Ten klaster wyjaśnia, jak zbudować RAG na dokumentacji technicznej (DTR, instrukcje maszyn, karty serwisowe), żeby odpowiedzi były trafne i osadzone w źródłach. Pokazujemy, co decyduje o jakości (chunking, retrieval, aktualność dokumentów), gdzie RAG się myli i jak to ograniczać, oraz jak połączyć go z asystentem serwisowym. To bezpośredni fundament pod „cyfrowego pracownika" w utrzymaniu ruchu i biurze technicznym.
Jakość odpowiedzi AI zależy bardziej od stanu dokumentacji niż od modelu. Sześć kroków, które robią z DTR, instrukcji i norm bazę, z której asystent naprawdę korzysta.
DTR maszyny to komplet dokumentów: budowa, obsługa, konserwacja, bezpieczeństwo. Co realnie zawiera, jak ją uporządkować i gdzie AI faktycznie pomaga, a gdzie nie.
Dlaczego RAG czasem się myli i jak to ograniczać. Chunking, embeddingi, reranking, projektowanie odpowiedzi „nie wiem" i jak w ogóle zmierzyć jakość, zanim zaufacie odpowiedziom.
Jak sprawić, żeby AI odpowiadało z Waszej dokumentacji (DTR, instrukcje, karty serwisowe), a nie z głowy. Co to jest RAG, dlaczego pasuje do dokumentacji technicznej i gdzie ma granice.
