidíte na vlastných údajoch, nie na všeobecnom deme.

01

Úvodný rozhovor

30 min

Určíme súbor dokumentov s najväčším prínosom a pripravíme 10 – 15 testovacích otázok, na ktorých vášmu tímu záleží.

02

Načítanie údajov

1 – 3 dni

Nahráte dokumenty a ARGUS z nich vytvorí znalostný graf — bez trénovania a dolaďovania modelov; spracúvanie prebieha u vás alebo na našom hardvéri v EHP.

03

Skúška v praxi

1 týždeň

Váš tím vyskúša ARGUS na skutočných otázkach. Každá odpoveď obsahuje odkazy na zdroje, takže sa dá overiť.

04

Výsledky a rozhodnutie

2. týždeň

Ukážeme, akú presnosť ARGUS dosiahol na vašich údajoch, porovnáme ju s doterajším postupom a ak výsledky splnia vaše očakávania, naplánujeme nasadenie do prevádzky.

Možnosti nasadenia: vlastné servery (Docker), privátny cloud (Azure/AWS v Európe) alebo služba prevádzkovaná nami (SaaS).
Kde sa vaše údaje spracúvajú, rozhodujete vy — u vás alebo na našom hardvéri v EHP. Na údajoch klientov sa modely netrénujú.

Pre technické posúdenie

Jediné číslo „miery halucinácií“ veľa nepovie: podľa úlohy sa pohybuje od menej ako 1,5 % pri jednoduchých zhrnutiach po 58 – 88 % pri právnych otázkach. Hodnoty nižšie merajú náročnejší prípad — odpovede roztrúsené vo viacerých dokumentoch. Prečo AI halucinuje a čo proti tomu pomáha

Namerané výsledky

Presnosť v číslach

ARGUS nie je len nadstavba nad ChatGPT. Merali sme ho na náročných akademických dátových súboroch, ktoré sú zostavené tak, aby na nich bežné vyhľadávacie systémy zlyhali.

Jednoduchý RAG (vektorové vyhľadávanie jedným dopytom) si nevie poradiť s otázkami, ktoré si vyžadujú viac krokov.
ARGUS aktívne dohľadáva a prepája fakty z viacerých dokumentov.

HotpotQA

Viackrokové vyhľadávanie

Skóre F1

38 %
83,1 %

Presná zhoda (EM)

27 %
65 %
Jednoduchý RAG
ARGUS

Kde jednoduchý RAG zlyháva: Chýbajúci medzičlánok: nájde prvý fakt, no prehliadne druhý dokument potrebný na úplnú odpoveď.

MuSiQue

Dlhé logické reťazce (3 – 4 kroky)

Skóre F1

20 %
68,4 %

Presná zhoda (EM)

12 %
56,7 %
Jednoduchý RAG
ARGUS

Kde jednoduchý RAG zlyháva: Príliš zložité: otázky si vyžadujú tri až štyri kroky a jedno vyhľadávanie nenájde všetky potrebné časti.

2WikiMultiHopQA

Zložité uvažovanie

Skóre F1

42 %
89,2 %

Presná zhoda (EM)

32 %
80 %
Jednoduchý RAG
ARGUS

Kde jednoduchý RAG zlyháva: Čiastočné odpovede: často odpovie len na časť zloženej otázky alebo stratí dôležité podrobnosti.

Hodnoty sme namerali na malom a lacnom modeli, aby bolo vidieť, že prínos pochádza z vyhľadávania, nie z veľkosti modelu. Opisujú architektúru, nie naše súčasné nasadenie: v prevádzke bežia otvorené modely na našom vlastnom hardvéri v EHP.

260 000+
Sémantických trojíc
jednotky znalostí subjekt — vzťah — objekt
19 000+
Zaindexovaných dokumentov
načítané a vzájomne prepojené
46,4 %
Prepojenosť grafu
nárast z 1 % vďaka zjednoteniu entít
6 – 13 s
Čas celej odpovede
od otázky po odpoveď vrátane viackrokového hľadania

Čo tieto hodnoty znamenajú pre vašu firmu

F1 = presnosť + úplnosť

Vysoké F1 znamená, že systém nájde správnu informáciu a zároveň zahrnie všetky podstatné podrobnosti — nie iba čiastočnú odpoveď zo strany 5 zmluvy A.

Presná zhoda = pripravené na prevádzku

Vysoké EM znamená, že odpoveď je presne správna. To je kľúčové pri kontrole súladu, v práve a vo financiách, kde „približne“ nestačí.

Bez trénovania

Tieto výsledky sme dosiahli bez trénovania na konkrétnej úlohe (zero-shot). ARGUS preto na vašich údajoch funguje hneď, bez nákladného dolaďovania modelu; akú presnosť dosiahne na vašich dokumentoch, ukáže pilot.

Hodí sa ARGUS práve pre vás?

Radšej to povieme hneď, než aby sme vám zbytočne brali čas.

Kde sa hodí

  • Kontrola súladu vo viacerých dokumentoch naraz
  • Analýza ustanovení v nadväzujúcich zmluvách
  • Vyhľadávanie v starej technickej dokumentácii
  • Hľadanie nedostatkov voči predpisom (DORA, GDPR, AI Act)
  • Porovnávanie smerníc, pracovných postupov a interných pravidiel

Kde sa hodí menej

  • Jednoduché FAQ alebo hľadanie v jednom dokumente
  • Bežné chatboty zákazníckej podpory
  • Tvorba kreatívnych textov
  • Analýza dátových tokov v reálnom čase

ARGUS alebo Discerno?

Oba odpovedajú s uvedením zdrojov, preto sa ľahko zamieňajú. Rozdiel je v tom, odkiaľ materiál pochádza. ARGUS číta dokumenty, ktoré už máte a ktoré sa nesmú dostať von — zmluvy, príručky, smernice — a pracuje s nimi vo vašom prostredí. Discerno skúma vonkajší svet: firmu, ktorú chcete osloviť, jej údaje z registrov, jej ľudí a miesta, kde si verejné zdroje protirečia.

O výbere rozhodne jedna otázka: je odpoveď už u vás vo firme? Ak áno, potrebujete ARGUS. Ak je vonku a treba ju nájsť a overiť, potrebujete Discerno.

Vyskúšajte ARGUS na svojich dokumentoch

Polhodinový úvodný rozhovor: určíme úlohu s najväčším prínosom a ukážeme, čo ARGUS nájde vo vašich údajoch.

Dohodnúť úvodný rozhovor

Časté otázky o systéme ARGUS

Čo je ARGUS?+
ARGUS je náš systém na vyhľadávanie odpovedí vo firemných dokumentoch. Odpovedá na otázky, ktorých odpoveď je roztrúsená vo viacerých dokumentoch — v rámcovej zmluve, dodatku, smernici — a každé tvrdenie doloží zdrojom. Ak zdroj chýba, ARGUS neodpovie.
Čím sa ARGUS líši od bežného RAG?+
Bežný RAG hľadá najpodobnejšie odseky a zhrnie ich. ARGUS z dokumentov vytvorí znalostný graf a sleduje odkazy medzi dokumentmi, kým sa reťazec od otázky k zdroju neuzavrie. Rozdiel sa ukáže najmä pri otázkach, ktoré si vyžadujú viac krokov.
Kde ARGUS beží a kto vidí údaje?+
Na vašich serveroch (Docker), v privátnom cloude v Európe alebo ako služba, ktorú prevádzkujeme my. Na údajoch zákazníkov sa modely netrénujú. Kde prevádzkujeme vlastné modely, opisuje stránka o infraštruktúre.
Ako prebieha pilotný projekt so systémom ARGUS?+
Polhodinový úvodný rozhovor, jeden až tri dni na načítanie údajov, týždeň skúšky na skutočných otázkach vášho tímu a v druhom týždni vyhodnotenie na vašich údajoch. Discovery stojí od 5 000 €, projekt od 25 000 €.
Kedy ARGUS nie je vhodná voľba?+
Pri jednoduchých FAQ alebo hľadaní v jednom dokumente, pri bežných chatbotoch zákazníckej podpory, pri tvorbe kreatívnych textov a pri analýze dátových tokov v reálnom čase.

Naposledy aktualizované: