RAG sebagai Layanan

Bayangkan, aplikasi dan layanan Anda menjadi lebih cerdas dan responsif. Retrieval Augmented Generation (RAG) sebagai layanan, menawarkan peluang untuk memanfaatkan pengetahuan terkini sambil tetap memegang kendali atas hasil yang dihasilkan. Baik Anda ingin meningkatkan pencarian, meringkas dokumen, menjawab pertanyaan, atau menghasilkan konten yang menarik, RAG sebagai layanan dapat membantu Anda mendapatkan kecerdasan buatan tingkat lanjut tanpa kehilangan kendali. Rasakan transformasi dalam layanan Anda dengan RAG!

Apa itu Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang meningkatkan akurasi dan keandalan model bahasa besar (LLM) dengan menggabungkan informasi dari sumber eksternal.

Pengambilan

Ketika pengguna mengirimkan kueri ke LLM dengan kemampuan RAG, sistem mencari informasi relevan di basis pengetahuan eksternal.

Augmentasi

Informasi yang diambil ini digunakan untuk melengkapi pengetahuan internal LLM. Pada dasarnya, LLM menerima konteks tambahan untuk bekerja.

Generasi

Akhirnya, LLM menggunakan pemahaman bahasanya dan informasi yang ditingkatkan untuk menghasilkan respons terhadap kueri pengguna.

Layanan Retrieval-Augmented Generation Kami

Persiapan Data

Tim kami dapat mengidentifikasi dan menyiapkan sumber data eksternal untuk LLM, memastikan bahwa data tersebut relevan dan mutakhir untuk domain LLM.

Pembangunan Sistem Pengambilan Informasi

Para ahli kami dapat merancang dan mengimplementasikan sistem untuk mencari dan mengambil informasi relevan dari sumber data eksternal menggunakan basis data vektor.

Pembuatan Algoritma Pengambilan Informasi

Tim kami dapat mengembangkan algoritma untuk menganalisis kueri atau pertanyaan pengguna dan mengidentifikasi bagian paling relevan dari data eksternal.

Augmentasi Prompt LLM

Para ahli teknis kami dapat mengembangkan sistem yang menggabungkan potongan data yang diambil atau kata kunci untuk memandu respons LLM.

Evaluasi dan Peningkatan

Kami dapat memantau kinerja sistem dan umpan balik pengguna untuk terus meningkatkan proses pengambilan dan data pelatihan LLM.

Fitur RAG sebagai Layanan

Akses ke Pengetahuan Luas

Berbeda dengan LLM tradisional yang terbatas pada data pelatihannya, RAG dapat mengakses sejumlah besar informasi dari basis pengetahuan.

Relevansi

RAG sebagai layanan mengambil informasi terkini yang terkait dengan kueri dan menggunakannya untuk menghasilkan respons, menghasilkan output yang lebih akurat dan langsung menangani kueri pengguna.

Pembuatan Konten

Kemampuan RAG melampaui sekadar menjawab pertanyaan. Ini dapat membantu bisnis dalam tugas pembuatan konten seperti menulis posting blog, artikel, atau deskripsi produk.

Riset Pasar

Ini dapat menganalisis berita real-time, laporan industri, dan konten media sosial untuk mengidentifikasi tren, memahami sentimen pelanggan, dan mendapatkan wawasan tentang strategi pesaing.

Kepercayaan Pengguna

RAG memungkinkan LLM untuk menyajikan informasi secara transparan dengan mengaitkan sumber. Output dapat mencakup kutipan atau referensi, memungkinkan pengguna untuk memverifikasi informasi dan menyelami lebih dalam jika diperlukan.

Manfaat Layanan Retrieval-Augmented Generation Kami

Fleksibilitas

Sistem RAG dapat dengan mudah disesuaikan dengan berbagai domain dengan menyesuaikan sumber data eksternal. Ini memungkinkan penerapan cepat solusi AI generatif di bidang baru tanpa pelatihan ulang LLM yang ekstensif.

Pemeliharaan Sistem Lebih Mudah

Memperbarui basis pengetahuan dalam sistem RAG biasanya lebih mudah daripada melatih ulang LLM. Ini menyederhanakan pemeliharaan dan memastikan bahwa sistem tetap mutakhir dengan informasi terbaru.

Kontrol atas Sumber Pengetahuan

Berbeda dengan LLM yang dilatih dengan kumpulan data besar yang tidak diketahui asalnya, penerapan RAG memungkinkan Anda memilih sumber data yang digunakan LLM.

Proses Kerja Kami

Evaluasi

Kami akan memulai dengan mendiskusikan tujuan spesifik Anda dan hasil yang diinginkan untuk aplikasi LLM.

Pengumpulan Data dan Rekayasa Prompt

Tim rekayasa data kami akan membersihkan, memproses, dan mengatur sumber data baru Anda.

Penyiapan Sistem Pengambilan

Selanjutnya, kami akan menyiapkan sistem pengambilan yang dapat mencari dan memberikan informasi relevan secara efisien ke LLM berdasarkan prompt dan kuerinya.

Integrasi LLM

Setelah itu, kami akan mengintegrasikan LLM Anda yang ada ke dalam sistem RAG.

Desain Prompt

Para ahli NLP kami akan bekerja sama dengan Anda untuk merancang prompt dan instruksi yang efektif untuk LLM.

Pelatihan

Kami akan melatih dan mengoptimalkan sistem RAG untuk meningkatkan kualitas dan akurasi teks yang dihasilkan.

Evaluasi

Tim kami akan terus mengevaluasi output sistem, memastikan bahwa mereka memenuhi persyaratan Anda.

Penyempurnaan

Berdasarkan evaluasi ini, kami dapat menyempurnakan sumber data, metode pengambilan, atau prompt untuk mengoptimalkan efektivitas keseluruhan sistem RAG.

Dukungan Berkelanjutan

Kami akan memantau kesehatan sistem, menangani masalah teknis, dan tetap mendapatkan informasi terbaru tentang kemajuan terbaru dalam teknologi RAG.

Aplikasi RAG untuk Berbagai Industri

,Fintech

Model RAG dapat menganalisis data keuangan pengguna, seperti faktur (dengan persetujuan mereka), dan merekomendasikan opsi investasi yang sesuai, produk kredit, faktur, atau strategi anggaran.

,Edtech

Retrieval-Augmented Generation dapat mempersonalisasi pengalaman belajar dengan menyesuaikan konten relevan dengan kekuatan, kelemahan, dan kecepatan belajar siswa.

,Ritel

RAG dapat digunakan untuk membuat deskripsi produk yang unik dan informatif yang melampaui spesifikasi dasar.

,Real Estate

Retrieval-Augmented Generation dapat digunakan untuk membuat tur virtual properti atau menganalisis tren pasar dan data properti untuk menghasilkan laporan penilaian otomatis.

Mengapa Memilih Kami?

Pengalaman

Tim kami menawarkan keahlian luas dalam membuat prompt yang efektif untuk memandu model RAG menuju hasil yang diinginkan.

Keamanan Data

Standupcode menerapkan praktik keamanan data yang kuat untuk melindungi informasi sensitif Anda dan mematuhi peraturan privasi data.

Penyesuaian

Kami menawarkan opsi penyesuaian untuk menyesuaikan model Retrieval-Augmented Generation dengan kebutuhan spesifik dan sumber data Anda.

Umpan Balik Pelanggan

Ulasan berikut dikumpulkan di situs web kami.

4 bintang berdasarkan 100 ulasan

Integrasi AI untuk Solusi Pelanggan

Implementasi RAG mereka meningkatkan akurasi data kami hingga 40%, meningkatkan waktu respons pelanggan secara signifikan.

Ditinjau oleh Pak Dedi Saputra (Manajer Dukungan Pelanggan)

Pengambilan Keputusan yang Optimal

Proses pengambilan keputusan kami meningkat sebesar 30% dengan solusi RAG yang efisien.

Ditinjau oleh Ibu Maya Kartika (Analis Data)

Transformasi Proses Konten

Produksi konten kami meningkat hingga 50% tanpa mengorbankan kualitas, berkat solusi RAG mereka.

Ditinjau oleh Pak Reza Maulana (Kepala Strategi Konten)

Wawasan Analitik yang Revolusioner

Wawasan real-time dari sistem mereka meningkatkan kemampuan analitik kami hingga 35%.

Ditinjau oleh Pak Aditya Santoso (Manajer Intelijen Bisnis)

Solusi Cepat untuk Pelanggan

Kami mengurangi waktu penyelesaian pertanyaan hingga 20% dengan solusi mereka yang inovatif.

Ditinjau oleh Pak Dani Wibowo (Teknisi Pendukung)

Kemampuan Pencarian yang Canggih

Solusi RAG meningkatkan akurasi pencarian kami hingga 30%, membantu pelanggan menemukan informasi lebih cepat.

Ditinjau oleh Ibu Maya Larasati (Kepala Optimasi Pencarian)

Wawasan Perencanaan yang Akurat

Sistem RAG mereka membantu kami meningkatkan akurasi perkiraan sebesar 25%, mendukung perencanaan strategis yang lebih baik.

Ditinjau oleh Pak Raka Kusuma (Perencana Strategis)

Efisiensi Integrasi Data

Integrasi sistem dengan platform kami meningkatkan efisiensi pengambilan data hingga 30%.

Ditinjau oleh Ibu Ratna Kusumawati (Analis Sistem IT)

Efisiensi Dokumen Bertenaga AI

Waktu pemrosesan dokumen kami berkurang 35%, meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.

Ditinjau oleh Pak Dedi Maulana (Kepala Manajemen Dokumen)

Efisiensi Operasional Bertenaga AI

Solusi RAG mereka memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, meningkatkan efisiensi operasional hingga 40%.

Ditinjau oleh Ibu Sinta Ayu (Manajer Operasional)

Punya Pertanyaan? Temukan Jawabannya Di Bawah!

Pertanyaan Kami yang Paling Sering Ditanyakan

Generasi yang Diperkaya Pengambilan Kembali (RAG) adalah model AI hibrida yang menggabungkan pengambilan data dan kemampuan generatif. Model ini mengambil informasi relevan dari sumber data eksternal secara real-time dan menggunakannya untuk menghasilkan respons yang akurat dan relevan secara kontekstual. Pendekatan ini meningkatkan kualitas dan presisi output AI, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan informasi terkini dan spesifik.

Berbeda dengan model AI tradisional yang hanya mengandalkan pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya, RAG menggabungkan pengambilan data real-time untuk meningkatkan kemampuan generatifnya. Hal ini memungkinkan model untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual, bahkan untuk pertanyaan kompleks atau skenario data dinamis.

Bayangkan, RAG meningkatkan akurasi dan relevansi solusi berbasis AI, menghasilkan interaksi pelanggan yang lebih baik, pengambilan keputusan yang lebih cepat, dan pengalaman pengguna yang lebih personal. Ini sangat bermanfaat bagi bisnis yang membutuhkan pengambilan informasi real-time, seperti layanan pelanggan, pembuatan konten, dan analisis berbasis data. Contohnya, tim dukungan pelanggan dapat memberikan jawaban instan dan akurat, sementara tim pemasaran dapat membuat konten yang sangat relevan dan menarik.

Bayangkan dunia di mana informasi mengalir semudah sungai, memberikan jawaban detail dan akurat untuk setiap pertanyaan di industri keuangan, kesehatan, e-commerce, dan pendidikan. Itulah kekuatan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dengan RAG, proses rumit menjadi otomatis, wawasan berharga muncul dari data, dan keputusan berbasis data menjadi lebih tajam dan efektif. Dari laporan keuangan yang rumit hingga diagnosis medis yang tepat, dari strategi pemasaran yang personal hingga pengalaman belajar yang interaktif, RAG membuka potensi tak terbatas untuk pertumbuhan dan inovasi di berbagai sektor.