RAG como servicio
Imagina impulsar tus aplicaciones y servicios con el poder de modelos de lenguaje de gran tamaño. La generación aumentada por recuperación te ofrece la oportunidad de acceder a un nuevo universo de conocimiento, manteniendo el control absoluto sobre los resultados. Ya sea que busques optimizar tus búsquedas, resumir documentos extensos, responder preguntas complejas o generar contenido cautivador, RAG como servicio te brinda lo mejor de la IA de vanguardia sin sacrificar la supervisión.
¿Qué es la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que ayuda a mejorar la precisión y la fiabilidad de los modelos lingüísticos grandes (LLM) al incorporar información de fuentes externas.
Cuando un usuario proporciona una solicitud a un LLM con capacidades RAG, el sistema busca información relevante en una base de conocimientos externa.
Esta información recuperada se utiliza para complementar el conocimiento interno del LLM. Básicamente, le da al LLM contexto adicional para trabajar.
Finalmente, el LLM utiliza su comprensión del lenguaje y la información aumentada para generar una respuesta a la consulta del usuario.
Nuestros servicios de generación aumentada por recuperación
Preparación de datos
Nuestro equipo puede identificar y preparar la fuente de datos externa para el LLM y garantizar que estos datos sean relevantes para el dominio del LLM y estén actualizados.
Construcción del sistema de recuperación de información
Nuestros expertos pueden diseñar e implementar un sistema para buscar y recuperar información relevante de la fuente de datos externa utilizando bases de datos vectoriales.
Creación de un algoritmo de recuperación de información
Nuestro equipo puede desarrollar algoritmos para analizar las consultas o preguntas de los usuarios e identificar los pasajes más relevantes de los datos externos.
Aumento del prompt del LLM
Nuestros expertos técnicos pueden desarrollar un sistema que incorpore fragmentos de los datos recuperados o frases clave para guiar la respuesta del LLM.
Evaluación y mejora
Podemos monitorear el rendimiento del sistema y los comentarios de los usuarios para mejorar continuamente el proceso de recuperación y los datos de entrenamiento del LLM.
Capacidades de RAG como servicio
A diferencia de los LLM tradicionales limitados a sus datos de entrenamiento, RAG puede acceder a una gran cantidad de información de una base de conocimientos.
RAG como servicio recupera información actualizada relacionada con la solicitud y la utiliza para elaborar una respuesta, lo que resulta en salidas que son más precisas y abordan directamente la consulta del usuario.
Las capacidades de RAG se extienden más allá de responder preguntas. Puede ayudar a las empresas en tareas de creación de contenido, como la elaboración de publicaciones de blog, artículos o descripciones de productos.
Puede analizar noticias en tiempo real, informes de la industria y contenido de redes sociales para identificar tendencias, comprender el sentimiento del cliente y obtener información sobre las estrategias de la competencia.
RAG permite que el LLM presente información con transparencia al atribuir fuentes. La salida puede incluir citas o referencias, lo que permite a los usuarios verificar la información y profundizar si es necesario.
Los beneficios de nuestros servicios aumentados por recuperación
Los sistemas RAG se pueden adaptar fácilmente a diferentes dominios simplemente ajustando las fuentes de datos externas. Esto permite el despliegue rápido de soluciones de IA generativa en nuevas áreas sin un reentrenamiento extenso del LLM.
Actualizar la base de conocimientos en un sistema RAG suele ser más fácil que volver a entrenar un LLM. Esto simplifica el mantenimiento y garantiza que el sistema se mantenga al día con la información más reciente.
A diferencia de los LLM entrenados en conjuntos de datos masivos de origen desconocido, la implementación de RAG le permite elegir las fuentes de datos que utiliza el LLM.
Nuestro proceso de trabajo
Evaluación
Comenzaremos discutiendo sus objetivos específicos y los resultados deseados para la aplicación LLM.
Recopilación de datos e ingeniería rápida
Nuestro equipo de ingeniería de datos limpiará, preprocesará y organizará sus nuevas fuentes de datos.
Configuración del sistema de recuperación
Luego, configuraremos un sistema de recuperación que pueda buscar y entregar información relevante al LLM de manera eficiente en función de sus indicaciones y consultas.
Integración de LLM
Después de eso, integraremos su LLM existente con el sistema RAG.
Diseño de avisos
Nuestros expertos en PNL colaborarán con usted para diseñar avisos e instrucciones efectivos para el LLM.
Entrenamiento
Entrenaremos y afinaremos el sistema RAG para mejorar la calidad y la precisión del texto generado.
Evaluación
Nuestro equipo evaluará continuamente las salidas del sistema, asegurándose de que cumplan con sus requisitos.
Refinamiento
Con base en esta evaluación, podríamos refinar las fuentes de datos, los métodos de recuperación o las indicaciones para optimizar la eficacia general del sistema RAG.
Soporte continuo
Monitorearemos el estado del sistema, abordaremos cualquier problema técnico y nos mantendremos actualizados sobre los últimos avances en la tecnología RAG.
Aplicaciones RAG para diferentes industrias
Los modelos RAG pueden analizar los datos financieros de un usuario, como las facturas (con consentimiento), y recomendar opciones de inversión adecuadas, productos de préstamo, facturas o estrategias de presupuesto.
La generación aumentada por recuperación puede personalizar las experiencias de aprendizaje adaptando el contenido relevante a las fortalezas, debilidades y ritmo de aprendizaje de un estudiante.
RAG se puede utilizar para crear descripciones de productos únicas e informativas que vayan más allá de las especificaciones básicas.
La generación aumentada por recuperación se puede utilizar para crear recorridos virtuales de propiedades o para analizar las tendencias del mercado y los datos de las propiedades para generar informes de valoración automatizados.
¿Por qué elegirnos?
Nuestro equipo ofrece una amplia experiencia en la elaboración de indicaciones efectivas para guiar el modelo RAG hacia el resultado deseado.
Standupcode cuenta con prácticas sólidas de seguridad de datos para proteger su información confidencial y cumple con las regulaciones de privacidad de datos.
Ofrecemos opciones de personalización para adaptar el modelo de generación aumentada por recuperación a sus necesidades y fuentes de datos específicas.
Comentarios de los Clientes
Las siguientes reseñas fueron recopiladas en nuestro sitio web.
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