Vores ydelser inden for RAG og context engineering
RAG architecture and implementation
From document ingestion and chunking strategy to retrieval pipeline and model integration. We design RAG architectures that work in production, not just in a demo environment with hand-selected test documents.
Hybrid retrieval
Ren semantisk søgning overser eksakte termer. Ren leksikalsk søgning overser kontekst. Vi kombinerer begge dele og supplerer med Reciprocal Rank Fusion (RRF) til re-ranking, så retrieval fungerer effektivt på både konceptuelle spørgsmål, specifikke produktnavne og tekniske koder.
Knowledge infrastructure and data-as-a-product
AI agents are only as good as the data they consult. We design knowledge infrastructures where domain teams manage and enrich their own data as part of their normal working process. This keeps your AI current without creating central data overhead.
Dokumentpipeline og source integration
Viden er spredt på tværs af websites, PDF-manualer, CMS-systemer, SAP og Salesforce. Vi bygger automatiserede pipelines, der samler disse kilder, normaliserer dem og gør dem tilgængelige for din AI-agent, inklusive versionsstyring og kildehenvisninger.
Context engineering og prompt-arkitektur
Kvaliteten af et RAG-svar afhænger af mere end retrieval-kvaliteten. Vi designer hele kontekststakken: hvilken information modellen modtager, i hvilken rækkefølge, med hvilke instruktioner, og hvordan disse valg systematisk evalueres og forbedres.
RAG evaluation and quality improvement
How well does your AI platform answer the questions that come in? We build automated evaluation pipelines based on relevance, accuracy and source attribution, so you can measure and steer quality improvement.
Lad os drøfte dine behov inden for RAG og context engineering
Vores tilgang til RAG og context engineering
RAG er en disciplin inden for vidensarkitektur. Kvaliteten af dit retrieval-lag afhænger direkte af den vidensinfrastruktur, det bygger på: hvordan dokumenter indlæses, struktureres og holdes opdaterede. Gør du det rigtigt, giver dine AI-agenter pålidelige og sporbare svar på de spørgsmål, der kommer ind. Vores tilgang dækker hele videnslaget fra kildeintegration og datakvalitet til evaluering og løbende forbedringer.
Context engineering starter ved indlæsningen
De fleste RAG-problemer er indlæsningsproblemer. Hvordan du opdeler dokumenter, håndterer tabeller og strukturerede data samt håndterer versionskonflikter mellem kilder. Disse beslutninger afgør retrieval-kvaliteten, før den første brugerforespørgsel overhovedet bliver kørt. Vi designer indlæsningsstrategien som en arkitekturbeslutning og ikke som en konfigurationsindstilling.
Vidensinfrastruktur med domæneejerskab
Når domæneeksperter kan administrere de videnskilder, de forstår bedst, forbedres datakvaliteten strukturelt. Vi designer vidensinfrastrukturer efter data-as-a-product-principper: Domæneteams administrerer og beriger deres egne data via strukturerede grænseflader uden at være afhængige af en central dataingeniør ved hver opdatering.
Ét videnslag, flere adgangsveje
Den samme vidensinfrastruktur bør kunne bruges af en kundevendt chatbot, et internt rådgivningsværktøj og et agentisk workflow uden at genopbygge retrieval-logikken hver gang. Vi designer videnslevering som et komponerbart lag: tilgængeligt via API, MCP eller CLI afhængigt af, hvad det enkelte system kræver.
Hvorfor samarbejde med iO?
Produktionsklar RAG – ikke demo-RAG
At bygge et RAG-system, der fungerer i en demo, er relativt enkelt. At få det til at fungere på en virkelig dokumentsamling er en helt anden udfordring. Hos SBB indekserede vi mere end 1.000 dokumenter på tværs af tre sektorspecifikke assistenter. Hos Etex kombinerede vi semantisk søgning, BM25 og RRF i en live kundeserviceplatform.
AIECC-viden på tværs af projekter
De mønstre, vi identificerede hos SBB til sektorspecifik opdeling af viden, tilpasser vi hos Etex til produktdata på tværs af brands. Vores AI Engineering Competence Centre sikrer, at arkitekturerfaringer deles på tværs af projekter, så dit projekt drager fordel af den viden, vi allerede har opbygget.
From architecture choice to business case
Hybrid retrieval sounds technical. The result is fewer hallucinations, fewer tickets escalated to human support, and improved satisfaction scores. We help you make that translation, so you can justify the technical architecture choice internally.
AIECC knowledge across projects
Patterns we discovered at SBB for sector-specific knowledge partitioning, we adapt at Etex for multi-brand product data. Our AI Engineering Competence Centre ensures that architecture lessons are shared across projects, so your project benefits from what we've learned before.
