A vállalat egészére kiterjedő RAG-rendszer felépítéséhez hiányzó elem

A RAG-rendszer kiválóan alkalmas kérdések megválaszolására, de nem tud azok alapján cselekedni.

Egy értékesítési képviselő megkérdezheti: „Mi a standard áraink a vállalati szerződések esetében?”, és azonnal megkapja a megfelelő irányelv dokumentumot. De a munkája ezzel még csak most kezdődik.

Most meg kell nyitniuk azt a dokumentumot, meg kell találniuk a megfelelő árkategóriát, át kell másolniuk a részleteket, át kell váltaniuk a CRM-re, hogy ajánlatot készítsenek, egy másik eszközben meg kell fogalmazniuk a javaslatot, majd értesíteniük kell az ügyfélkapcsolati csapatot a csevegőben.

Az AI „válasza” csak egy új, több lépésből álló teendőlistát hozott létre. A kognitív terhelés nem szűnt meg, csak áttevődött az „információkeresésről” a „következő lépések kézi végrehajtására”.

A McKinsey tanulmánya szerint a szervezetek 87%-a jelenti, hogy az AI-alapú visszakeresési rendszerek sikeresen megtalálják a megfelelő információkat. Ugyanakkor csak 31% tapasztal mérhető termelékenységnövekedést.

Miért? Mert a végrehajtás nélküli visszakeresés új szűk keresztmetszetet hoz létre, ami arra kényszeríti az embereket, hogy az AI által generált válaszokat manuálisan alakítsák át cselekvéssé.

Ez a cikk elmagyarázza, miért nem teljesítik a vállalati szintű RAG-rendszerek a hozzájuk fűzött reményeket. Emellett bemutatja, hogyan alakítja a végrehajtási réteg a RAG-ot passzív keresőeszközből aktív munkamotorrá.

A RAG visszakeresi a tudást, de az emberekre támaszkodik a cselekvéshez

A RAG-rendszerek zseniális könyvtárosok. Átfutják a tudásbázisát, kiválasztják a megfelelő bekezdést, és szépen elhelyezik az asztalán. Aztán továbbmennek.

Ez egyszerűen az architektúra korlátai miatt van így. A visszakeresés csak olvasásra van tervezve.

A munka azonban olvasás és írás. Frissítéseket, tulajdonjog-változásokat, állapotváltozásokat, értesítéseket, függőségeket, nyilvántartásokat és nyomon követéseket igényel. Ha az AI-je olvasni tud, de írni nem, akkor a válaszokat feladatokká alakítja.

Elméletileg a visszakeresés csökkenti a kereséssel töltött időt. A gyakorlatban azonban ez az idő gyakran a koordinációs feladatokra fordítódik. Ahelyett, hogy információkat keresne, a csapat most arra fordítja energiáját, hogy az információkat strukturált munkává alakítsa több rendszerben.

Ez a fordítási réteg az, ahol a termelékenység növekedése megtorpan.

A cselekvési rés rejtett mechanizmusa

Abban a pillanatban, amikor egy AI-válaszhoz emberi beavatkozás szükséges a következő lépések manuális elindításához, bevezette a következőket:

A munkafolyamatba be nem ágyazott válasz tehetetlen. Információt nyújt, de nem hajt végre. A végrehajtás pedig az üzleti érték forrása.

A egymástól független eszközök kontextusbeli hiányosságokat okoznak, amelyeket az AI nem tud áthidalni.

Az igazság pillanata? A RAG rendszer csak annyira intelligens, amennyire az adatok, amelyekhez hozzáfér.

A RAG-je talán mindent tud a hivatalos tudásbázisában, de nincs rálátása a projekt valós idejű állapotára, a csapata aktuális kapacitására vagy egy csevegőcsatornán zajló kritikus beszélgetésre.

Ez azt jelenti, hogy az AI ténylegesen helyes választ adhat, amely azonban kontextusban használhatatlan, mert nem tudja, hogy a hivatkozott projekt már három héttel elmaradt a tervezett ütemtervtől.

A statikus válaszok nem működnek, ha a munka valós idejű döntéseket igényel.

A legtöbb RAG-válasz pillanatfelvétel, nem pedig egy élő, lélegző munkakörnyezet tükröződése. A válaszokat olyan információk alapján generálják, amelyeket valamikor a múltban indexeltek.

Amikor hétfő reggel frissítik a projekt ütemtervét, a pénteken indexelt adatokból táplálkozó RAG-rendszer már elavult kontextuson működik. Bármilyen útmutatást is adjon, az elavult valóságon alapul.

A valódi munka valós idejű tudatosságot igényel, és ez az a pont, ahol a statikus visszakeresési folyamatok elérik a határukat, mivel nem tudják alkalmazkodni a munkafolyamatok dinamikus jellegéhez.

A hiányzó láncszem, amely a RAG-ot cselekvéssé alakítja

Ha a jobb visszakeresés nem jelent áttörést, akkor mi?

Nem, nem egy nagyobb modellre vagy egy okosabb promptra van szükség. Még csak nem is egy szélesebb kontextusablakra.

A hiányzó elem strukturális jellegű: egy végrehajtási réteg. Egy olyan ügynöki mesterséges intelligencia, amely nem csak visszakeres és válaszol, hanem autonóm módon közvetlenül a munkafolyamaton belül cselekszik az információk alapján.

Ez az a híd, amely végre összeköti a „tudó AI-t” a „cselekvő AI-vel”. 🛠️

A visszakereséstől a végrehajtásig

A hagyományos RAG úgy viselkedik, mint egy kiváló kutató.

Másodpercek alatt megjeleníti a helyes vállalati árpolitikát, kiemeli a releváns szintet, és visszajuttatja az értékesítési képviselőnek. Technikailag helyes, de működési szempontból hiányos.

A végrehajtási réteg megváltoztatja az eredményt. Ahelyett, hogy a képviselőnek manuálisan kellene átalakítania az információkat az eszközök között, az agens RAG képes:

A válasz már nem egy ellenőrzőlista, hanem egy azonnal végrehajtandó feladat.

A cselekvés beágyazása a valós munkafolyamatokba

Ahhoz, hogy az AI mérhető termelékenységnövekedést eredményezzen, ugyanabban a környezetben kell működnie, ahol a munkát létrehozzák, nyomon követik és befejezik.

Amikor a tudás és a végrehajtás szétválik, az emberek válnak a összekötő szövetekké, akik a részleteket másolják a rendszerek között, manuálisan hozzárendelik a tulajdonjogot, és kézzel indítják el a folyamatokat.

A végrehajtási réteg megszünteti ezt a fordítási terhet. A RAG-rendszerből származó alapos ismeretek segítségével az AI-ügynökök azonnal frissíthetik a rekordokat, létrehozhatnak feladatokat, elindíthatnak munkafolyamatokat, dokumentumokat generálhatnak és koordinálhatják a kommunikációt a csapat által már használt eszközökön belül. Ahelyett, hogy szünetet tartanának az ismeretek cselekvéssé alakításához, a cselekvés ugyanazon a helyen zajlik, ahol az ismeretek felmerültek.

Lényegében a munkafolyamat fragmentált helyett folyamatos lesz.

A passzív RAG-tól az aktív RAG-ig

A passzív RAG úgy működik, mint egy szupererős keresőmotor.

Ez javítja a visszahívást és felgyorsítja a felfedezést, de továbbra is az emberekre támaszkodik, hogy ezeket a válaszokat a különálló rendszerekben működőképessé tegyék.

Az agensszerű RAG inkább egy digitális csapattárshoz hasonlít.

Olvassa a kontextust, megfontolja a megfelelő követő lépéseket, és végrehajtja azokat az élő munkakörnyezetben. A változás első pillantásra alig észrevehető, de a gyakorlatban átalakító hatással bír. A visszakeresés csökkenti a gondolkodási időt. A végrehajtás csökkenti a koordinációs időt.

Hogyan kelti életre a ClickUp Super Agents a RAG-ot?

Elméletileg elegánsnak tűnik egy végrehajtási réteg felépítése a semmiből.

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy össze kell kapcsolni az API-kat, kezelni a jogosultságokat, fenntartani az integrációkat, kezelni a memóriát és a tárolást, valamint összehangoló logikát kiépíteni olyan rendszerek között, amelyeket soha nem úgy terveztek, hogy együtt működjenek.

A legtöbb csapat vagy passzív visszakeresésnél marad, vagy megpróbálja saját, egyedi ügynöki keretrendszerét kialakítani a fragmentált eszközök tetején . A ClickUp megszünteti ezt a kompromisszumot.

Ahelyett, hogy az ügynököket egymástól független infrastruktúrákra rétegezné, a ClickUp közvetlenül egy konvergált AI munkaterületbe ágyazza őket, ahol a feladatok, a dokumentumok, a csevegés, a műszerfalak és az automatizálások már ugyanazt az adatmodellt használják.

Itt a visszakeresés és a végrehajtás nem különálló rendszerek. Ugyanazon a környezetben működnek. A ClickUp Brain, a beépített AI asszisztens, a megalapozott tudásrétegként működik. A ClickUp Super Agents a végrehajtási rétegként működik.

Együttesen a RAG-ot keresési infrastruktúrából élő operatív motorrá alakítják.

Körülhatárolt tudás, nem vak visszakeresés

A szuperügynökök nem homályos kontextusban működnek. Az adminisztrátorok kifejezetten szabályozzák, hogy az egyes ügynökök mit érhetnek el a Tudás és Memória beállításaikon belül.

Az ügynökök hozzáférést kaphatnak a tér, mappa, lista, feladat vagy csevegés szintjén. A nyilvános területek alapértelmezés szerint elérhetők, míg a magánterületek szándékos felvételét igénylik, és egyértelmű láthatóságot biztosítanak, ha érzékeny adatok kerülnek nyilvánosságra.

A belső munkaterületi adatokon túl az ügynökök csatlakozhatnak külső rendszerekhez is, mint például a Confluence, a GitHub, a Gmail, a Slack, a Microsoft SharePoint és a felhőalapú tárolási platformok. A webes keresés is engedélyezhető, valamint hozzáférhető a ClickUp súgó központja, amely megbízható termékekkel kapcsolatos útmutatást nyújt.

Ez azt jelenti, hogy a visszakeresés nem csak széles körű, hanem engedélytudatos és strukturált is.

Egy ügynök előhívhat egy munkaleírást a Dropboxból, összekapcsolhatja azt a belső projekt kontextussal, és visszajuttathatja egy feladatba anélkül, hogy a felhasználóknak el kellene hagyniuk a munkaterületet. A tudás központosítottá válik a tapasztalatokban, még akkor is, ha a források továbbra is szétszórtak maradnak.

Az idővel alkalmazkodó memória

A hagyományos RAG-rendszerek állapotmentesek: visszakeresik az információkat, majd elfelejtik azokat.

A Super Agents egy szabályozott memóriaréteget tartalmaz, amely lehetővé teszi a viselkedés folytonosságát anélkül, hogy feladnánk az irányítást.

A közelmúltbeli memória lehetővé teszi a Super Agent számára, hogy hivatkozzon korábbi interakcióira és cselekedeteire. Ha engedélyezve van, az ügynök felidézheti, min dolgozott korábban, és ezt a kontextust felhasználhatja a jövőbeli válaszok megfogalmazásához.

A beállítások segítségével a felhasználók állandó viselkedési utasításokat határozhatnak meg, amelyek meghatározzák az ügynök válaszadásának módját. Ezek a beállítások az ügynök memóriájában tárolódnak, és automatikusan alkalmazásra kerülnek a későbbi interakciók során, befolyásolva a hangnemet, a szerkezetet vagy a formázást.

Az intelligencia továbbá lehetővé teszi az ügynök számára, hogy fontos kontextuális részleteket rögzítsen és tároljon jövőbeli felhasználás céljából. Mivel ez érzékeny információkat is tartalmazhat, az intelligencia alapértelmezés szerint ki van kapcsolva, és kifejezetten be kell kapcsolni. Az intelligencia tárolásának módja és ideje az ügynök konfigurált utasításaitól függ, biztosítva, hogy a memória meghatározott paraméterek között legyen strukturálva és szabályozva.

Ráadásul a memória rögzítése konfigurálható. Az adminisztrátorok határozzák meg, hogyan és mikor kell az információkat tárolni. Az érzékeny memóriatípusok aktiválása előtt megerősítésre van szükség.

Ezáltal az ügynökök egyszeri válaszadókból kontextustudatos együttműködőkké válnak, akik a meghatározott keretek között alkalmazkodnak.

A munkafolyamatba közvetlenül beágyazott végrehajtás

A végrehajtás nélküli visszakeresés cselekvési rést hoz létre. A Super Agents ezt a rést bezárja.

Mivel ugyanazon a munkaterületen működnek, ahol a feladatok, a dokumentumok és az automatizálások is megtalálhatók, a Super Agents azonnal tud cselekedni a tudás alapján.

Egyetlen parancs segítségével létrehozható egy teljesen felépített projekt előre kitöltött feladatokkal, összekapcsolt kreatív briefekkel, kijelölt tulajdonosokkal és strukturált ütemtervekkel. Egy blokkolt feladat kiválthatja a prioritások újrarendezésének logikáját, értesítheti az érdekelt feleket és dinamikusan módosíthatja a függőségeket. A találkozók jegyzetéből kijelölt teendők lehetnek. A vezetői frissítések élő feladatadatokból generálhatók. A mellékletek strukturált tételekké alakíthatók.

Ahelyett, hogy az információkat visszaadnák egy embernek, hogy az operatívvá tegye, az ügynökök közvetlenül frissítik a nyilvántartási rendszert.

Minden funkcióban szerepkörökön alapuló ügynökök

Fontos tudni? A szuperügynökök nem korlátozódnak egyetlen munkafolyamatra.

Ezeket konfigurálni lehet projektmenedzsment, marketingtartalom-generálás, értékesítési bemutatók, kérések osztályozása, toborzási koordináció, vezetői jelentések, kockázatfigyelés, ütemezés, e-mailkezelés, SEO-kutatás és egyebek céljára.

Például:

Itt láthatja működés közben:

Egy munkaterület, közös kontextussal az emberek és a mesterséges intelligencia számára

A fragmentált eszközök megszakítják a kontextust, és még a legfejlettebb RAG-rendszerek is csak részleges igazságot adnak.

A ClickUp megszünteti ezt a strukturális korlátozást azáltal, hogy a feladatokat, a dokumentumokat, a csevegést, a műszerfalakat és a mesterséges intelligenciát egy egységes jogosultsági környezetbe integrálja. Mivel az emberek és az ügynökök ugyanazon munkaterületi hierarchián belül működnek, az ügynökök elolvashatják a megjegyzéseket, megérthetik a függőségeket, figyelemmel kísérhetik az állapotváltozásokat, és valós időben tudnak cselekedni.

Ez az, ami a RAG-ot passzív keresőeszközből a munkát előmozdító rendszerré alakítja:

Amikor ezek a rétegek egy munkaterületen belül együtt léteznek, az AI már nem csak információs asszisztens, hanem operatív csapattag is lesz.

Mit kell keresni egy vállalati RAG-megoldásban?

A RAG-rendszer felépítésénél vagy frissítésénél nem csupán a dokumentumok megtalálási képességét kell értékelnie.

A sikeres vállalati RAG-alkalmazás egy cselekvési motor, nem csak egy keresősáv. Íme a legfontosabb szempontok, amelyeket figyelembe kell venni annak érdekében, hogy olyan megoldást válasszon, amely valódi működési értéket nyújt.

Ezeknek a kérdéseknek a feltevése segít megkülönböztetni a bemutatóban lenyűgözőnek tűnő RAG-megvalósítást attól, amely valóban átalakítja a csapat munkáját.

Tegye a tudást működőképessé a ClickUp segítségével

A vállalati szintű RAG-rendszer egy hatékony első lépés, de csak a probléma felét oldja meg. A visszakeresés önmagában nem változtatja meg a munka elvégzésének módját. A hiányzó elem – az a komponens, amely valódi termelékenységet biztosít – egy végrehajtási réteg. Olyan AI-ügynökökre van szükség, amelyek a megalapozott tudást autonóm cselekvéssé alakítják a valós, mindennapi munkafolyamatokban. ✨

Ez a kritikus váltás a „válaszadó AI-ről” a „végrehajtó AI-re”. A végső érték nem a kissé jobb információkeresésben rejlik, hanem abban, hogy rendelkezünk egy AI-vel, amely aktívan részt vesz a csapat munkájában.

Azok a szervezetek, amelyek ma sikeresen áthidalják ezt a szakadékot, egyre nagyobb előnyt fognak szerezni, ahogy az AI képességei tovább bővülnek. RAG-rendszerüket passzív könyvtárból aktív, intelligens munkamotorrá alakítják.

A ClickUp segítségével passzív keresőeszközből aktív munkamotorrá alakíthatja RAG-rendszerét. Kezdje el ingyenesen a oldalon, és tapasztalja meg az AI-ügynökök erejét, akik ismerik a munkáját!

Gyakran ismételt kérdések

A legtöbb RAG-rendszer kiválóan teljesít az információk visszakeresésében, de nem tud cselekedni. Nincs valós idejű rálátásuk a munkafolyamat változásaira, és korlátozzák őket azok az adatsilók, amelyekhez kapcsolódnak. Ezért az embereknek kell manuálisan áthidalniuk a válaszok és az eredmények közötti szakadékot.

Az alapvető RAG visszakeres és információval válaszol. A RAG AI ügynökök ennél tovább mennek: visszakeresnek, következtetnek, majd a megalapozott tudás alapján önállóan végrehajtják a feladatokat, például frissítik a projekteket, elindítják a munkafolyamatokat és koordinálják a munkát.

A RAG-rendszer képes visszakeresni a szétszórt eszközökből, de hatékonyságát jelentősen korlátozzák a kontextusbeli hiányosságok és az adatsilók. Ezért az adatokat és a munkafolyamatokat egységesítő konvergens munkaterület mindig erősebb, megbízhatóbb eredményeket biztosít.