Wie BizQuery funktioniert
BizQuery ist so gebaut, dass Sie dem vertrauen können, was die KI Ihnen sagt. Drei Ideen machen das möglich.
Fundierte Antworten statt Vermutungen
Wenn Sie eine Frage stellen, antwortet der Berater nicht aus dem allgemeinen Training eines Modells. Er durchsucht Ihre Dokumente nach den relevantesten Passagen und antwortet daraus. Das ist Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell schlussfolgert, aber über Ihre Belege.
Was er durchsucht, wird durch das Projekt bestimmt, in dem Sie arbeiten — seine Bibliotheken sind der Geltungsbereich für Fragen und für die Berater, die ein Entscheidungen-Playbook ausführt. Enthält Ihr Wissen nichts zu einer Frage Relevantes, sagt ein guter Berater das, statt eine Antwort zu erfinden.
Belege, die Sie überprüfen können
Jede Antwort trägt ihre Belege — die Passagen und Dokumente, die der Berater herangezogen hat, samt der Tool-Aufrufe, die er gemacht hat. Klappen Sie die einklappbare Quellenleiste auf, um zu bestätigen, dass eine Aussage aus Ihrem Quellmaterial stammt, und klicken Sie auf einen Beleg, um das Dokument an der genauen Seite zu öffnen.
Menschliche Freigabe für Entscheidungen
Eine Frage ist das eine; eine Entscheidung das andere. Entscheidungen setzen Maker-Prüfer um: Die KI entwirft eine Empfehlung (der Maker), und ein Mensch genehmigt, verfeinert oder lehnt sie ab (der Prüfer), bevor sie zählt. Ein Nicht-Admin kann seine eigene Anfrage nicht freigeben — ein anderer Prüfer muss es tun — während Admins ihre eigene genehmigen dürfen. Die Entscheidung, die Begründung und der Prüfer werden alle zur Nachvollziehbarkeit protokolliert. Der Plan eines Playbooks läuft durch dasselbe Tor: Nichts mit externer Wirkung läuft, bis ein Mensch es genehmigt.
Das Modell wählen
Wo Ihre Installation eine Auswahl bietet, lässt Sie eine Modellauswahl das Chat-Modell wählen — ein schnelles Modell für einfache Nachschläge, ein stärkeres Reasoning-Modell für Analysen. Eine Auto-Option leitet jede Frage für Sie an das passende Modell.