Vad är företagets kunskapsbas i Task Manager?
Företagets kunskapsbas i Task Manager är det material som AI-assistenten bygger sina svar på. I stället för ett allmänt svar får du fakta från det faktiska arbetet: ett förfallodatum från en uppgift, en rabatt från en chatt, en rutin från en anteckning eller ett pris från en XLSX-fil. Du frågar en gång i stället för att leta på fyra olika ställen. Hela företagets kunskapsbas, som byggs upp i bakgrunden, får du i Pro-varianten - tillsammans med E-post, Filer, Automatiseringar och kryptering av innehåll.
Som standard ser assistenten dina uppgifter. Du kan lägga till en hel arbetsyta, kalendern (som standard de senaste 30 och kommande 90 dagarna) eller en specifik uppgift, chatt, anteckning eller filmapp. Om administratören tillåter det kan du även lägga till din egen brevlåda eller en enskild e-posttråd. De valda källorna kopplar du till konversationstråden. De finns kvar där för senare.
I Pro-varianten körs parallellt en kunskapsbas som indexeras i bakgrunden. Uppgifter och chattar hamnar där som sammanfattningar, medan anteckningar och filer hamnar där som utdrag ur originalet. På så sätt sparas de priser och paragrafer som någon kan tänkas fråga om i basen. Det första utdraget i varje dokument är dess titel. En fråga om semesterrutinen kan alltså träffa dokumentets namn, inte bara dess innehåll. Innehållet i posterna krypteras med AES-256-CBC. Basen växer med det material som teamet skapar i sitt arbete - utan separat inmatning av kunskap.
Hur väljer du material?
Ovanför konversationen finns knappen Källor. Du bläddrar i urvalsfönstret på samma sätt som i modulen Filer: från arbetsytor till uppgifter och chattar, vidare till mappar, filer och trådanteckningar. Dokument, det vill säga dina privata mappar, och E-post visas separat. Klicka på en rad för att välja en källa. Pilen › går ett steg djupare och ”‹” går tillbaka en nivå. Sökfältet högst upp söker igenom alla källor samtidigt.
Om du väljer en uppgift eller chatt ingår även dess filer - både filer från meddelanden och filer som lagts till i modulen Filer. I trädet hittar du dem under ”Arbetsyta / trådens namn”. Antalet filer visas bredvid trådens namn. Som källa kan du bara välja en egen mapp i Dokument. Den omfattar dina filer och de anteckningar i hela undermappsträdet som du har åtkomst till. Assistenten läser långa anteckningar i delar och hämtar fler delar när det behövs.
Du kan koppla upp till 30 källor till en tråd, med en innehållsgräns på 60 000 tecken. Filer som är kopplade till en uppgift eller chatt har en separat gräns på 8000 tecken. Indikatorn under listan visar hur mycket utrymme som används. Om du väljer mer material än modellen kan hantera talar assistenten om vad den inte tog med. Allmänna källor prioriteras bort först; uppgifter som du uttryckligen har valt finns kvar. Programmet kontrollerar behörigheter när källorna sparas och igen när frågan till modellen byggs. Om du förlorar åtkomsten till en källa utelämnar assistenten den nästa gång du ställer en fråga.
Vad vinner du?
Du behöver inte gå igenom tre konversationer för att ta reda på vilken deadline ni lovade kunden förra månaden. Ställ en fråga och få ett svar som bygger på era egna överenskommelser. När du återkommer till ärendet en vecka senare behöver du inte samla in underlaget på nytt.
En ny person i teamet behöver inte vänta på att någon ska få tid att förklara reklamationsrutinen. Personen kan få svaret från ett företagsdokument utan att resten av teamet behöver avbryta sitt arbete. Du kan inte se en kollegas privata anteckning bara för att ni arbetar i samma arbetsyta. Du kan inte heller se den som administratör. Det är delningen som avgör vem som har tillgång till anteckningar och filer.
Användningsområde: erbjudande till en kund som återkommit efter ett halvår
Kunden hör av sig efter ett halvår och frågar om villkoren fortfarande gäller. Den första offerten finns i en uppgift, samtalet om rabatten i en chatt och PDF-filen med villkoren i trådens mapp.
Du skapar en ny konversationstråd. Till att börja med ser den bara dina uppgifter. Du lägger till en uppgift och en chatt som källor; deras filer följer med utan att du behöver leta efter dem separat. Du frågar om de tidigare villkoren och tvistefrågorna. Assistenten läser uppgiftens innehåll, meddelandena och bilagorna, inklusive PDF-filer med textlager. Sedan ber du om en Word-fil med en sammanfattning. En nedladdningslänk till filen visas i konversationen med assistenten.
En skannad PDF utan textlager kan inte läsas eftersom assistenten saknar OCR. Den kan inte heller läsa gamla DOC-filer. Om villkoren bara finns på ett foto av det undertecknade avtalet måste du skriva av dem.
Vanliga frågor
Skickas innehållet i de valda källorna till en extern AI-leverantör?
Ja. Innehållet i den valda källan skickas till den AI-leverantör som administratören har valt under Inställningar → AI. Poster i kunskapsbasen som indexeras i bakgrunden krypteras med AES-256-CBC; vektorerna krypteras inte.
Kan assistenten använda min e-post?
Bara om administratören aktiverar alternativet ”Tillåt att e-post används som AI-kunskapskälla” under Inställningar → AI. Det är avstängt som standard. När det aktiveras ser varje användare bara sina egna inkorgar bland källorna. Ingen, inte ens administratören, kan välja någon annans e-post. E-post läggs aldrig till i kunskapsbasen som indexeras i bakgrunden.
Vilka filer kan assistenten läsa?
Assistenten kan läsa TXT, CSV, MD, JSON, XML, HTML, DOCX, XLSX/XLS och PDF med ett textlager. Bilder i JPG, PNG, GIF och WebP analyseras visuellt om den valda modellen stöder bilder. Den kan inte läsa skannade PDF-filer utan textlager eller äldre binära DOC-filer.
Kostar det att indexera anteckningar och filer?
AI-modellen sammanfattar dem inte: det är fragment av originalet som förs in i posten, och nyckelorden räknar programmet fram själv. Från en fil kommer kunskapsbasen ihåg upp till 54 000 tecken. Med OpenAI och Gemini, när semantisk sökning är aktiverad, räknar leverantören dessutom ut vektorer för dessa fragment - det är separata förfrågningar som debiteras för sig. Indexeringen startar tillsammans med uppdateringen av kunskapsbasen och kräver därför en konfigurerad AI.