How accurate is a RAG pipeline built by WNC?

Accuracy depends on the source data, but WNC RAG pipelines typically reach 80–95% answer correctness on domain-specific evaluation sets. Every project ships with an evaluation harness so accuracy is measured, not estimated.

How much does a RAG pipeline cost?

Most WNC RAG projects fall in the $15,000–$80,000 range for end-to-end production pipelines. Multi-tenant or very large corpora can push to $120,000+.

How large a knowledge base can a WNC RAG pipeline handle?

WNC has built pipelines indexing from a few hundred to several million documents. Architecture is chosen per project — Pinecone, pgvector, Qdrant, or AWS OpenSearch — based on size and query patterns.

Which vector databases does WNC support?

WNC works with Pinecone, pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate, ChromaDB, and AWS OpenSearch. Choice is made based on scale, cost, and existing infrastructure.

How long does a RAG pipeline project take?

Typical RAG pipeline projects run 3 to 8 weeks, including ingestion, retrieval design, evaluation, and deployment.

Wszystkie usługi

Potoki RAG

Uzyskuj odpowiedzi ze swojej wiedzy w sekundy.

Szybkie, wiarygodne odpowiedzi z Twoich własnych treści — wraz ze źródłami.

Twój zespół i klienci tracą czas na przeszukiwanie dokumentów, wiki i zgłoszeń w poszukiwaniu odpowiedzi, które gdzieś już istnieją. Podłączamy AI do Twojej własnej wiedzy, aby każdy mógł zadać pytanie zwykłym językiem i w sekundy otrzymać wiarygodną odpowiedź z odnośnikiem do źródła — zamiast grzebać, zgadywać czy dopytywać.

Zarządzajmy Otwórz Kanban

01 / Co to rozwiązuje

Gdzie wyszukiwanie się kończy.

Odpowiedzi, a nie lista plików

Zadaj pytanie i otrzymaj samą odpowiedź, zebraną z Twoich dokumentów — a nie stos plików, które trzeba otwierać i czytać.

Znajdź według znaczenia

Ludzie znajdują potrzebne informacje nawet wtedy, gdy nie znają dokładnych słów ani tego, gdzie się znajdują.

Bezpośrednie odpowiedzi z długich dokumentów

Wyciągaj konkretną odpowiedź z umów, instrukcji czy raportów w sekundy, ze źródłem do weryfikacji.

AI, która zna Twój biznes

Odpowiedzi opierają się na Twoich własnych danych, więc odpowiadają temu, jak naprawdę działa Twoja firma — a nie otwartemu internetowi.

02 / Stos

Technologie, na których budujemy.

Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.

Wektorowe bazy danych

Pinecone
Zarządzana wektorowa baza danych do produkcji
Weaviate
Wektorowy silnik wyszukiwania open source
Qdrant
Wysokowydajne wyszukiwanie według podobieństwa wektorów
Chroma
Lekka baza danych embeddingów
pgvector
Wyszukiwanie wektorowe w PostgreSQL

Modele embeddingów

OpenAI Embeddings
text-embedding-3-small/large
Cohere Embed
Wielojęzyczne modele embeddingów
Voyage AI
Embeddingi dla konkretnych domen
BGE/E5
Modele embeddingów open source

Frameworki RAG

LangChain
Kompleksowy zestaw narzędzi do RAG
LlamaIndex
Framework danych dla aplikacji LLM
Haystack
Kompleksowy framework NLP
Unstructured
Parsowanie i dzielenie dokumentów na fragmenty

03 / Podejście

Jak tworzymy to, co służy długo.

Inteligentne dzielenie na fragmenty

Inteligentne dzielenie dokumentów dla optymalnego wyszukiwania.

Szybkie wyszukiwanie

Wyszukiwanie w ułamku sekundy wśród milionów dokumentów.

Prywatność danych

Twoje dane pozostają bezpieczne dzięki ochronie klasy korporacyjnej.

Wyszukiwanie hybrydowe

Połączenie wyszukiwania semantycznego i słownikowego dla najlepszych wyników.

04 / Standardy

Najlepsze praktyki, których nie zaniedbujemy.

Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie — to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.

Dostrajanie optymalnego rozmiaru fragmentów i nakładania
Wyciąganie i filtrowanie metadanych
Ponowne rankowanie dla lepszej trafności
Kompresja kontekstowa
Transformacja i rozszerzanie zapytań
Śledzenie cytowań i źródeł
Zapobieganie halucynacjom
Indeksowanie przyrostowe
Obsługa dokumentów multimodalnych
Monitoring wydajności i analityka

05 / Infrastruktura

Gdzie to działa i jak pozostaje dostępne.

Wektorowe bazy danych i potoki embeddingów
Wczytywanie dokumentów, dzielenie na fragmenty i zadania synchronizacji
Zestaw do ewaluacji jakości wyszukiwania
AWS + GPU dla self-hosted embeddingów

Start

Gotowi zbudować swoją bazę wiedzy?

Opowiedz, na co mają odpowiadać Twoje dokumenty. Starszy inżynier odpowie z uczciwym zakresem i ceną.

Let’s manage or open the client Kanban

Uzyskuj odpowiedzi ze swojej wiedzy w sekundy.

Szybkie, wiarygodne odpowiedzi z Twoich własnych treści — wraz ze źródłami.