//Case studies
Firma doradcza.
Asystent konsultanta — samoaktualizująca się baza wiedzy z hybrydowym wyszukiwaniem i agentem badawczym. Wstępna analiza w ok. 2 minuty zamiast 12 godzin.
- Branża
- Doradztwo
- Czas trwania
- 2024–obecnie
- Rezultat
- Z ok. 12 godzin do ok. 2 minut
Problem
Przygotowanie analizy merytorycznej wymagało godzin ręcznego przeszukiwania i analizy dokumentów. Wiedza była rozproszona w korpusie liczącym ponad pół miliona dokumentów — i codziennie przybywały nowe.
Co zbudowałem
System, który sam utrzymuje swoją bazę wiedzy i podaje ją konsultantom w sekundach:
- Przetworzenie pół miliona dokumentów — na start każdy z ponad pół miliona dokumentów musiał zostać przeanalizowany przez AI: streszczony, opisany metadanymi i zaindeksowany. Operację tej skali rozłożyłem równolegle na infrastrukturę kilku dostawców modeli; dziś system pracuje na modelach Anthropic.
- Samoaktualizująca się baza — co noc system sprawdza nowe publikacje, automatycznie pobiera, analizuje i indeksuje wszystko, czego jeszcze nie ma — a nieudane próby ponawia sam, bez dyżuru człowieka.
- Hybrydowe wyszukiwanie — zapytanie użytkownika jest przeszukiwane jednocześnie semantycznie i pełnotekstowo, wyniki są łączone, oceniane pod kątem trafności i porządkowane, zanim trafią do konsultanta.
- Drafty analiz — system analizuje znalezione dokumenty i przygotowuje wstępną analizę w dwóch krokach: analiza, potem synteza.
- Agent badawczy — autonomiczny agent AI, który sam decyduje, kiedy odpytać wyszukiwarkę, a kiedy sięgnąć po pełny tekst dokumentu — i prowadzi research wieloetapowo, jak człowiek.
- Backend portalu wewnętrznego — wyszukiwanie, research i agent są dostępne dla konsultantów przez wewnętrzny portal firmy.
Stack: n8n, PostgreSQL, Elasticsearch, Next.js; modele Anthropic.
Rezultat
Przygotowanie wstępnej analizy skrócone z ok. 12 godzin do ok. 2 minut. Współpraca trwa: system jest rozbudowywany o kolejne korpusy dokumentów — w tej samej, sprawdzonej architekturze.