Brakujący element do stworzenia systemu RAG obejmującego całą firmę

Twój system RAG doskonale radzi sobie z odpowiadaniem na pytania, ale nie może podejmować działań w oparciu o nie.

Przedstawiciel handlowy może zapytać: „Jakie są nasze standardowe ceny dla umów korporacyjnych?” i natychmiast uzyskać odpowiedni dokument dotyczący zasad. Jednak jego praca dopiero się rozpoczęła.

Teraz muszą otworzyć ten dokument, znaleźć odpowiedni poziom cenowy, skopiować szczegóły, przejść do CRM, aby utworzyć ofertę, sporządzić projekt propozycji w innym narzędziu, a następnie powiadomić zespół ds. obsługi klienta na czacie.

„Odpowiedź” AI właśnie stworzyła nową, wieloetapową listę zadań do wykonania. Obciążenie poznawcze nie zostało wyeliminowane, a jedynie przeniesione z „znajdowania informacji” na „ręczne wykonywanie kolejnych kroków”.

Według badania przeprowadzonego przez McKinsey, 87% organizacji twierdzi, że systemy wyszukiwania oparte na AI skutecznie odnajdują właściwe informacje. Jednak tylko 31% z nich odnotowuje wymierny wzrost wydajności.

Dlaczego? Ponieważ wyszukiwanie bez wykonania tworzy nowe wąskie gardło, zmuszając ludzi do ręcznego przekładania odpowiedzi generowanych przez AI na działania.

W tym artykule wyjaśniono, dlaczego większość systemów RAG obejmujących całą firmę nie spełnia swoich obietnic. Pokazano również, w jaki sposób dodanie warstwy wykonawczej przekształca RAG z pasywnego narzędzia wyszukiwania w aktywny silnik roboczy.

RAG wyszukuje wiedzę, ale polega na ludziach, którzy podejmują działania

Systemy RAG są genialnymi bibliotekarzami. Przeszukują bazę wiedzy, wybierają odpowiedni akapit i umieszczają go starannie na biurku. Następnie odchodzą.

Jest to po prostu ograniczenie architektury systemu. Pobieranie danych jest zaprojektowane jako operacja tylko do odczytu.

Praca to jednak czytanie i pisanie. Wymaga aktualizacji, zmian w zakresie własności, zmian statusu, powiadomień, zależności, zapisów i działań następczych. Gdy AI potrafi czytać, ale nie potrafi pisać, zamienia odpowiedzi w zadania.

W teorii wyszukiwanie skraca czas poświęcany na poszukiwania. W praktyce często przekłada się to na dodatkowy nakład pracy związany z koordynacją. Zamiast szukać informacji, zespół poświęca teraz energię na przekształcanie informacji w uporządkowaną pracę w wielu systemach.

To właśnie na tej warstwie przekładu następuje spowolnienie wzrostu wydajności.

Ukryta mechanika luki w działaniu

W momencie, gdy odpowiedź AI wymaga od człowieka ręcznego uruchomienia kolejnych kroków, wprowadzasz:

Odpowiedź, która nie jest osadzona w cyklu pracy, jest bezużyteczna. Informuje, ale nie wykonuje. A to właśnie w wykonaniu tkwi wartość biznesowa.

Niezintegrowane narzędzia powodują luki kontekstowe, których AI nie jest w stanie wypełnić.

Prawda? System RAG jest tak inteligentny, jak dane, do których ma dostęp.

Twój system RAG może zawierać wszystkie informacje z oficjalnej bazy wiedzy, ale nie mieć żadnej widoczności w odniesieniu do aktualnego statusu projektu, obciążenia zespołu lub ważnych rozmów prowadzonych na czacie.

Oznacza to, że AI może udzielić poprawnej merytorycznie odpowiedzi, która jest jednak bezużyteczna w kontekście, ponieważ nie wie, że projekt, do którego się odnosi, ma już trzy tygodnie opóźnienia.

Odpowiedzi statyczne zawodzą, gdy praca wymaga podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Większość odpowiedzi RAG to migawki z danego momentu, a nie odzwierciedlenie żywego, dynamicznie zmieniającego się środowiska pracy. Generują one odpowiedzi na podstawie informacji, które zostały indeksowane w pewnym momencie w przeszłości.

Kiedy oś czasu projektu jest aktualizowana w poniedziałek rano, system RAG korzystający z danych zindeksowanych w piątek działa już w oparciu o nieaktualny kontekst. Wszelkie wskazówki, które dostarcza, opierają się na nieaktualnej rzeczywistości.

Prawdziwa praca wymaga świadomości w czasie rzeczywistym i właśnie w tym zakresie statyczny proces wyszukiwania napotyka trudną przeszkodę, nie będąc w stanie dostosować swoich wskazówek do dynamicznego charakteru cyklu pracy.

Brakujący element, który przekształca RAG w działanie

Jeśli lepsze wyszukiwanie nie jest przełomem, to co nim jest?

Nie, nie chodzi o większy model ani sprytniejsze podpowiedzi. Nie chodzi nawet o szersze okno kontekstowe.

Brakującym elementem jest struktura; jest to warstwa wykonawcza. Forma sztucznej inteligencji, która nie tylko wyszukuje i odpowiada, ale także autonomicznie działa na podstawie tych informacji bezpośrednio w ramach cyklu pracy.

Jest to pomost, który ostatecznie zapewnia połączenie „AI, która wie” z „AI, która działa”. 🛠️

Od wyszukiwania do wykonania

Tradycyjny system RAG zachowuje się jak wyjątkowy badacz.

W ciągu kilku sekund wyświetla ona prawidłową politykę cenową Enterprise, zaznacza odpowiedni poziom i przekazuje ją przedstawicielowi handlowym. Technicznie poprawne, ale niekompletne pod względem operacyjnym.

Warstwa wykonawcza zmienia wynik. Zamiast pozostawiać przedstawicielowi zadanie ręcznego przekładania tych informacji między narzędziami, agencja RAG może:

Odpowiedź nie jest już listą kontrolną, ale elementem, który można wykonać natychmiast.

Osadzanie działań w rzeczywistych cyklach pracy

Aby sztuczna inteligencja mogła zapewnić wymierny wzrost wydajności, musi działać w tym samym środowisku, w którym tworzona, śledzona i zakończona jest praca.

Kiedy wiedza i wykonanie są oddzielone, ludzie stają się tkanką łączną, kopiując szczegóły między systemami, ręcznie przypisując własność i pełniąc rolę wyzwalacza procesów.

Warstwa wykonawcza eliminuje to obciążenie związane z tłumaczeniem. Wiedza oparta na systemie RAG pomoże agentom AI natychmiast aktualizować rekordy, tworzyć zadania, uruchamiać cykle pracy, generować dokumenty i koordynować komunikację w ramach narzędzi, z których już korzysta Twój zespół. Zamiast zatrzymywać się, aby przekształcić spostrzeżenia w działania, działania te rozwijają się w tym samym miejscu, w którym pojawiły się spostrzeżenia.

W istocie cykl pracy staje się ciągły, a nie fragmentaryczny.

Od pasywnego RAG do aktywnego RAG

Pasywna funkcja RAG działa jak superwydajna wyszukiwarka.

Poprawia ona przypominanie i przyspiesza wyszukiwanie, ale nadal opiera się na ludziach, którzy muszą wprowadzać te odpowiedzi w życie w oddzielnych systemach.

Agentowe RAG zachowuje się bardziej jak cyfrowy współpracownik.

Odczytuje kontekst, rozważa odpowiednie działania następcze i wykonuje je w rzeczywistym środowisku pracy. Na pierwszy rzut oka zmiana ta wydaje się subtelna, ale w praktyce ma charakter transformacyjny. Pobieranie danych skraca czas potrzebny na myślenie. Wykonanie skraca czas potrzebny na koordynację.

Jak super agenci ClickUp ożywiają system RAG

Stworzenie warstwy wykonawczej od podstaw brzmi elegancko w teorii.

W praktyce oznacza to łączenie interfejsów API, zarządzanie uprawnieniami, utrzymywanie integracji, obsługę pamięci i pamięci masowej oraz tworzenie logiki koordynacji między systemami, które nigdy nie zostały zaprojektowane do współpracy.

Większość zespołów albo pozostaje przy pasywnym wyszukiwaniu, albo próbuje stworzyć własną, niestandardową strukturę agentów w oparciu o fragmentaryczne narzędzia. ClickUp eliminuje ten kompromis.

Zamiast nakładać warstwy agentów na niepołączoną infrastrukturę, ClickUp osadza je bezpośrednio w zintegrowanym obszarze roboczym AI, gdzie zadania, dokumenty, czat, pulpity nawigacyjne i automatyzacje już korzystają z tego samego modelu danych.

W tym przypadku pobieranie i realizacja nie są oddzielnymi systemami. Działają one w tym samym środowisku. ClickUp Brain, wbudowany asystent AI, pełni rolę warstwy wiedzy podstawowej. ClickUp Super Agents pełni rolę warstwy wykonawczej.

Razem przekształcają one RAG z infrastruktury wyszukiwania w działający silnik operacyjny.

Wiedza w określonym zakresie, a nie ślepe wyszukiwanie

Super agenci nie działają w niejasnym kontekście. Administratorzy wyraźnie kontrolują, do czego każdy agent ma dostęp w ramach ustawień wiedzy i pamięci.

Agentom można przyznać dostęp na poziomie przestrzeni, folderu, listy, zadania lub czatu. Obszary publiczne są domyślnie dostępne, natomiast lokalizacje prywatne wymagają celowego włączenia i zapewniają wyraźną widoczność w przypadku ujawnienia danych wrażliwych.

Oprócz danych z wewnętrznych obszarów roboczych agenci mogą nawiązywać połączenia z systemami zewnętrznymi, takimi jak Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint i platformy przechowywania danych w chmurze. Można również włączyć wyszukiwanie w Internecie oraz dostęp do Centrum pomocy ClickUp, aby uzyskać sprawdzone wskazówki dotyczące produktów.

Oznacza to, że pobieranie danych nie jest tylko ogólne. Jest ono uzależnione od uprawnień i ma ustrukturyzowany charakter.

Agent może wyświetlić opis zadania z Dropbox, połączyć go z wewnętrznym kontekstem projektu i zwrócić go w ramach zadania, nie zmuszając użytkowników do opuszczania obszaru roboczego. Wiedza zostaje scentralizowana w doświadczeniu, nawet jeśli źródła pozostają rozproszone.

Pamięć, która dostosowuje się w miarę upływu czasu

Tradycyjne systemy RAG są bezstanowe — pobierają informacje, a następnie je zapominają.

Super Agents zawiera kontrolowaną warstwę pamięci, która umożliwia ciągłość działania bez utraty kontroli.

Pamięć krótkotrwała pozwala Super Agentowi odwoływać się do swoich wcześniejszych interakcji i działań. Po włączeniu tej funkcji agent może przypomnieć sobie, nad czym wcześniej pracował, i wykorzystać ten kontekst do formułowania przyszłych odpowiedzi.

Preferencje pozwalają użytkownikom definiować trwałe instrukcje behawioralne, które kształtują sposób reagowania agenta. Preferencje te są przechowywane w pamięci agenta i automatycznie stosowane w kolejnych interakcjach, wpływając na ton, strukturę lub format.

Inteligencja umożliwia agentowi przechwytywanie i przechowywanie ważnych szczegółów kontekstowych do wykorzystania w przyszłości. Ponieważ może to obejmować informacje wrażliwe, inteligencja jest domyślnie wyłączona i należy ją wyraźnie włączyć. Sposób i czas przechowywania inteligencji zależy od skonfigurowanych instrukcji agenta, co zapewnia uporządkowanie pamięci i zarządzanie nią w ramach określonych parametrów.

Ponadto przechwytywanie pamięci jest konfigurowalne. Administratorzy określają, w jaki sposób i kiedy należy przechowywać dane. Wrażliwe typy pamięci wymagają potwierdzenia przed aktywacją.

Dzięki temu agenci przestają być osobami odpowiadającymi na pojedyncze zgłoszenia, a stają się współpracownikami świadomymi kontekstu, którzy dostosowują się do określonych wytycznych.

Wykonanie wbudowane bezpośrednio w cykl pracy

Pobieranie danych bez wykonania powoduje powstanie luki w działaniu. Super agenci ją wypełniają.

Ponieważ działają one w tym samym obszarze roboczym, w którym znajdują się zadania, dokumenty i automatyzacje, Super Agenci mogą natychmiast wykorzystać zdobytą wiedzę.

Pojedyncze polecenie może stworzyć w pełni skonstruowany projekt z wstępnie wypełnionymi zadaniami, połączonymi briefami kreatywnymi, przypisanymi właścicielami i ustrukturyzowanymi osiami czasu. Zablokowane zadanie może wywołać logikę zmiany priorytetów, powiadomić interesariuszy i dynamicznie dostosować zależności. Notatki ze spotkań mogą stać się przypisanymi zadaniami do wykonania. Aktualizacje wykonawcze mogą być generowane na podstawie danych dotyczących zadań na żywo. Załączniki mogą być konwertowane na ustrukturyzowane pozycje.

Zamiast przekazywać informacje z powrotem do człowieka w celu ich operacyjnego wykorzystania, agenci aktualizują bezpośrednio system rejestracji.

Agenci oparci na rolach we wszystkich funkcjach

Co należy pamiętać? Super agenci nie są ograniczeni do jednego cyklu pracy.

Można je skonfigurować do zarządzania projektami, generowania zawartości marketingowej, prezentacji sprzedażowych, segregacji wniosków, koordynacji rekrutacji, raportowania dla kadry kierowniczej, monitorowania ryzyka, planowania, zarządzania e-mailem, badań SEO i nie tylko.

Na przykład:

Zobacz, jak to działa:

Jedno obszar roboczy z wspólnym kontekstem dla ludzi i AI.

Rozdrobnione narzędzia rozbijają kontekst i sprawiają, że nawet najbardziej zaawansowany system RAG dostarcza jedynie częściową prawdę.

ClickUp eliminuje to ograniczenie strukturalne, łącząc zadania, dokumenty, czat, pulpity nawigacyjne i AI w jednym środowisku z ujednoliconymi uprawnieniami. Ponieważ ludzie i agenci działają w tej samej hierarchii obszarów roboczych, agenci mogą czytać komentarze, rozumieć zależności, obserwować zmiany statusu i działać w oparciu o informacje w czasie rzeczywistym.

To właśnie sprawia, że RAG z pasywnego narzędzia wyszukiwania staje się systemem, który usprawnia pracę:

Gdy warstwy te współistnieją w jednym obszarze roboczym, AI przestaje być asystentem informacyjnym, a staje się członkiem zespołu operacyjnego.

Czego należy szukać w rozwiązaniu RAG dla Enterprise

Planując budowę lub modernizację systemu RAG, należy oceniać rozwiązania nie tylko pod kątem ich zdolności do wyszukiwania dokumentów.

Skuteczna aplikacja RAG dla przedsiębiorstw to silnik działania, a nie tylko pasek wyszukiwania. Oto kluczowe kryteria, które należy wziąć pod uwagę, aby wybrać rozwiązanie zapewniające rzeczywistą wartość operacyjną.

Zadanie tych pytań pomoże Ci odróżnić wdrożenie systemu RAG, które wygląda imponująco w wersji demonstracyjnej, od takiego, które faktycznie zmieni sposób pracy Twojego zespołu.

Wykorzystaj wiedzę dzięki ClickUp

System RAG obejmujący całą firmę to potężny pierwszy krok, ale rozwiązuje on tylko połowę problemu. Samo wyszukiwanie nie zmienia sposobu wykonywania pracy. Brakującym elementem — komponentem, który odblokowuje prawdziwą wydajność — jest warstwa wykonawcza. Potrzebujesz agentów AI, którzy potrafią wykorzystać ugruntowaną wiedzę i przekształcić ją w autonomiczne działania w ramach rzeczywistych, codziennych cykli pracy. ✨

Jest to kluczowe przejście od „AI, która odpowiada” do „AI, która wykonuje”. Ostateczna wartość nie polega na nieco lepszym wyszukiwaniu informacji, ale na posiadaniu AI, która aktywnie uczestniczy w pracy zespołu.

Organizacje, które dziś z powodzeniem wypełniają tę lukę, zyskają przewagę w miarę rozwoju możliwości AI. Przekształcą swój system RAG z pasywnej biblioteki w aktywny, inteligentny silnik pracy.

Zmień swój system RAG z pasywnego narzędzia wyszukiwania w aktywny silnik pracy dzięki ClickUp. Zacznij bezpłatnie i przekonaj się, jak potężne są agenty AI, które znają Twoją pracę!

Często zadawane pytania

Większość systemów RAG doskonale radzi sobie z wyszukiwaniem informacji, ale nie potrafi podejmować działań. Nie są one w stanie na bieżąco śledzić zmian w cyklu pracy i są ograniczone przez silosy danych, z którymi mają połączenie. W rezultacie ludzie muszą ręcznie wypełniać lukę między odpowiedziami a wynikami.

Podstawowy system RAG wyszukuje informacje i odpowiada na zapytania. Agenci AI systemu RAG idą o krok dalej — wyszukują informacje, analizują je, a następnie wykonują zadania, takie jak aktualizacja projektów, wyzwalanie cykli pracy i koordynowanie zadań w sposób autonomiczny w oparciu o tę ugruntowaną wiedzę.

System RAG może pobierać dane z rozproszonych narzędzi, ale jego skuteczność jest poważnie ograniczona przez luki kontekstowe i silosy danych. Dlatego też zintegrowany obszar roboczy, który ujednolica dane i cykle pracy, zawsze zapewnia lepsze i bardziej niezawodne wyniki.