Obchodní, zákaznické a provozní týmy často potřebují informace z CRM, SAP/ERP, produktové dokumentace a interních postupů. Vytvořili jsme AI asistenta, který propojuje RAG s řízenými firemními API a poskytuje přirozené rozhraní k podnikovým datům a vybraným procesům.
Jedno rozhraní v přirozeném jazyce
Zaměstnanci mohou popsat, co potřebují, bez procházení každého systému zvlášť.
Řízené integrace
Předdefinované nástroje propojují asistenta s autorizovanými informacemi a operacemi.
Auditovatelné pracovní postupy
Oprávnění, potvrzení a volání nástrojů lze sledovat a logovat.
Typický firemní požadavek může vyžadovat informace z několika systémů.
Obchodník například potřebuje ověřit:
Informace existují, ale zaměstnanci musí vědět, který systém obsahuje kterou část informací, a procházet několik rozhraní.
Cílem bylo zavést AI jako nové rozhraní bez neomezeného přístupu jazykového modelu k firemním datům a operacím.
Propojili jsme tři schopnosti:
AI se nestává zdrojem pravdy. SAP, ERP a CRM zůstávají odpovědné za základní firemní data, zatímco AI poskytuje přirozené rozhraní.
Operace jsou zpřístupněny prostřednictvím předdefinovaných nástrojů, například getCustomer(), getOpenOrders(), getOrderStatus(), getProductAvailability() a getDeliveryInformation(). Jde o řízenou alternativu k tomu, aby LLM vytvářel libovolné databázové dotazy.
Oprávnění, potvrzení člověkem i jednotlivá volání nástrojů se sledují a logují, takže je zpětně dohledatelné, s jakými daty a operacemi asistent pracoval.
Obchodník, který řešil dotaz zákazníka, musel postupně otevřít CRM kvůli údajům o zákazníkovi, SAP kvůli stavu objednávky a ERP kvůli dostupnosti produktu a k tomu dohledat dokumentaci, cenová pravidla a dodací podmínky. Musel přitom vědět, ve kterém systému se která informace nachází.
Zaměstnanec popíše přirozeným jazykem, co potřebuje, a asistent zavolá potřebné předdefinované nástroje, například pro údaje o zákazníkovi, otevřené objednávky nebo dostupnost produktu, a doplní je o dokumentaci a firemní pravidla z RAG. Data přitom dál poskytují SAP, ERP a CRM v rozsahu oprávnění uživatele. Před důležitými akcemi asistent vyžaduje potvrzení člověkem.
Zásadním architektonickým rozhodnutím je zachovat striktní oddělení mezi uvažováním AI a autoritou podnikových systémů. AI může určit potřebnou informaci nebo operaci, ale předdefinovaná API, autorizační pravidla a aplikační logika určují, co systém skutečně smí provést.
Asistent pracuje s CRM, SAP a ERP a prostřednictvím RAG také s produktovou dokumentací, firemními pravidly a interními postupy. K podnikovým systémům nepřistupuje neomezeně, ale pouze přes předdefinované nástroje a řízená API. Které údaje a nástroje může při konkrétním dotazu použít, určují oprávnění daného uživatele, a důležité akce navíc musí potvrdit člověk.
AI v tomto řešení neslouží jako zdroj dat, ale jako rozhraní v přirozeném jazyce. Základní firemní data dál spravují SAP, ERP a CRM a asistent je při každém dotazu načítá přes předdefinované nástroje. AI pouze určí, jakou informaci nebo operaci uživatel potřebuje; co systém skutečně smí provést, rozhodují API, autorizační pravidla a aplikační logika.
Předdefinované nástroje, například getCustomer(), getOpenOrders() nebo getProductAvailability(), jsou řízenou alternativou k tomu, aby jazykový model sestavoval libovolné databázové dotazy nebo operace. Každý nástroj má jasně vymezenou funkci a podléhá oprávněním uživatele. Důležité akce navíc vyžadují potvrzení člověkem a volání nástrojů se sledují a logují, takže práce asistenta je auditovatelná.
Asistent zvládne například dotazy na údaje o zákazníkovi, jeho otevřené objednávky, stav konkrétní objednávky, dostupnost produktu nebo informace o doručení. Tyto údaje získává přes předdefinované nástroje napojené na CRM, SAP a ERP. Otázky k produktové dokumentaci, firemním pravidlům a interním postupům zodpovídá pomocí RAG, vždy jen v rozsahu oprávnění daného uživatele.