Vektorizace dat a RAG: chytré vyhledávání v dokumentech

Vektorizace firemních dat a vektorová databáze, která umožní AI rychle a přesně hledat v dokumentech, mailech i interních systémech – v Postgresu i dalších databázích.

Vektorizace dat je proces, při kterém z běžných textů (dokumentů, emailů, ticketů, manuálů) vytváříme číselné vektory, se kterými umí AI efektivně pracovat. Díky tomu se AI neptá jen na přesná slova v textu, ale rozumí významu dotazu – dokáže najít relevantní obsah, i když je popsán jinými slovy. Právě proto je vektorizace klíčovým krokem, pokud chcete, aby AI opravdu chápala vaše firemní znalosti.

Dokumenty, prezentace, procesní manuály i interní chaty převádíme do vektorové databáze, typicky postavené nad Postgres s pgvector, nebo nad jiným vektorovým úložištěm podle vaší infrastruktury. Každý text obohatíme o metadata (oddělení, typ dokumentu, datum, autor, stav) a uložíme jako vektor pomocí embeddingu. Tím vzniká konzistentní znalostní vrstva, kterou může AI kdykoli rychle prohledat.

Když pak v AI chatu nebo u agenta vznikne dotaz, pipeline nejdřív najde nejbližší vektory – tedy nejrelevantnější části vašich dokumentů – a teprve potom pomocí Retrieval-Augmented Generation (RAG) složí odpověď. V rámci RAG umíme nastavovat váhu interních dokumentů, preference zdrojů i filtry podle metadat, aby výstupy opravdu odrážely to, jak vaše firma funguje, a ne jen obecné znalosti modelu.

Vektorizaci a RAG navrhujeme na míru vašemu prostředí: můžeme využít Postgres s pgvector, ale také další databáze, které už ve firmě používáte, případně samostatná vektorová úložiště. Společně vybereme variantu, která dává smysl z pohledu výkonu, nákladů i bezpečnosti a kterou zvládne spravovat váš IT tým.

Vektorová vrstva se pak propojuje s ostatními AI produkty – AI routerem, firemním AI chatem a AI agenty pro oddělení. Zaměstnanci tak v chatu nebo u agenta položí běžnou otázku a AI jim vrátí odpověď doplněnou o odkazy na konkrétní firemní dokumenty, záznamy v systému nebo předchozí konverzace.

Takto postavený systém se postupně zlepšuje: jak přibývají nové dokumenty, tickety a znalosti, do vektorové databáze je průběžně doplňujeme. Vy tak získáváte dlouhodobou znalostní bázi, která roste spolu s firmou a umožňuje používat AI jako spolehlivého asistenta nad vašimi daty.

Proč dělat vektorizaci dat

  • AI vyhledávání podle významu, ne jen podle klíčových slov.
  • Jednotná znalostní vrstva nad dokumenty, emaily i interními systémy.
  • Lepší a vysvětlitelnější odpovědi AI díky RAG nad vašimi daty.
  • Dlouhodobé využití – znalosti se průběžně doplňují a nevytrácí se.

Jak přizpůsobujeme vektorizaci vaší firmě

  • Podpora Postgres + pgvector i dalších databází a vektorových úložišť.
  • Návrh schématu metadat tak, aby odpovídalo vašim procesům a oddělením.
  • Propojení s [AI routerem](/slovnicek#ai-router) (/produkty/ai-router), [firemním AI chatem](/slovnicek#firemni-ai-chat) (/produkty/firemni-chat) a [AI agenty pro oddělení](/slovnicek#ai-agenti-pro-oddeleni) (/produkty/agent-suite).
  • Nastavení pipeline pro průběžnou aktualizaci vektorů při změně dokumentů.