כאשר משתמש מספק הנחיה למודל שפה גדול עם יכולות RAG, המערכת מחפשת מידע רלוונטי בבסיס ידע חיצוני.

המידע שאותר משמש להשלמת הידע הפנימי של מודל השפה הגדול. בעיקרון, זה נותן למודל השפה הגדול הקשר נוסף לעבוד איתו.

לבסוף, מודל השפה הגדול משתמש בהבנתו את השפה והמידע המורחב כדי ליצור תגובה לשאילתת המשתמש.

בניגוד למודלי שפה גדולים מסורתיים המוגבלים לנתוני האימון שלהם, RAG יכול לגשת לכמות עצומה של מידע מבסיס ידע.

RAG כשירות מאחזר מידע עדכני הקשור להנחיה ומשתמש בו כדי ליצור תגובה, וכתוצאה מכך פלטים מדויקים יותר ומטפלים ישירות בשאילתת המשתמש.

יכולותיו של RAG חורגות מעבר למענה על שאלות. הוא יכול לסייע לעסקים במשימות יצירת תוכן כמו כתיבת פוסטים בבלוג, מאמרים או תיאורי מוצרים.

הוא יכול לנתח חדשות בזמן אמת, דוחות בתעשייה ותוכן מדיה חברתית כדי לזהות מגמות, להבין את סנטימנט הלקוחות ולקבל תובנות לגבי אסטרטגיות של מתחרים.

RAG מאפשר למודל השפה הגדול להציג מידע בשקיפות על ידי ייחוס מקורות. הפלט יכול לכלול ציטוטים או הפניות, המאפשרים למשתמשים לאמת את המידע ולהעמיק בו במידת הצורך.

ניתן להתאים בקלות מערכות RAG לתחומים שונים על ידי התאמת מקורות הנתונים החיצוניים. זה מאפשר פריסה מהירה של פתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית בתחומים חדשים ללא צורך באימון מחדש נרחב של מודל השפה הגדול.

עדכון בסיס הידע במערכת RAG בדרך כלל קל יותר מאשר אימון מחדש של מודל שפה גדול. זה מפשט את התחזוקה ומבטיח שהמערכת תישאר מעודכנת עם המידע העדכני ביותר.

בניגוד למודלי שפה גדולים שאומנו על מערכי נתונים עצומים ממקור לא ידוע, יישום RAG מאפשר לך לבחור את מקורות הנתונים שבהם מודל השפה הגדול משתמש.

הצוות שלנו מציע מומחיות נרחבת ביצירת הנחיות יעילות כדי להנחות את מודל ה- RAG לתוצאה הרצויה.

ל- Standupcode יש נהלי אבטחת נתונים חזקים כדי להגן על המידע הרגיש שלך ודבק בתקנות פרטיות הנתונים.

אנו מציעים אפשרויות התאמה אישית להתאמת מודל יצירת התוכן המורחב לאחזור לצרכים ולמקורות הנתונים הספציפיים שלך.