Porównanie · 12 min czytania · 31 października 2026 · Zespół Koherii

„Nie wystarczy wrzucić dokumentacji do ChatGPT?” Czym Koheria różni się od zwykłego agenta AI

To jedno z pytań, które słyszymy najczęściej, i jedno z tych, na które odpowiadamy najchętniej. Ogólne czaty i agenty AI potrafią dziś naprawdę dużo. Dokumentacja projektowa stawia jednak wymagania, do których nie zostały zbudowane. Zamiast obietnic pokazujemy fakty: co mówią badania i jak Koheria rozwiązuje każdy z tych problemów.

Ten sam silnik, zupełnie inna maszyna

Koheria pracuje na najnowszych dużych modelach językowych, tej samej klasy co te, które napędzają ChatGPT, Claude czy Gemini. O wyniku decyduje jednak nie sam silnik, tylko maszyna, która została wokół niego zbudowana: jak dokumentacja jest dzielona, co trafia do którego etapu, jak sprawdzane są ustalenia, skąd pochodzą przepisy i w jakiej formie dostajesz wynik.

Ogólny czat to świetne narzędzie do wielu codziennych zadań. Szybko streści opis techniczny, wyjaśni przepis, pomoże zredagować pismo. Zupełnie inną kategorią jest zadanie: „porównaj ze sobą wszystkie dokumenty wszystkich branż i znajdź każde miejsce, w którym się nie zgadzają”. Do niego zbudowaliśmy Koherię. Oto dziewięć powodów, dla których robi to lepiej.

1. Skala: dokumentacja to nie jeden plik

Komplet dokumentacji do przetargu to zwykle dziesiątki plików i setki, a często ponad tysiąc stron: projekt budowlany i wykonawczy kilku branż, STWiORB, przedmiary, kosztorysy, zestawienia, rysunki, uzgodnienia. Producenci modeli deklarują okna kontekstu od 128 tysięcy do miliona tokenów, więc kusi, żeby wrzucić wszystko naraz. Badania pokazują jednak, że deklarowana pojemność to nie to samo co rzetelna praca na całej tej treści.

• „Zagubione w środku”. Badacze ze Stanfordu wykazali, że modele najlepiej wykorzystują informacje z początku i końca długiego tekstu, a wyraźnie gorzej te ze środka. Dotyczyło to także modeli projektowanych do długiego kontekstu (Liu i in., TACL 2024).
• Spadek skuteczności wraz z długością. W teście NoLiMa (ICML 2025) sprawdzono modele deklarujące co najmniej 128 tys. tokenów kontekstu. Przy zaledwie 32 tys. tokenów, czyli w polskim tekście technicznym rzędu kilkudziesięciu stron, 10 z 12 modeli spadło poniżej połowy swojej skuteczności z krótkich tekstów. Jeden z najlepszych, GPT-4o, spadł z 99,3% do 69,7%.

Dla dokumentacji budowlanej to kluczowe. Rozbieżność rzadko jest zapisana wprost. Zwykle trzeba skojarzyć pozycję z przedmiaru na stronie 340 z akapitem opisu na stronie 12, i to przy różnym nazewnictwie. Dokładnie takie zadanie, bez dosłownego dopasowania słów, testowano w NoLiMa.

Co robi Koheria: nie wrzuca całej dokumentacji do jednego zapytania. Najpierw rozpoznaje, czym jest każdy plik, a potem dzieli materiał w sposób powtarzalny: STWiORB według kodów i tytułów, przedmiary i kosztorysy na pozycje, zestawienia na wiersze. Każdy etap analizy dostaje tylko tę część, której potrzebuje, a ilość tekstu jest liczona przed każdym wywołaniem modelu, żeby nie przekroczyć zakresu, w którym model pracuje rzetelnie.

2. „Porównaj wszystko ze wszystkim” to zadanie kombinatoryczne

Czat odpowiada na pytanie, które mu zadasz. Żeby zapytać o rozbieżność, trzeba najpierw podejrzewać, gdzie jest. Przy 40 dokumentach liczba par do porównania to 780, a w każdej parze są setki pozycji i parametrów. Rozmowa z czatem siłą rzeczy zamienia się w wyrywkowe pytania.

Co robi Koheria: przeprowadza porównanie systematycznie, zawsze w tym samym zakresie. Przedmiary, kosztorysy i zestawienia są zamieniane na dane strukturalne i porównywane arkusz z arkuszem. Osobne moduły specjalizują się w poszczególnych branżach, a następnie ich wyniki są scalane i oczyszczane z duplikatów. Każdy raport przechodzi przez te same kategorie, między innymi:

• roboty i materiały wymagane w opisie lub STWiORB, ale nieujęte w przedmiarze czy kosztorysie,
• różne parametry tego samego elementu w różnych dokumentach,
• niespójności między opisami, rysunkami, zestawieniami i specyfikacjami,
• odmienne założenia branż dla tych samych pomieszczeń i urządzeń,
• błędy rachunkowe, bilansowe i jednostek,
• rozbieżności z warunkami przyłączenia, uzgodnieniami i decyzjami,
• nieaktualne powołania na przepisy oraz niespójne rewizje i oznaczenia.

3. Rysunki to nie tekst

Większość ogólnych narzędzi dobrze radzi sobie z tekstem wydrukowanym na rysunku, ale gorzej z samym językiem rysunku technicznego: symbolami, oznaczeniami, liczeniem elementów. W benchmarku AECV-Bench (2026), opartym na prawdziwych rysunkach architektonicznych, modele osiągały do 95% skuteczności w odczycie tekstu, ale przy liczeniu drzwi i okien na rzutach często tylko 40–55%. Autorzy piszą, że obecne systemy dobrze sprawdzają się jako asystenci dokumentów, ale brakuje im solidnej umiejętności czytania rysunków. Jako kierunek rozwoju wskazują rozwiązania dostosowane do branży, wspierane dodatkowymi narzędziami, w których człowiek pozostaje częścią procesu.

Co robi Koheria: idzie dokładnie w tym kierunku. Rysunki mają w Koherii osobną ścieżkę analizy: arkusze są dzielone na fragmenty i odczytywane strukturalnie, a wynik odczytu jest od razu zestawiany z danymi z przedmiaru i kosztorysu tej samej branży. Porównujemy to, co jest na rysunku zapisane: zestawienia, opisy, oznaczenia, numery rewizji, a także rzut z rozwinięciem. Każde ustalenie z rysunku trafia do raportu razem z wycinkiem arkusza, więc osoba, która je weryfikuje, od razu widzi, na czym się opiera. Koheria wskazuje, Ty decydujesz.

Koheria specjalizuje się w treści dokumentacji, czyli w warstwie opisowej i zestawieniowej, do której narzędzia do modelowania 3D w ogóle nie sięgają.

4. Przepisy nie mogą pochodzić z pamięci modelu

Model językowy zna przepisy w takim stanie, w jakim były w jego danych treningowych. Badania na tysiącach weryfikowalnych pytań prawnych pokazały, że ogólne modele mylą się albo zmyślają fakty prawne w 58–88% przypadków, często nie zdając sobie z tego sprawy (Dahl i in., Journal of Legal Analysis 2024). W kolejnym badaniu narzędzia, które pobierają treść ze źródeł zamiast odpowiadać z pamięci, myliły się wyraźnie rzadziej niż ogólny model (Magesh i in., 2024).

Polski przykład z ostatnich tygodni pokazuje, jak szybko „wiedza” modelu może się zdezaktualizować. 20 września 2026 r. utraciło moc rozporządzenie w sprawie warunków technicznych z 2002 r., a nowego do końca października nie ogłoszono. Przepisy przejściowe dodane do Prawa budowlanego pozwalają przez 18 miesięcy stosować dotychczasowe warunki. Model, który nie zna tych zmian, z pełnym przekonaniem odpowie według stanu sprzed nich.

Co robi Koheria: powołania na warunki techniczne i inne przepisy sprawdza wyłącznie na podstawie aktualnych tekstów aktów prawnych, pobieranych na potrzeby analizy, a nie z pamięci modelu. Uwzględnia stan prawny na właściwą datę, a przy wymaganiach zależnych od kategorii budynku, np. kategorii zagrożenia ludzi, najpierw ustala, którą kategorię przyjęto w dokumentacji.

5. Dowód zamiast przekonania

Czat potrafi napisać „w opisie technicznym przyjęto beton C30/37”, choć w dokumencie stoi co innego albo tego zdania nie ma wcale. Z tekstu odpowiedzi tego nie poznasz, bo zmyślony cytat wygląda tak samo jak prawdziwy. Każde ustalenie trzeba więc samodzielnie odnaleźć w dokumentach, a to zjada większość zaoszczędzonego czasu.

Co robi Koheria: każde ustalenie ma dwa źródła pokazane obok siebie: cytat, plik, stronę i wycinek z PDF. Cytaty są sprawdzane programowo z treścią dokumentu, łącznie ze zgodnością liczb. Ustalenie bez wskazanego miejsca i czytelnego źródła nie może trafić do potwierdzonych. Precyzja ma u nas pierwszeństwo: jako potwierdzone oznaczamy wyłącznie rozbieżności, które da się pokazać czarno na białym. Dzięki temu nie tracisz czasu na fałszywe alarmy.

Odpowiedź czatu trzeba sprawdzić, zanim się jej użyje. Ustalenie w raporcie od razu pokazuje, gdzie je sprawdzić.

6. Powtarzalność

Zadaj czatowi to samo pytanie dwa razy, a dostaniesz dwie różne listy. To nie usterka konkretnego produktu, tylko cecha działania modeli. W badaniu Atila i współautorów modele skonfigurowane tak, by odpowiadały deterministycznie, w pięciu identycznych przebiegach wykazywały wahania trafności sięgające 10%. Przy przeglądzie dokumentacji oznacza to, że lista rozbieżności z czatu zależy po części od przypadku.

Co robi Koheria: zamyka model w powtarzalnym procesie. Podział dokumentacji jest deterministyczny, każdy przebieg ma ten sam plan i te same kontrole, a każde ustalenie przechodzi tę samą weryfikację źródłową. Każdy przebieg zostawia też zapis: jakie pliki przeanalizowano i w jakim zakresie. Raport ma sekcję pokrycia plików, więc zawsze wiesz dokładnie, co zostało porównane.

7. Wynik, z którym da się pracować

Wynikiem rozmowy z czatem jest tekst w oknie czatu. Żeby zrobić z niego coś użytecznego, trzeba go przepisać, uporządkować i uzupełnić o odwołania.

Co dostajesz od Koherii:

• raport z podsumowaniem na pierwszej stronie: liczba ustaleń według kategorii i najważniejsze rozbieżności,
• karty ustaleń pogrupowane według branż, każda z dwoma źródłami, cytatem, stroną i wycinkiem,
• gotowe pytanie pod każdą rozbieżnością, do zamawiającego albo do projektanta,
• eksport decyzji i lista pytań do projektanta w plikach, które można przekazać dalej,
• jasny opis zakresu i ograniczeń analizy.

8. Poufność danych

Dokumentacja projektowa przed publikacją bywa poufna, a sam projekt jest utworem biura projektowego. Warto wiedzieć, co dzieje się z plikami wrzuconymi do czatu. OpenAI wprost informuje, że w planach indywidualnych (Free, Plus, Pro) może używać treści użytkowników do trenowania modeli, chyba że użytkownik to wyłączy w ustawieniach. Nawet po wyłączeniu wysłanie oceny odpowiedzi (kciuk w górę lub w dół) może oznaczać użycie całej powiązanej rozmowy. Plany firmowe mają domyślnie inne zasady, ale wymagają osobnej umowy i konfiguracji po stronie użytkownika.

Co robi Koheria: przetwarza dokumentację na płatnej platformie chmurowej w regionie Unii Europejskiej (Warszawa), w konfiguracji, w której dane klientów nie są używane do trenowania modeli. Nie musisz niczego ustawiać ani pamiętać o opcjach prywatności.

9. Czas i Twoja praca

Żeby zbliżyć się do tego wyniku na ogólnym agencie AI, trzeba by podzielić dokumentację, napisać instrukcje dla każdej branży, przygotować skrypty do porównania przedmiarów, pobrać aktualne przepisy, a potem ręcznie sprawdzić każde ustalenie. To dziesiątki godzin pracy przy pierwszej dokumentacji i od nowa przy każdej zmianie modelu czy formatu plików. Koheria to gotowy proces, dopracowany na prawdziwych dokumentacjach.

Ty wysyłasz komplet plików. My oddajemy raport w 24 godziny.

Każde narzędzie do swojego zadania

Ogólny czat lub agent AI sprawdzi się, gdy:

• chcesz szybko streścić jeden dokument albo znaleźć w nim konkretną informację,
• potrzebujesz wyjaśnienia przepisu i zweryfikujesz je w źródle,
• redagujesz pismo, pytanie do SWZ albo odpowiedź na pytanie wykonawcy.

Po Koherię sięgasz, gdy:

• chcesz porównać cały komplet dokumentacji wszystkich branż, a nie wybrane fragmenty,
• każde ustalenie musi mieć źródło, które da się pokazać zamawiającemu, projektantowi albo w sporze,
• liczy się termin: przed wydaniem dokumentacji, przed ogłoszeniem przetargu albo przed terminem na pytania do SWZ.

Koheria wzmacnia ekspertów, a nie ich zastępuje

Koheria powstała jako narzędzie dla profesjonalistów i z myślą o tym, jak naprawdę wygląda proces budowlany:

• Nie zastępuje sprawdzającego. Raport nie jest sprawdzeniem projektu w rozumieniu art. 20 ust. 2 Prawa budowlanego i wymaga weryfikacji przez osobę z uprawnieniami.
• Zostawia decyzję w Twoich rękach. Każda rozbieżność ma oba źródła obok siebie, więc projektant albo zamawiający od razu widzi, o co chodzi, i sam decyduje, którą wartość przyjąć.
• Koncentruje się na treści dokumentacji. Porównuje opisy, zestawienia, przedmiary, specyfikacje i to, co zapisano na rysunkach.
• Nie gwarantuje, że znajdzie wszystko. Brak rozbieżności w raporcie nie oznacza, że w dokumentacji jej nie ma.