AI baza znanja za tvrtke.
RAG sustav iz Njemačke, dostupan na svakom kanalu.
Znanje je posvuda, u PDF-ovima, na wikijima, u Word dokumentima, na popisima čestih pitanja, u starim e-porukama. Zaposlenici i klijenti moraju ga tražiti ručno. Klasični alati za upravljanje znanjem tražilice su: prikazuju rezultate pretrage, ali ne odgovaraju. Generativni AI poput ChatGPT-a odgovara, ali ne poznaje znanje Vaše tvrtke. Ono što nedostaje: RAG sustav koji povezuje oboje i dostupan je na svakom kanalu (telefon, chat, e-pošta).
RAG (Retrieval Augmented Generation) standardna je arhitektura za korporativne baze znanja s AI-jem: dokumenti se pretvaraju u vektorske embeddinge i pohranjuju u vektorsku bazu podataka. Pri upitu sustav pronalazi najrelevantnije odlomke i prosljeđuje ih kao kontekst modelu LLM, koji iz njih generira odgovor. Prednost pred klasičnim tražilicama: odgovor na prirodnom jeziku umjesto popisa poveznica. Prednost pred generičkim AI-jem: specifično znanje tvrtke umjesto općeg znanja. No izgraditi RAG sustav sami korporativno je inženjerstvo po mjeri: licencirati vektorsku bazu podataka (američka usluga u oblaku ili samostalno hostirana), postaviti integraciju s LLM-om, izgraditi cjevovod embeddinga, odabrati strategiju chunkinga, uvesti model za re-ranking, izgraditi sloj usklađenosti za GDPR/AI Act. Vremenski trošak: 2 do 6 mjeseci izvedbe po mjeri. Cijena: peteroznamenkasti troškovi uspostave plus četveroznamenkasti mjesečni troškovi oblaka. Za MSP iz regije DACH izvan proračuna. Arhitektura rinqo to rješava: upravljanje znanjem uključeno je u proizvod odmah, vlastita vektorska baza podataka na Hetzneru u Njemačkoj, AI modeli s ugovorno zajamčenom obradom podataka u EU-u (EU Data Boundary), obavijest u skladu s AI Actom. Aktivacija za 10 minuta putem čarobnjaka.
rinqo je AI baza znanja s višekanalnim izlazom. Jedna središnja baza znanja temeljena na RAG-u po organizaciji, punjena iz PDF-ova, pregledavanja web-stranice, popisa čestih pitanja i članaka helpdeska; druge izvore poput Confluencea, Notiona ili SharePointa povezujemo na zahtjev. Dostupna na četiri kanala: telefon (jedan poziv vraća odgovor iz baze znanja), chat (widget s function callingom), e-pošta (autonomni agent za trijažu odgovara na standardne upite) i osobni agent (interno pretraživanje pitanja i odgovora za cijeli tim). Hosting na Hetzneru DE, od 99 € bez PDV-a/mjesec u paušalu.
Isprobajte AI bazu znanjaWarum rinqo?
RAG odmah dostupan umjesto inženjerstva po mjeri
Klasična izvedba RAG-a: 2 do 6 mjeseci inženjerstva po mjeri s licencom vektorske baze podataka, postavljanjem LLM-a, cjevovodom embeddinga, chunkingom, re-rankingom, usklađenošću. rinqo: postavljanje čarobnjakom za 10 minuta, vlastita vektorska baza podataka, AI usluga s obradom u EU-u, obavijest po AI Actu integrirana prema zadanim postavkama.
Višekanalni izlaz bez zasebne integracije
Klasični alati za baze znanja web su sučelja. rinqo istu bazu znanja čini dostupnom putem telefona, chat widgeta, trijaže e-pošte i osobnog agenta, bez zasebnih kanalnih integracija. Jedna baza znanja, četiri kanala.
Hetzner DE umjesto američke vektorske baze u oblaku
Rašireni servisi vektorskih baza podataka hostiraju u američkim regijama. rinqo vlastitu vektorsku bazu podataka vodi na Hetzneru Falkenstein/Nürnberg — Vaša baza znanja nije kod američke vektorske usluge u oblaku, nego u EU-u. Ugovor o obradi podataka automatski pri sklapanju ugovora.
Rješavanje praznina u znanju uz kontinuirano učenje
Kada AI ne može odgovoriti na upit, praznina se javlja na nadzornoj ploči. Odgovor dodajete u minuti i sljedeći put AI već zna odgovoriti. Baza znanja raste iz stvarnih upita klijenata, a ne iz teoretskog održavanja čestih pitanja.
Obavijest po čl. 50 AI Acta prema zadanim postavkama
Uz svaki odgovor koji generira AI: obavijest o transparentnosti (glasovna najava, oznaka u chatu, podnožje e-pošte). Obvezno od 02.08.2026, kod rinqo standardno. Klasične izvedbe RAG-a po mjeri obavijest moraju dodati ručno.
Function calling za strukturirane odgovore
Umjesto samo tekstualnih odgovora AI može pozivati funkcije: rezervira termin u Cal.comu, stvori lead u CRM-u, pokrene webhook, proslijedi čovjeku. Tako baza znanja postaje aktivna (djeluje) umjesto pasivna (samo informira).
Vorher. Nachher.
Klasične mogućnosti za korporativno upravljanje znanjem: (1) alati za wiki i dokumente, web-sučelje za pretragu, bez AI odgovora, bez višekanalne dostupnosti. (2) Izvedba RAG-a po mjeri, 2 do 6 mjeseci inženjerstva, peteroznamenkasti troškovi uspostave, američka vektorska baza podataka u oblaku, ručna usklađenost s GDPR-om. (3) Generički AI chatovi, ne poznaju znanje Vaše tvrtke, daju izmišljene odgovore (halucinacije).
rinqo (DE, Hetzner): RAG sustav odmah dostupan s vlastitom vektorskom bazom podataka u Njemačkoj, AI modeli s obradom u EU-u, standard AI Act. Višekanalni izlaz: telefon + chat + e-pošta + osobni agent. Rješavanje praznina u znanju za kontinuirano učenje. Postavljanje za 10 minuta putem čarobnjaka. Paušal od 99 € bez PDV-a/mjesec umjesto peteroznamenkaste uspostave po mjeri.
Što je AI baza znanja? RAG za tvrtke, objašnjeno
RAG (Retrieval Augmented Generation) vodeća je arhitektura za baze znanja s AI-jem. Tri koraka: prvo, dokumenti se pretvaraju u semantičke vektorske embeddinge (pomoću modela za embeddinge) i pohranjuju u vektorsku bazu podataka. rinqo vlastitu vektorsku bazu podataka vodi na Hetzneru u Njemačkoj. Drugo, pri upitu sustav izračunava vektorski embedding pitanja i u bazi pronalazi najsličnije odlomke dokumenata, obično 5 najboljih pogodaka. Treće, pronađeni odlomci prosljeđuju se kao kontekst modelu LLM (kod rinqo s ugovorno zajamčenom obradom podataka u EU-u, EU Data Boundary), koji iz njih generira odgovor na prirodnom jeziku. Prednost: specifično znanje tvrtke umjesto općeg znanja, odgovor na prirodnom jeziku umjesto popisa poveznica. Kompromis: potreban je kvalitetan sadržaj baze znanja i čist chunking. rinqo ima chunking i re-ranking standardno kalibrirane za baze znanja MSP-a iz regije DACH (članci helpdeska od 100-500 riječi, kombinirani s popisima čestih pitanja i PDF dokumentima).
Kako se gradi rinqova baza znanja, tri ulazna izvora
rinqo prihvaća tri vrste ulaza u bazu znanja. Prvo, pregledavanje web-stranice. Unesete URL svoje glavne domene i rinqo automatski pregledava sve stranice koje se mogu indeksirati (kod MSP-a iz regije DACH obično 50-500 stranica), izvlači tekst i stvara embeddinge u vlastitoj vektorskoj bazi podataka. Napor 5 do 15 minuta ovisno o broju stranica. Drugo, prijenos datoteka. Prenosite PDF dokumente, Word dokumente, Markdown datoteke i Excel tablice. rinqo izvlači tekst uz razumijevanje rasporeda (naslovi, tablice, popisi) i embeddinge stvara automatski. Radi za zbirke članaka helpdeska, priručnike za zaposlenike, dokumentaciju proizvoda, smjernice za usklađenost. Treće, izvori trećih strana. Sadržaj iz alata poput Confluencea, Notiona, SharePointa, Google Drivea ili Zendeska povezujemo na zahtjev, postavljanje preuzimamo mi, obično u roku od nekoliko dana.
Višekanalni izlaz, jedna baza znanja za četiri kanala
Klasični alati za upravljanje znanjem web su sučelja, zaposlenici i klijenti moraju otvoriti aplikaciju, tražiti, čitati. Pri telefonskim pozivima, upitima u chatu ili e-porukama znanje mora ručno potražiti netko iz tima. rinqo to obrće: ista baza znanja reproducira se na četiri kanala. Telefonski kanal: telefonski agent s AI-jem preuzima poziv, pretražuje bazu znanja i odgovara glasom (sinteza govora putem njemačkog pružatelja, hostirana u EU-u). Chat kanal: web widget s istom bazom znanja. E-mail kanal: autonomni agent za trijažu povezuje se putem IMAP-a s poštanskim sandučićem, odgovara na upite koji su u bazi znanja i eskalira složene poruke. Osobni agent: izravno pretraživanje pitanja i odgovora za cijeli tim (npr. o dokumentaciji postupka prijave bolovanja), uz navođenje izvora uz svaki odgovor. Jedna baza znanja, četiri kanala, bez silosa znanja.
Rješavanje praznina u znanju, baza znanja uči iz stvarnih upita
Klasični RAG sustavi imaju tipičan problem: baza znanja na početku je nepotpuna. Zaposlenici i klijenti postavljaju pitanja koja baza znanja ne pokriva. Klasični sustavi tada odgovaraju porukom o pogrešci ili, još gore, haluciniraju. rinqo ima petlju kontinuiranog učenja. Korak 1: pri upitu na koji nije moguće odgovoriti, AI iskreno eskalira na čovjeka I strukturirano bilježi prazninu na nadzornoj ploči. Korak 2: vidite sve otvorene praznine u znanju razvrstane po učestalosti. Korak 3: odgovor dodajete za 30 sekundi (može biti unos u česta pitanja, dopunjeni odlomak dokumentacije ili nova datoteka znanja). Korak 4: sljedeći isti ili sličan upit dobiva automatski odgovor. Baza znanja raste iz stvarnih upita klijenata, a ne iz teoretskog održavanja čestih pitanja. Učinak: stopa pogodaka raste s uobičajenih 60-70 posto u 1. tjednu na 90-95 posto u 4.-6. tjednu.
rinqo naspram klasičnih alata za upravljanje znanjem, usporedba
U 2026. MSP iz regije DACH uspoređuju tri mogućnosti za upravljanje znanjem. Prvo, klasične alate za wiki i baze znanja. Snaga: zrela uređivačka sučelja, verzioniranje, dozvole, timska suradnja. Slabost: samo web-sučelje, bez AI odgovora, bez višekanalne dostupnosti. Cijena obično 8-15 €/osoba/mjesec, ali bez uključenog AI sloja. Drugo, izvedbu RAG-a po mjeri. Snaga: najveća fleksibilnost u arhitekturi i integracijama. Slabost: 2 do 6 mjeseci inženjerstva, peteroznamenkasti troškovi uspostave, licence za bazu u oblaku, ručna usklađenost s GDPR-om/AI Actom. Za MSP iz regije DACH izvan proračuna. Treće, generičke AI chatove. Snaga: zreli odgovori LLM-a. Slabost: ne poznaju znanje tvrtke (osim ako kontekst ručno zalijepite), haluciniraju pri specifičnim upitima, često hostiraju u američkom oblaku. rinqo objedinjuje tri prednosti: održavanu bazu znanja s osnovnim uređivačkim funkcijama, plus RAG odgovore, plus GDPR/hosting u EU-u (proizvedeno u Njemačkoj), odmah dostupno od 99 €/mjesec u paušalu.
Česta pitanja
Izvori
- Uredba EU-a 2024/1689 (AI Act), čl. 50
- GDPR čl. 28, izvršitelj obrade
- Sud EU-a C-311/18 (izloženost Cloud Actu), prijenos podataka u treće zemlje
Zadnje ažurirano: 2026-05-09
Osnivač i CEO, rinqo
Sven gradi rinqo na jednostavnom zapažanju: većina alata s umjetnom inteligencijom osmišljava se u San Franciscu, a prodaje u Berlinu. Radionica u Schwarzwaldu, veterinarska ordinacija u Salzburgu, obiteljski hotel u Tirolu dobivaju softver koji ne govori njihov jezik. rinqo to preokreće. Na europskim poslužiteljima, postavljeno za deset minuta, na dvadeset jezika. S predlošcima koji dolaze izravno iz same struke.
Zadnje ažurirano:
Isprobaj uživo
Na agenta