AI & automatizim

Sisteme RAG: AI që e njeh biznesin tuaj

Gjethe ndërton sisteme retrieval-augmented generation (RAG) që e lejojnë AI-n të përgjigjet nga dokumentet dhe të dhënat tuaja, me citime të burimit. Merremi me marrjen e të dhënave nga PDF, wiki, qendra ndihme dhe baza të dhënash, chunking dhe embeddings, kërkim hibrid me reranking, kontroll aksesi sipas përdoruesit, vlerësim të cilësisë së përgjigjeve dhe një ndërfaqe chat ose API.

Rezervoni një konsultim falasKërkoni një ofertë
  • Konsultim i parë falas
  • Ofertë me shkrim për projektin tuaj
  • Faza pagese fleksibile

Me një shikim

Burimet
PDF, Word, wiki, qendra ndihme, baza të dhënash
Përgjigjet
Me citim të burimit
Qasja
E filtruar sipas lejeve të përdoruesit
Ndërfaqja
Bisedë, API ose brenda aplikacionit tuaj

Përkufizim

Çfarë është sisteme RAG?

Retrieval-augmented generation (RAG) është një teknikë ku një sistem AI fillimisht kërkon në një koleksion dokumentesh për pasazhe të lidhura me një pyetje, pastaj gjeneron një përgjigje duke përdorur vetëm ato pasazhe, që përgjigjet të pasqyrojnë informacionin tuaj aktual dhe të mund të citojnë nga vijnë.

Një model i përgjithshëm AI di shumë për botën dhe asgjë për kontratat, politikat, produktet ose procedurat tuaja. RAG i lidh të dyja: kërkon në materialin tuaj para se të përgjigjet. Pjesa më e madhe e cilësisë vjen nga puna pa shkëlqim (pastrimi i dokumenteve, ndarja e tyre me mend, marrja e pasazheve të duhura dhe matja e rezultateve) dhe aty e vëmë pjesën më të madhe të përpjekjes. Testojmë përgjigjet me pyetje reale nga ekipi juaj para se dikush të mbështetet te sistemi në përditshmëri.

Për kë është?

  • Organizata me baza të mëdha njohurish

    Politika, procedura dhe manuale që punonjësit i kërkojnë me vështirësi, çka çon në pyetje të përsëritura dhe përgjigje të pabarabarta.

  • Ekipe mbështetjeje

    Agjentë dhe klientë që kanë nevojë për përgjigje të sakta nga dokumentimi i produktit dhe tiketat e mëparshme.

  • Ekipe ligjore, përputhshmërie dhe financash

    Kontrata, rregullore dhe raporte ku përgjigjet duhet të tregojnë klauzolën ose shifrën e saktë.

  • Produkte që shtojnë kërkim me AI

    Produkte SaaS dhe përmbajtjeje ku përdoruesit duan të pyesin për të dhënat e tyre.

Çfarë përfshihet dhe çfarë mbani ju

Çfarë përfshihet

  • Inventari i burimeve dhe kërkesat e qasjes
  • Parsim dokumentesh për PDF, Word, HTML dhe tabela
  • Pastrim, heqje dublikatash dhe metadata
  • Strategji chunking e përshtatur për dokumentet tuaja
  • Embedding-e dhe indeks vektorial
  • Kërkim hibrid me fjalë kyçe dhe semantik
  • Rirenditje për saktësi
  • Gjenerim përgjigjesh me citime
  • Marrje me njohje të lejeve
  • Riindeksim automatik kur ndryshon përmbajtja
  • Seti i vlerësimit dhe metrikat e cilësisë
  • Ndërfaqe bisede ose API

Çfarë merrni

Dorëzohet në fund. Mbetet e juaja.

  • Sistem RAG i vendosur me pipeline marrjeje të dhënash
  • Ndërfaqe chat ose API për aplikacionet tuaja
  • Raport vlerësimi: saktësia, mbështetja në burime, cilësia e citimeve
  • Mjete administrimi për burimet dhe riindeksimin
  • Dokumentim i arkitekturës dhe mirëmbajtjes

Si funksionon një sistem RAG?

Dy rrjedha: njëra përgatit përmbajtjen tuaj, tjetra u përgjigjet pyetjeve me të.

Indeksimi: ekzekutohet kur ndryshon përmbajtja juaj

  1. Burimet tuaja

    PDF, dokumente, qendër ndihme, rreshta bazash të dhënash

  2. Ndarja dhe pastrimi

    Ndahet në pasazhe, ruhen titujt dhe metadata

  3. Embedding

    Çdo pasazh kthehet në vektor

  4. Ruajtja e vektorëve

    Pinecone, Qdrant, pgvector…

Përgjigjja: ekzekutohet për çdo pyetje

  1. Pyetja

    Nga chat, API ose një mjet i brendshëm

  2. Marrja

    Kërkim hibrid, pastaj rirenditen pasazhet më të mira

  3. Gjenerimi

    Modeli përgjigjet vetëm nga këto pasazhe

  4. Përgjigje me citim

    Me lidhje kthyese te burimi

Përmbajtja juaj ndahet në pasazhe dhe indeksohet. Çdo pyetje merr pasazhet më përkatëse, dhe modeli shkruan një përgjigje vetëm prej tyre, me citime.

Nga vjen realisht cilësia e RAG?

Parsimi: PDF të skanuara, tabela dhe layout-e me shumë kolona e humbasin kuptimin kur nxirren naivisht. Përdorim parsera të përshtatshëm për çdo format dhe e kontrollojmë daljen, sepse një përgjigje mund të jetë vetëm aq e mirë sa teksti mbi të cilin bazohet.

Chunking dhe marrja: pasazhet duhet të jenë mjaftueshëm të mëdha për të mbartur kontekst dhe mjaftueshëm të vogla për të qenë të sakta. Kombinojmë kërkimin semantik me kërkimin me fjalë kyçe (thelbësor për kode produktesh, emra e numra) dhe i rirendisim rezultatet që pasazhet më të mira t'i arrijnë modelit.

Vlerësimi: ndërtojmë një set pyetjesh reale me përgjigje të njohura dhe masim cilësinë e marrjes e të përgjigjes para nisjes dhe pas çdo ndryshimi. Pa këtë, përmirësimet janë hamendje.

RAG apo fine-tuning?

RAGFine-tuning (përshtatje e modelit)
I mëson modelitFakte nga dokumentet tuaja, në kohën e pyetjesNjë stil, format ose detyrë të ngushtë
Mbetet i përditësuarPo, përditësoni dokumentetJo, ka nevojë për ritrajnim
CitimetPoJo
Më i mirë përPërgjigje ndaj pyetjeve nga informacion që ndryshonFormat i qëndrueshëm i daljes ose sjellje e specializuar

Si funksionojnë sistemet RAG, hap pas hapi

Çdo hap ka një rezultat të qartë që mund ta shqyrtoni. Afatet dakordësohen në ofertën tuaj.

  1. 1

    Auditimi i burimeve

    Çfarë përmbajtjeje ekziston, ku ndodhet, kush mund ta shohë dhe sa shpesh ndryshon.

  2. 2

    Marrja e të dhënave

    Parsues, pastrim dhe metadata për çdo burim, me përditësime automatike.

  3. 3

    Dizajni i retrieval

    Chunking, embeddings, kërkim hibrid dhe reranking të përshtatura me përmbajtjen tuaj.

  4. 4

    Gjenerimi

    Prompt përgjigjesh me citime, rregulla refuzimi dhe formate daljeje.

  5. 5

    Vlerësimi

    Saktësia dhe mbështetja në burime të matura në një set testimi të ndërtuar me ekspertët tuaj.

  6. 6

    Integrimi dhe publikimi

    Ndërfaqe chat, API ose integrim në produktin tuaj, me monitorim.

Mjetet dhe çfarë e formëson ofertën tuaj

Çmimi bazohet në projektin tuaj dhe bihet dakord në ofertën tuaj. Këto janë gjërat që e lëvizin atë.

Sisteme RAG: faktorët e çmimit
FaktoriPse ka rëndësi
Vëllimi dhe larmia e burimeveShumë formate e sisteme nënkuptojnë më shumë parsera dhe lidhës.
Cilësia e dokumenteveSkanimet, tabelat komplekse dhe formatimi i pabarabartë kërkojnë përpunim shtesë.
Kontrolli i qasjesRespektimi i lejeve për çdo përdorues nëpër burime shton dizajn e testim.
Pragu i saktësisëFushat me rrezik të lartë kërkojnë sete vlerësimi më të mëdha dhe rregulla përgjigjesh më të rrepta.
Kërkesat e hostimitModelet dhe ruajtësit vektorialë të vetë-hostuar kushtojnë më shumë për t'u konfiguruar se shërbimet e menaxhuara.
IntegrimiNjë bisedë më vete është më e thjeshtë sesa futja e përgjigjeve brenda mjeteve ekzistuese.

Gabime të zakonshme që duhen shmangur

Çfarë shohim që shkon keq më shpesh dhe si e shmang një projekt i mirë.

  • Indeksimi i gjithçkaje pa u kuruar

    Dokumentet e vjetruara, të dyfishuara dhe kundërthënëse prodhojnë përgjigje të vjetruara dhe kundërthënëse. Kuroni së pari.

  • Vetëm kërkim vektorial

    Kërkimi semantik humbet terma të saktë si kodet dhe emrat e produkteve. Kombinojeni me kërkim sipas fjalëkyçeve.

  • Injorimi i lejeve

    Nëse retrieval nuk respekton të drejtat e aksesit, AI mund të zbulojë dokumente që një përdorues nuk duhet t'i shohë.

  • Pa set vlerësimi

    Pa pyetje testimi askush nuk e di nëse sistemi është i mirë, apo nëse ndryshimi i fundit e ka prishur.

Pyetje të shpeshta

Çfarë është RAG me fjalë të thjeshta?

RAG do të thotë që AI kërkon para se të përgjigjet. Në vend që të mbështetet te ajo që mësoi në trajnim, kërkon në dokumentet tuaja, lexon pasazhet përkatëse dhe përgjigjet prej tyre.

A është RAG më i mirë se fine-tuning?

Për t'iu përgjigjur pyetjeve nga përmbajtja juaj, zakonisht po. RAG mbetet i përditësuar kur ndryshojnë dokumentet dhe mund të citojë burime. Fine-tuning është më i mirë për t'i mësuar një modeli një stil ose një detyrë të ngushtë.

A mund të respektojë kush ka të drejtë të shohë çfarë?

Po. Lidhim leje me dokumentet dhe e filtrojmë marrjen sipas përdoruesit, që njerëzit të marrin përgjigje vetëm nga përmbajtja që kanë të drejtë ta shohin.

A mund të mbeten të dhënat në serverët tanë?

Po. Mund të ekzekutojmë modele open-source embedding e gjuhësore në infrastrukturën tuaj, që dokumentet të mos e braktisin kurrë.

A funksionon me PDF të skanuara dhe tabela?

Po, me OCR dhe parsim që e njeh tabelën. Këto formate kërkojnë kujdes shtesë, prandaj kontrollojmë cilësinë e parsimit para indeksimit.

Si hyjnë përditësimet e dokumenteve?

Burimet riindeksohen automatikisht kur ndryshojnë ose sipas një orari, dhe dokumentet e hequra hiqen edhe nga indeksi.

A mund të përgjigjet në një gjuhë tjetër nga dokumentet?

Po. Embedding-et dhe modelet shumëgjuhëshe mund të marrin dokumente gjermane për një pyetje në anglisht dhe të përgjigjen në anglisht, për shembull.

Sa i saktë do të jetë?

Varet nga përmbajtja dhe pyetjet tuaja. Masim saktësinë në një set testesh para nisjes dhe bien dakord çfarë niveli është i pranueshëm për rastin tuaj.

A mund ta përdorim brenda Slack ose Teams?

Po. I njëjti sistem RAG mund të ushqejë një bisedë uebi, një bot Slack ose Teams dhe një API për aplikacionet tuaja.

Sa kushton ta përdorësh?

Hostim për indeksin plus përdorim të modelit për pyetje. Kostot i vlerësojmë nga vëllimi i dokumenteve dhe pyetjet e pritura.

A mund të përfshijnë përgjigjet tabela ose udhëzime hap pas hapi?

Po. Përgjigjet mund të formatohen si lista, tabela ose hapa dhe mund të citojnë pasazhin e saktë kur ka rëndësi formulimi, si një klauzolë kontrate.

Çfarë nëse dokumentet bien ndesh me njëri-tjetrin?

Sistemi mund t'i shfaqë të dyja burimet dhe të thotë se nuk pajtohen, në vend që të zgjedhë njërin në heshtje. Kundërshtitë e gjetura kështu janë sinjale të dobishme për pastrimin e dokumentimit tuaj.

A mund të shohim cilat pyetje u bënë?

Po. Pyetjet, burimet e marra dhe përgjigjet regjistrohen, me të dhëna personale të minimizuara, që të dalloni boshllëqet dhe të përmirësoni përmbajtjen.

Shërbime të ngjashme

Të gjitha shërbimet e AI & automatizimit

Lexim i mëtejshëm

Të gjithë udhëzuesit

Sistemet RAG sipas industrisë

Ndërtoni sistemin tuaj RAG.

Na tregoni çfarë ju duhet. Merrni një vlerësim të sinqertë, një plan të qartë dhe një ofertë me shkrim. Konsultimi i parë është gjithmonë falas.

Rezervoni një konsultim falasKërkoni një ofertë
  1. Çfarë ndodh më pas
  2. 1Na tregoni çfarë ju nevojitet
  3. 2Synojmë t'ju përgjigjemi brenda 24 orëve me pyetje
  4. 3Merrni një ofertë me shkrim për projektin tuaj