Våra tjänster inom RAG och 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
Semantisk sök är bra på sammanhang, men kan missa exakta termer. Nyckelordssök hittar exakta ord, men missar ofta intentionen bakom frågan. Därför kombinerar vi båda och använder Reciprocal Rank Fusion för re-ranking. Det ger retrieval som fungerar bättre för konceptuella frågor, specifika produktnamn och tekniska 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.
Document pipelines and source integration
Knowledge is spread across websites, PDF manuals, CMS systems, SAP and Salesforce. We build automated pipelines that merge those sources, normalise them and make them available to your AI agent, including version control and source attribution.
Context engineering och promptarkitektur
Kvaliteten på ett RAG-svar avgörs inte bara av retrieval. Den påverkas också av vilken kontext modellen får, i vilken ordning den presenteras, vilka instruktioner som styr svaret och hur kvaliteten följs upp över tid. Vi ser till att hela kedjan fungerar tillsammans.
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.
Ska vi prata om hur era AI-agenter hittar och använder kunskap?
Så jobbar vi med RAG och context engineering
RAG är i grunden en fråga om kunskapsarkitektur. Kvaliteten i retrieval-lagret avgörs av hur dokument och datakällor läses in, struktureras och hålls uppdaterade. När det fungerar kan AI-agenter ge svar som är korrekta, spårbara och relevanta för frågorna som faktiskt ställs. Vi täcker hela kedjan, från källintegration och datakvalitet till utvärdering och löpande förbättring.
Rätt kontext börjar med rätt inläsning
De flesta RAG-problem börjar redan vid inläsningen: hur dokument delas upp, hur tabeller och strukturerad data hanteras och hur versionskonflikter mellan källor löses. De besluten påverkar retrieval-kvaliteten långt innan en användare ställer sin första fråga. Därför ser vi inläsningsstrategin som ett arkitekturbeslut, inte som en enkel konfigurationsfråga.
Kunskap som förvaltas nära verksamheten
Datakvaliteten blir bättre när domänexperter själva kan hantera de källor de förstår bäst. Därför bygger vi kunskapsinfrastruktur där domänteam kan uppdatera, strukturera och berika sin egen data genom tydliga gränssnitt, utan att varje ändring behöver gå via en central data engineer.
Ett kunskapslager, flera åtkomstvägar
Samma kunskapsinfrastruktur ska kunna användas av en kundnära chatbot, ett internt rådgivarverktyg och ett agentiskt arbetsflöde, utan att retrieval-logiken behöver byggas om varje gång. Därför gör vi kunskapslagret tillgängligt på flera sätt, via API, MCP eller CLI, beroende på vad det aktuella systemet behöver.
Varför välja iO?
RAG som fungerar i produktion
Att bygga ett RAG-system som fungerar i en demo är relativt enkelt. Att få det att fungera med riktiga dokument, i flera versioner och med frågor som inte följer testscenariot, är något annat. Hos SBB indexerade vi över 1 000 dokument för tre sektorsspecifika assistenter. Hos Etex kombinerade vi semantisk sök, BM25 och RRF i en kundserviceplattform i drift.
Kunskapsarkitektur och AI-arkitektur
Många AI-leverantörer börjar med modellen. Vi börjar med datan. För oss är RAG framför allt en dataarkitekturfråga: hur källorna struktureras, vem som ansvarar för dem och hur de hålls uppdaterade. Med vår integrationserfarenhet kan vi koppla SAP, Salesforce, ContentHub och ert CMS till AI-agentens kunskapslager
Kunskap från AIECC över flera projekt
Det vi lär oss i ett projekt kan ofta göra nästa projekt bättre. Mönster från SBB:s sektorsspecifika kunskapsindelning kan till exempel anpassas för Etex produktdata över flera varumärken. Genom vårt AI Engineering Competence Centre delar vi arkitekturlärdomar mellan projekt, så att ni får nytta av erfarenhet som redan finns.
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.
