RAG als Service
Sie überlegen vielleicht, große Sprachmodelle zu nutzen, um Ihre Anwendungen und Dienste zu verbessern. Die abrufgestützte Generierung bietet die Möglichkeit, den neuen Wissenspool zu erschließen und gleichzeitig die Kontrolle über die Ergebnisse zu behalten. Egal, ob Sie die Suche verbessern, Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten oder Inhalte generieren möchten, RAG as a Service kann Ihnen helfen, fortschrittliche KI zu erhalten und gleichzeitig den Überblick zu behalten.
Was ist Retrieval Augmented Generation?
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) verbessert, indem Informationen aus externen Quellen einbezogen werden.
Wenn ein Benutzer eine Anfrage an ein LLM mit RAG-Funktionen stellt, sucht das System in einer externen Wissensdatenbank nach relevanten Informationen.
Diese abgerufenen Informationen werden verwendet, um das interne Wissen des LLM zu ergänzen. Im Grunde genommen erhält das LLM zusätzlichen Kontext, mit dem es arbeiten kann.
Schließlich verwendet das LLM sein Sprachverständnis und die erweiterten Informationen, um eine Antwort auf die Benutzeranfrage zu generieren.
Unsere Retrieval Augmented Generation Services
Datenaufbereitung
Unser Team kann die externe Datenquelle für das LLM identifizieren und vorbereiten und sicherstellen, dass diese Daten für die Domäne des LLM relevant und aktuell sind.
Aufbau des Informationsabrufsystems
Unsere Experten können ein System entwerfen und implementieren, um mithilfe von Vektordatenbanken relevante Informationen aus der externen Datenquelle zu suchen und abzurufen.
Erstellung eines Informationsabruf-Algorithmus
Unser Team kann Algorithmen entwickeln, um Benutzeranfragen oder -fragen zu analysieren und die relevantesten Passagen aus den externen Daten zu identifizieren.
LLM-Prompt-Augmentation
Unsere Tech-Experten können ein System entwickeln, das Ausschnitte aus den abgerufenen Daten oder Schlüsselbegriffen einbindet, um die Antwort des LLM zu steuern.
Evaluierung und Verbesserung
Wir können die Systemleistung und das Benutzerfeedback überwachen, um den Abrufprozess und die LLM-Trainingsdaten kontinuierlich zu verbessern.
Funktionen von RAG as a Service
Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die auf ihre Trainingsdaten beschränkt sind, kann RAG auf eine große Menge an Informationen aus einer Wissensdatenbank zugreifen.
RAG as a Service ruft aktuelle Informationen ab, die sich auf die Anfrage beziehen, und verwendet sie, um eine Antwort zu erstellen, was zu Ausgaben führt, die genauer sind und die Anfrage des Benutzers direkt beantworten.
Die Fähigkeiten von RAG gehen über die Beantwortung von Fragen hinaus. Es kann Unternehmen bei Aufgaben zur Erstellung von Inhalten wie dem Verfassen von Blogbeiträgen, Artikeln oder Produktbeschreibungen unterstützen.
Es kann Echtzeit-Nachrichten, Branchenberichte und Social-Media-Inhalte analysieren, um Trends zu identifizieren, die Kundenstimmung zu verstehen und Einblicke in die Strategien der Wettbewerber zu gewinnen.
RAG ermöglicht es dem LLM, Informationen transparent darzustellen, indem Quellen genannt werden. Die Ausgabe kann Zitate oder Referenzen enthalten, die es den Benutzern ermöglichen, die Informationen zu überprüfen und bei Bedarf tiefer einzutauchen.
Die Vorteile unserer Retrieval-Augmented Services
RAG-Systeme können einfach an verschiedene Domänen angepasst werden, indem die externen Datenquellen angepasst werden. Dies ermöglicht die schnelle Bereitstellung von generativen KI-Lösungen in neuen Bereichen ohne umfangreiches LLM-Umschulung.
Die Aktualisierung der Wissensdatenbank in einem RAG-System ist in der Regel einfacher als die Umschulung eines LLM. Dies vereinfacht die Wartung und stellt sicher, dass das System mit den neuesten Informationen auf dem Laufenden bleibt.
Im Gegensatz zu LLMs, die mit riesigen Datensätzen unbekannter Herkunft trainiert wurden, können Sie bei der RAG-Implementierung die Datenquellen auswählen, die das LLM verwendet.
Unser Arbeitsprozess
Bewertung
Wir beginnen mit der Besprechung Ihrer spezifischen Ziele und gewünschten Ergebnisse für die LLM-Anwendung.
Datenerfassung und Prompt-Engineering
Unser Data-Engineering-Team bereinigt, verarbeitet und organisiert Ihre neuen Datenquellen.
Einrichtung des Abrufsystems
Anschließend richten wir ein Abrufsystem ein, das basierend auf seinen Aufforderungen und Abfragen effizient relevante Informationen suchen und an das LLM liefern kann.
LLM-Integration
Danach integrieren wir Ihr vorhandenes LLM in das RAG-System.
Prompt-Design
Unsere NLP-Experten arbeiten mit Ihnen zusammen, um effektive Aufforderungen und Anweisungen für das LLM zu entwerfen.
Training
Wir trainieren und optimieren das RAG-System, um die Qualität und Genauigkeit des generierten Textes zu verbessern.
Evaluierung
Unser Team bewertet kontinuierlich die Ausgaben des Systems und stellt sicher, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen.
Verfeinerung
Basierend auf dieser Bewertung können wir die Datenquellen, Abrufmethoden oder Aufforderungen verfeinern, um die Gesamteffektivität des RAG-Systems zu optimieren.
Laufende Unterstützung
Wir überwachen den Systemzustand, beheben technische Probleme und bleiben über die neuesten Fortschritte in der RAG-Technologie auf dem Laufenden.
RAG-Anwendungen für verschiedene Branchen
RAG-Modelle können die Finanzdaten eines Benutzers, wie z. B. Rechnungen (mit Zustimmung), analysieren und geeignete Anlageoptionen, Kreditprodukte, Rechnungen oder Budgetierungsstrategien empfehlen.
Retrieval Augmented Generation kann Lernerfahrungen personalisieren, indem relevante Inhalte auf die Stärken, Schwächen und das Lerntempo eines Schülers zugeschnitten werden.
RAG kann verwendet werden, um einzigartige und informative Produktbeschreibungen zu erstellen, die über grundlegende Spezifikationen hinausgehen.
Retrieval Augmented Generation kann verwendet werden, um virtuelle Touren von Immobilien zu erstellen oder Markttrends und Immobiliendaten zu analysieren, um automatisierte Bewertungsberichte zu erstellen.
Warum uns wählen?
Unser Team bietet umfassende Expertise in der Erstellung effektiver Aufforderungen, um das RAG-Modell zum gewünschten Ergebnis zu führen.
Standupcode verfügt über robuste Datensicherheitspraktiken zum Schutz Ihrer sensiblen Daten und hält sich an Datenschutzbestimmungen.
Wir bieten Anpassungsoptionen, um das Retrieval Augmented Generation-Modell an Ihre spezifischen Bedürfnisse und Datenquellen anzupassen.
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