Arhitectura sistemului

Un sistem AI util într-o firmă nu este doar un model de limbaj cu acces la documente. Este un ansamblu de straturi, fiecare cu rolul lui. Mai jos este structura pe care o folosim ca punct de plecare. În fiecare proiect păstrăm doar ce are nevoie firma.

Strat	Ce face	Exemplu
1. Surse	Locurile în care stă informația	Emailuri, documente, programul de facturare, CRM, foi de calcul
2. Conectori	Citesc sau scriu în surse, cu drepturi limitate	Citirea facturilor, crearea unui draft de ofertă
3. Contextul firmei	Informația organizată: entități, reguli, decizii, obiective	„Clientul X are termen de plată 45 de zile, aprobat în martie”
4. Raționament	Modelul AI care înțelege cererea și alege pașii	Ce surse consultă și în ce ordine
5. Instrumente	Acțiunile pe care sistemul are voie să le facă	Caută, calculează, redactează, trimite pentru aprobare
6. Permisiuni și aprobări	Cine vede ce și ce acțiuni cer confirmare	Angajatul nu vede marjele; emailul către client cere aprobare
7. Jurnal	Ce s-a cerut, ce surse s-au folosit, cine a aprobat	Verificare ulterioară și corecții

De ce contextul este un strat separat

Un model AI nu „știe” firma ta. Poate citi un document când îl primește, dar nu știe care versiune este valabilă, ce excepție a fost aprobată telefonic sau de ce ați renunțat la un furnizor. Contextul organizat răspunde la aceste întrebări. El conține:

• entități: clienți, produse, proiecte, furnizori, angajați și rolurile lor;
• reguli: condiții comerciale, praguri de aprobare, proceduri;
• decizii: ce s-a hotărât, de cine, când și de ce;
• obiective: ce urmărește firma acum, ca recomandările să aibă direcție.

Fiecare informație are o sursă și o dată. Când două surse se contrazic, sistemul trebuie să semnaleze conflictul, nu să aleagă singur.

Cum găsește informația potrivită

Pentru documente lungi folosim căutare semantică: textul se împarte în fragmente, iar sistemul caută fragmentele cele mai apropiate ca sens de întrebare. Metoda se numește în general RAG (retrieval-augmented generation). Pentru cifre nu folosim căutare semantică, ci interogări exacte în sursa de date. O sumă de pe o factură se citește din programul de facturare, nu se deduce dintr-un text.

Regula pentru cifre

Cifrele raportate vin din interogări exacte, cu perioada și sursa precizate. Când sursa nu răspunde, sistemul spune că nu poate confirma valoarea.

Modelele AI

Alegem modelul în funcție de sarcină, cost, limbă și condițiile de prelucrare a datelor. Putem folosi modele comerciale (de exemplu Claude, GPT sau Gemini, prin interfețele lor pentru firme) sau modele deschise găzduite separat. Același sistem poate folosi modele diferite pentru sarcini diferite: un model rapid pentru clasificarea emailurilor și unul mai capabil pentru analize.

Arhitectura nu depinde de un singur furnizor de model. Contextul, regulile și jurnalul rămân ale firmei, iar modelul poate fi schimbat dacă apare o variantă mai bună sau dacă se schimbă condițiile.

Cum lucrează un agent

Pentru sarcinile cu mai mulți pași, sistemul lucrează ca un agent: primește un scop, alege un instrument, citește rezultatul și decide pasul următor. Exemplu ilustrativ pentru „pregătește oferta pentru cererea de azi de la clientul Y”:

1. citește emailul cu cererea;
2. caută clientul în CRM și condițiile lui comerciale;
3. caută oferte similare din ultimul an;
4. calculează prețurile după lista în vigoare;
5. redactează oferta și marchează ce nu poate confirma (de exemplu termenul de livrare);
6. o trimite spre aprobare persoanei responsabile.

Numărul de pași, instrumentele și limitele sunt stabilite în proiect. Un agent fără limite clare nu este potrivit pentru o firmă.

Unde rulează

Componentele pot rula pe infrastructura OneFlux, pe serverele firmei sau la un furnizor cloud ales împreună. Locul de găzduire și de procesare se stabilește înainte de conectarea datelor. Vezi securitate și date.