Kunnskapsbase og RAG

4 min lesetid · Oppdatert 21. april 2026

Kunnskapsbasen gir DraftKite tilgang til dokumentene dine – produktark, prislister, FAQ-er, interne prosesser – og bruker retrieval-augmented generation (RAG) til å finne de relevante utdragene hver gang AI skriver et utkast. Resultatet: svar som er presise og forankret i din virkelighet.

I denne artikkelen
  1. 1.Last opp dokumenter
  2. 2.Slik brukes kunnskapsbasen i utkast
  3. 3.Når brukes den ikke?
  4. 4.Hva dokumentene dine IKKE brukes til

Last opp dokumenter

Gå til /vidensbase og last opp PDF-er, Word-dokumenter eller tekstfiler. Filer på opptil 25 MB støttes. Vi trekker ut teksten, deler den opp i chunks og genererer embeddings med OpenAI text-embedding-3-small.

Indekseringen tar typisk noen få sekunder per dokument. Du kan følge statusen ('Indekserer', 'Klar', 'Feil') i dashbordet.

Slik brukes kunnskapsbasen i utkast

Når AI skal skrive et utkast, embedder den e-postens emne og brødtekst som et søk, finner de 4-6 mest relevante chunkene fra kunnskapsbasen din via pgvector, og tar dem med i prompten til OpenAI.

Det betyr at utkastet kan referere til spesifikke priser, produktnavn eller prosesser som AI ellers ikke ville kjent til.

Når brukes den ikke?

  • Hvis ingen chunks er like nok, hopper vi over kunnskapsbasen.
  • Hvis e-posten er helt triviell (f.eks. 'takk for møtet'), brukes ingen RAG.
  • Hvis dokumenter fortsatt indekseres, blir de først tilgjengelige når de har fått 'Klar'-status.

Hva dokumentene dine IKKE brukes til

Dokumentene dine brukes utelukkende av din egen konto. De deles aldri med andre brukere, og OpenAI trener ikke modeller på dem.

Mangler det noe?

Hvis du trenger hjelp med oppsett, eller har andre spørsmål, kan du skrive til support@draftkite.com. Vi svarer vanligvis innen én virkedag.