AI som faktiskt
känner till er data

Ingen chattbot med minnesförlust. Ett RAG-system i produktion som läser in era dokument, förstår sammanhanget och ger korrekta svar med källhänvisningar.

Bygg ert RAG-system

ChatGPT känner inte till er verksamhet

Generella LLM:er hallucinerar. De känner inte till era produkter, era policyer eller era avtal. Ni har förmodligen provat att klistra in dokument i ChatGPT. Det fungerar i en demo men faller isär i produktion.

Riktig RAG är ett ingenjörsproblem: inläsning, uppdelning, embedding, sökning, rankning, generering och utvärdering. Ingen del går att hoppa över. Varje lager räknas, och de flesta AI-lösningar på marknaden är tunna omslag kring ett enda API-anrop, utan sökstrategi, utvärdering eller övervakning. De fungerar i en notebook. De fallerar under verklig last med verklig data.

RAG i produktion kräver ingenjörsdisciplin, den som kommer av att bygga system och inte av att leka med demos. Vi löser hela stacken.

Hela RAG-stacken

Dokumentinläsning

PDF:er, Word, Confluence, Notion, Slack, mejlarkiv. Vi bygger flöden som läser in, tolkar och håller kunskapsbasen aktuell.

Intelligent uppdelning

Kontextmedveten uppdelning som bevarar innebörden. Inga naiva block på 500 tokens, utan semantiska gränser som får sökningen att fungera på riktigt.

Vektorsökning och hybridsökning

Täta embeddings möter nyckelordssökning. Omrankning, metadatafilter och flera index ger precision i stor skala.

LLM-routing och optimering

Rätt modell för rätt fråga. Kostnadseffektiv routing mellan GPT-4, Claude och öppna modeller, med reservvägar och begränsning av anropstakt.

Skydd mot hallucinationer

Källspårning, tillförlitlighetspoäng och förankring av svar. När systemet inte vet säger det det, i stället för att hitta på.

Utvärdering och övervakning

Automatisk kvalitetsmätning, sökmått och återkoppling från användare. Ni vet exakt hur bra systemet är, och när det försämras.

Från dokument till svar

Granska er data

Vi kartlägger er dokumentmiljö: format, volymer, uppdateringsfrekvens och åtkomstmönster. Det styr varje arkitekturbeslut längre fram.

Bygg flödet

Inläsning, embedding, indexering, sökning och generering. Varje lager trimmas efter er data, era frågor och era krav på träffsäkerhet.

Driftsätt och övervaka

Produktionsmiljö med loggning, mätvärden och larm. Ert RAG-system blir bättre med tiden, och ni kan bevisa det.

Lita inte bara på oss

Vanliga frågor

Vad är ett RAG-system i produktion?

Ett RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) i produktion är ett AI-flöde som hämtar relevanta delar ur era egna dokument innan det genererar ett svar. Till skillnad från en rå LLM förankrar det svaren i er data, med källhänvisningar, tillförlitlighetspoäng och övervakning. Produktionsklass betyder att det klarar verklig last, hanterar specialfall, loggar varje fråga och degraderar kontrollerat när sökförtroendet är lågt.

Hur skiljer sig Iron Minds RAG-arbete från enkel vektorsökning?

Vektorsökning är ett lager. Iron Mind bygger hela stacken: dokumenttolkning, semantisk uppdelning, hybridsökning (BM25 plus täta vektorer), omrankning, LLM-routing, skydd mot hallucinationer, källspårning och automatisk utvärdering. Enkel vektorsökning ger kandidatbitar. Ett RAG-system i produktion gör om dem till korrekta, granskningsbara svar med mätbar kvalitet.

Vilka dokumentformat kan läsas in?

Vi läser in PDF:er, Word (.docx), Excel, PowerPoint, vanlig text, Markdown, HTML, Confluence-sidor, Notion-exporter, Slack-arkiv och e-post (MBOX/EML). För strukturerade databaser som PostgreSQL, MySQL och Snowflake bygger vi egna kopplingar. Slutna format bedömer vi från fall till fall under granskningsfasen.

Hur förhindrar ni att LLM:er hallucinerar i RAG?

Genom flera lager. Varje svar förankras i hämtade avsnitt med källhänvisning. En tillförlitlighetsgräns avgör om LLM:en svarar eller returnerar "jag vet inte". Systemprompter tvingar strikt förankring. Automatiska utvärderingsramverk (bland annat LLM som domare och manuella stickprov) mäter hela tiden hur trogna svaren är. Larm utlöses när svarskvaliteten försämras.

Hur lång tid tar det att bygga ett RAG-system?

Ett fokuserat RAG-system över en väl avgränsad dokumentmängd tar vanligtvis 3 till 6 veckor från granskning till driftsättning. Komplexa fall, med flera datakällor, företagsinloggning, egna utvärderingsflöden eller realtidssynk, tar 6 till 8 veckor. Tidplanen fastställs innan någon kod skrivs. Vi avgränsar bygget exakt efter dokumentgranskningen.

Vad kostar ett RAG-system?

RAG-system i produktion börjar på [pris: RAG, en källa] kr för en fokuserad driftsättning med en enda datakälla. RAG för större organisationer med flera källor, egen utvärdering och övervakning ligger på [prisspann: RAG, flera källor] kr beroende på omfattning. Alla projekt har fast pris, utan timdebitering och utan överraskningar. Löpande kostnader för LLM-API:er (OpenAI, Anthropic) betalas separat och ligger normalt på [belopp: LLM-API] kr per månad beroende på antal frågor.

Få era data att prata

Berätta om era dokument och vad ni behöver ut av dem. Vi tar fram en RAG-arkitektur och en tidplan.

Vill du hellre chatta?

Er data har svaren.
Ni behöver bara rätt system för att hitta dem.