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 mejora la precisión y confiabilidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al incorporar información de fuentes externas.
Cuando un usuario envía una consulta 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, el LLM recibe contexto adicional con el que puede 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, asegurándose de que estos datos sean relevantes y actualizados para el dominio del LLM.
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 palabras 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.
Características de RAG como servicio
A diferencia de los LLMs tradicionales que están 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 consulta y la utiliza para generar una respuesta, lo que resulta en salidas más precisas y que abordan directamente la consulta del usuario.
Las capacidades de RAG van más allá de responder preguntas. Puede ayudar a las empresas en tareas de creación de contenido como escribir 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 los competidores.
RAG permite que el LLM presente información de manera transparente al atribuir las fuentes. La salida puede incluir citas o referencias, lo que permite a los usuarios verificar la información y profundizar más si es necesario.
Beneficios de nuestros servicios de Generación Aumentada por Recuperación
Los sistemas RAG se pueden adaptar fácilmente a diferentes dominios ajustando las fuentes de datos externas. Esto permite la implementación rápida de soluciones de IA generativa en nuevos campos sin una reentrenamiento extenso del LLM.
Actualizar la base de conocimientos en un sistema RAG suele ser más fácil que reentrenar un LLM. Esto simplifica el mantenimiento y asegura que el sistema se mantenga actualizado con la información más reciente.
A diferencia de los LLMs entrenados con 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 del LLM.
Recopilación de datos e ingeniería de prompts
Nuestro equipo de ingeniería de datos limpiará, procesará y organizará sus nuevas fuentes de datos.
Configuración del sistema de recuperación
Luego, configuraremos un sistema de recuperación que pueda buscar y entregar eficientemente información relevante al LLM basado en sus prompts y consultas.
Integración del LLM
Después, integraremos su LLM existente en el sistema RAG.
Diseño de prompts
Nuestros expertos en NLP trabajarán con usted para diseñar prompts e instrucciones efectivas para el LLM.
Entrenamiento
Entrenaremos y optimizaremos el sistema RAG para mejorar la calidad y precisión del texto generado.
Evaluación
Nuestro equipo evaluará continuamente las salidas del sistema, asegurándose de que cumplan con sus requisitos.
Refinamiento
Basándonos en esta evaluación, podemos refinar las fuentes de datos, los métodos de recuperación o los prompts para optimizar la efectividad general del sistema RAG.
Soporte continuo
Monitorearemos la salud del sistema, abordaremos cualquier problema técnico y nos mantendremos al tanto de los últimos avances en la tecnología RAG.
Aplicaciones de RAG para diversas industrias
Los modelos RAG pueden analizar los datos financieros del usuario, como facturas (con su consentimiento), y recomendar opciones de inversión adecuadas, productos de crédito, facturas o estrategias de presupuesto.
La Generación Aumentada por Recuperación puede personalizar las experiencias de aprendizaje al adaptar contenido relevante a las fortalezas, debilidades y ritmo de aprendizaje del estudiante.
RAG se puede utilizar para crear descripciones de productos únicas e informativas que van más allá de las especificaciones básicas.
La Generación Aumentada por Recuperación se puede utilizar para crear recorridos virtuales de propiedades o analizar tendencias del mercado y datos de propiedades para generar informes de evaluación automatizados.
¿Por qué elegirnos?
Nuestro equipo ofrece una amplia experiencia en la creación de prompts efectivos para guiar el modelo RAG hacia el resultado deseado.
Standupcode aplica prácticas robustas de seguridad de datos para proteger su información sensible 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 específicas y fuentes de datos.
Comentarios de los Clientes
Las siguientes reseñas fueron recopiladas en nuestro sitio web.
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