RAG בתור שירות
האם שקלת לרתום מודלי שפה גדולים כדי לשפר את האפליקציות והשירותים שלך? יצירת תוכן משופרת אחזור מציגה הזדמנות לנצל את מאגר הידע החדש תוך שמירה על שליטה על הפלטים. בין אם אתם מחפשים לשפר את החיפוש, לסכם מסמכים, לענות על שאלות או ליצור תוכן, RAG כשירות יכול לעזור לכם לקבל בינה מלאכותית מתקדמת תוך שמירה על פיקוח.
מהו שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע?
שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע (RAG) היא טכניקה שמשפרת את הדיוק והאמינות של מודלי שפה גדולים (LLMs) על ידי שילוב מידע ממקורות חיצוניים.
כאשר משתמש שולח שאילתה ל-LLM עם יכולות RAG, המערכת מחפשת מידע רלוונטי במאגר ידע חיצוני.
מידע זה שנאגר משמש להשלמת הידע הפנימי של ה-LLM. בעצם, ה-LLM מקבל הקשר נוסף לעבוד איתו.
לבסוף, ה-LLM משתמש בהבנת השפה שלו ובמידע המוגדל כדי ליצור תגובה לשאילתת המשתמש.
שירותי שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע שלנו
הכנת נתונים
הצוות שלנו יכול לזהות ולהכין את מקור הנתונים החיצוני עבור ה-LLM, ולהבטיח שהנתונים הללו יהיו רלוונטיים ומעודכנים לתחום ה-LLM.
בניית מערכת אחזור מידע
המומחים שלנו יכולים לעצב וליישם מערכת לחיפוש ואחזור מידע רלוונטי ממקור הנתונים החיצוני באמצעות מאגרי נתונים וקטוריים.
יצירת אלגוריתם אחזור מידע
הצוות שלנו יכול לפתח אלגוריתמים לניתוח שאילתות או שאלות של משתמשים וזיהוי הקטעים הרלוונטיים ביותר מהנתונים החיצוניים.
הגדלת ה-prompt של ה-LLM
המומחים הטכניים שלנו יכולים לפתח מערכת שמשלבת קטעים מהנתונים שנאגרו או מילות מפתח כדי להנחות את תגובת ה-LLM.
הערכה ושיפור
אנחנו יכולים לעקוב אחר ביצועי המערכת והמשוב מהמשתמשים כדי לשפר באופן מתמשך את תהליך האחזור ונתוני האימון של ה-LLM.
תכונות של RAG כשירות
בניגוד ל-LLMs מסורתיים המוגבלים לנתוני האימון שלהם, RAG יכול לגשת לכמות גדולה של מידע ממאגר ידע.
RAG כשירות מאחזר מידע מעודכן הקשור לשאילתה ומשתמש בו כדי ליצור תגובה, מה שמוביל לתוצאות מדויקות יותר שמטפלות ישירות בשאילתת המשתמש.
היכולות של RAG חורגות מעבר למענה על שאלות. היא יכולה לסייע לעסקים במשימות יצירת תוכן כמו כתיבת פוסטים בבלוג, מאמרים או תיאורי מוצרים.
היא יכולה לנתח חדשות בזמן אמת, דוחות תעשייה ותוכן מדיה חברתית כדי לזהות מגמות, להבין את תחושות הלקוחות ולקבל תובנות על אסטרטגיות המתחרים.
RAG מאפשרת ל-LLM להציג מידע בצורה שקופה על ידי ייחוס המקורות. הפלט יכול לכלול ציטוטים או הפניות, מה שמאפשר למשתמשים לאמת את המידע ולהעמיק יותר אם יש צורך.
היתרונות של שירותי שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע שלנו
ניתן להתאים מערכות RAG בקלות לתחומים שונים על ידי התאמת מקורות הנתונים החיצוניים. זה מאפשר יישום מהיר של פתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית בתחומים חדשים ללא צורך באימון מחדש נרחב של ה-LLM.
עדכון מאגר הידע במערכת RAG הוא בדרך כלל קל יותר מאשר אימון מחדש של LLM. זה מפשט את התחזוקה ומבטיח שהמערכת תישאר מעודכנת עם המידע העדכני ביותר.
בניגוד ל-LLMs שאומנו עם מערכי נתונים עצומים ממקור לא ידוע, יישום RAG מאפשר לך לבחור את מקורות הנתונים שה-LLM משתמש בהם.
תהליך העבודה שלנו
הערכה
נתחיל בדיון על המטרות הספציפיות שלך והתוצאות הרצויות ליישום ה-LLM.
איסוף נתונים והנדסת prompts
צוות הנדסת הנתונים שלנו ינקה, יעבד ויארגן את מקורות הנתונים החדשים שלך.
הגדרת מערכת האחזור
לאחר מכן, נגדיר מערכת אחזור שיכולה לחפש ולספק ביעילות מידע רלוונטי ל-LLM בהתבסס על ה-prompts והשאילתות שלו.
אינטגרציה של ה-LLM
לאחר מכן, נשלב את ה-LLM הקיים שלך במערכת RAG.
עיצוב prompts
המומחים שלנו ב-NLP יעבדו איתך כדי לעצב prompts והוראות יעילים עבור ה-LLM.
אימון
נאמן ונשפר את מערכת RAG כדי לשפר את איכות ודיוק הטקסט שנוצר.
הערכה
הצוות שלנו יעריך באופן מתמשך את הפלטים של המערכת, ויבטיח שהם עומדים בדרישות שלך.
שיפור
בהתבסס על הערכה זו, נוכל לשפר את מקורות הנתונים, שיטות האחזור או ה-prompts כדי למקסם את היעילות הכוללת של מערכת RAG.
תמיכה מתמשכת
נעקוב אחר בריאות המערכת, נטפל בבעיות טכניות ונשאר מעודכנים בהתפתחויות האחרונות בטכנולוגיית RAG.
יישומי RAG לתעשיות שונות
מודלי RAG יכולים לנתח נתונים פיננסיים של משתמשים, כגון חשבוניות (בהסכמתם), ולהמליץ על אפשרויות השקעה מתאימות, מוצרים אשראי, חשבוניות או אסטרטגיות תקציב.
שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע יכול להתאים אישית את חוויות הלמידה על ידי התאמת תוכן רלוונטי לחוזקות, חולשות וקצב הלמידה של התלמיד.
RAG יכול לשמש ליצירת תיאורי מוצרים ייחודיים ומידעיים שמעבר למפרטים הבסיסיים.
שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע יכול לשמש ליצירת סיורים וירטואליים של נכסים או לניתוח מגמות שוק ונתוני נכסים ליצירת דוחות הערכה אוטומטיים.
למה לבחור בנו?
הצוות שלנו מציע מומחיות רחבה ביצירת prompts יעילים כדי להנחות את מודל RAG לתוצאה הרצויה.
Standupcode מיישמת נהלי אבטחת נתונים חזקים כדי להגן על המידע הרגיש שלך ועומדת בתקנות פרטיות הנתונים.
אנו מציעים אפשרויות התאמה אישית כדי להתאים את מודל שיפור יצירת תוכן בעזרת אחזור מידע לצרכים הספציפיים שלך ולמקורות הנתונים.
משוב לקוחות
הביקורות הבאות נאספו באתר שלנו.
יש לכם שאלות? מצאו תשובות כאן!
שאלות נפוצות
© Copyright 2022-2025 Standupcode