La RAG : votre service d'IA nouvelle génération
Imaginez : exploiter la puissance des modèles de langage pour propulser vos applications et services. La génération augmentée par la récupération, c'est la clé. Plongez dans un océan de connaissances tout en gardant le contrôle. Recherche optimisée, synthèses de documents percutantes, réponses précises et contenu captivant : la RAG, c'est votre allié pour une IA performante et maîtrisée.
Qu'est-ce que la génération augmentée par la récupération ?
La génération augmentée par la récupération (RAG) est une technique qui permet d'améliorer la précision et la fiabilité des grands modèles linguistiques (LLM) en intégrant des informations provenant de sources externes.
Lorsqu'un utilisateur soumet une requête à un LLM doté de capacités RAG, le système recherche des informations pertinentes dans une base de connaissances externe.
Ces informations récupérées sont utilisées pour compléter les connaissances internes du LLM. En gros, cela donne au LLM un contexte supplémentaire avec lequel travailler.
Enfin, le LLM utilise sa compréhension du langage et les informations augmentées pour générer une réponse à la requête de l'utilisateur.
Nos services de génération augmentée par la récupération
Préparation des données
Notre équipe peut identifier et préparer la source de données externe pour le LLM et s'assurer que ces données sont pertinentes pour le domaine du LLM et à jour.
Construction du système de recherche d'informations
Nos experts peuvent concevoir et mettre en œuvre un système de recherche et de récupération d'informations pertinentes à partir de la source de données externe à l'aide de bases de données vectorielles.
Création d'un algorithme de recherche d'informations
Notre équipe peut développer des algorithmes pour analyser les requêtes ou les questions des utilisateurs et identifier les passages les plus pertinents à partir des données externes.
Augmentation des invites LLM
Nos experts techniques peuvent développer un système qui intègre des extraits des données récupérées ou des expressions clés pour guider la réponse du LLM.
Évaluation et amélioration
Nous pouvons surveiller les performances du système et les commentaires des utilisateurs afin d'améliorer en permanence le processus de récupération et les données d'entraînement du LLM.
Capacités de RAG en tant que service
Contrairement aux LLM traditionnels limités à leurs données d'entraînement, RAG peut accéder à une grande quantité d'informations provenant d'une base de connaissances.
RAG en tant que service récupère des informations à jour relatives à l'invite et les utilise pour élaborer une réponse, ce qui donne des résultats plus précis et répondant directement à la requête de l'utilisateur.
Les capacités de RAG vont au-delà des réponses aux questions. Il peut aider les entreprises dans les tâches de création de contenu comme la rédaction d'articles de blog, d'articles ou de descriptions de produits.
Il peut analyser les actualités en temps réel, les rapports de l'industrie et le contenu des médias sociaux pour identifier les tendances, comprendre le sentiment des clients et obtenir des informations sur les stratégies des concurrents.
RAG permet au LLM de présenter les informations en toute transparence en attribuant les sources. La sortie peut inclure des citations ou des références, permettant aux utilisateurs de vérifier les informations et d'approfondir si nécessaire.
Les avantages de nos services augmentés par la récupération
Les systèmes RAG peuvent être facilement adaptés à différents domaines en ajustant simplement les sources de données externes. Cela permet un déploiement rapide de solutions d'IA générative dans de nouveaux domaines sans réentraînement approfondi du LLM.
La mise à jour de la base de connaissances dans un système RAG est généralement plus facile que le réentraînement d'un LLM. Cela simplifie la maintenance et garantit que le système reste à jour avec les dernières informations.
Contrairement aux LLM entraînés sur des ensembles de données massifs d'origine inconnue, l'implémentation de RAG vous permet de choisir les sources de données que le LLM utilise.
Notre processus de travail
Évaluation
Nous commencerons par discuter de vos objectifs spécifiques et des résultats souhaités pour l'application LLM.
Collecte de données et ingénierie des invites
Notre équipe d'ingénierie des données nettoiera, prétraitera et organisera vos nouvelles sources de données.
Configuration du système de récupération
Ensuite, nous mettrons en place un système de récupération qui peut rechercher et fournir efficacement des informations pertinentes au LLM en fonction de ses invites et de ses requêtes.
Intégration de LLM
Après cela, nous intégrerons votre LLM existant au système RAG.
Conception des invites
Nos experts en PNL collaboreront avec vous pour concevoir des invites et des instructions efficaces pour le LLM.
Entraînement
Nous formerons et affinerons le système RAG pour améliorer la qualité et la précision du texte généré.
Évaluation
Notre équipe évaluera en permanence les résultats du système, en s'assurant qu'ils répondent à vos exigences.
Affinement
Sur la base de cette évaluation, nous pourrions affiner les sources de données, les méthodes de récupération ou les invites pour optimiser l'efficacité globale du système RAG.
Support continu
Nous surveillerons l'état du système, en résolvant tout problème technique et en nous tenant au courant des dernières avancées de la technologie RAG.
Applications RAG pour différentes industries
Les modèles RAG peuvent analyser les données financières d'un utilisateur, telles que les factures (avec son consentement), et recommander des options d'investissement, des produits de prêt, des factures ou des stratégies budgétaires appropriées.
La génération augmentée par la récupération peut personnaliser les expériences d'apprentissage en adaptant le contenu pertinent aux forces, aux faiblesses et au rythme d'apprentissage d'un élève.
RAG peut être utilisé pour créer des descriptions de produits uniques et informatives qui vont au-delà des spécifications de base.
La génération augmentée par la récupération peut être utilisée pour créer des visites virtuelles de propriétés ou pour analyser les tendances du marché et les données immobilières afin de générer des rapports d'évaluation automatisés.
Pourquoi nous choisir ?
Notre équipe possède une vaste expertise dans l'élaboration d'invites efficaces pour guider le modèle RAG vers le résultat souhaité.
Standupcode a mis en place de solides pratiques de sécurité des données pour protéger vos informations sensibles et adhère aux réglementations en matière de confidentialité des données.
Nous proposons des options de personnalisation pour adapter le modèle de génération augmentée par la récupération à vos besoins et à vos sources de données spécifiques.
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