RAG come servizio
Immagina di poter amplificare le tue applicazioni e i tuoi servizi con la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni. La generazione aumentata dal recupero (RAG) ti offre l'opportunità di attingere a un nuovo bacino di conoscenze, mantenendo al contempo il controllo sui risultati. Che tu stia cercando di migliorare la ricerca, riassumere documenti, rispondere a domande o generare contenuti, RAG as a service ti consente di sfruttare l'IA avanzata mantenendo la supervisione.
Che cos'è la generazione aumentata del recupero?
La generazione aumentata del recupero (RAG) è una tecnica che aiuta a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) incorporando informazioni da fonti esterne.
Quando un utente fornisce un prompt a un LLM con capacità RAG, il sistema cerca informazioni pertinenti in una base di conoscenza esterna.
Queste informazioni recuperate vengono utilizzate per integrare le conoscenze interne dell'LLM. In pratica, forniscono all'LLM un contesto aggiuntivo con cui lavorare.
Infine, l'LLM utilizza la sua comprensione del linguaggio e le informazioni aumentate per generare una risposta alla query dell'utente.
I nostri servizi di generazione aumentata del recupero
Preparazione dei dati
Il nostro team può identificare e preparare la fonte di dati esterna per LLM e garantire che questi dati siano pertinenti al dominio di LLM e aggiornati.
Costruire il sistema di recupero delle informazioni
I nostri esperti possono progettare e implementare un sistema per cercare e recuperare informazioni pertinenti dalla fonte di dati esterna utilizzando database vettoriali.
Creazione di un algoritmo di recupero delle informazioni
Il nostro team può sviluppare algoritmi per analizzare le query o le domande degli utenti e identificare i passaggi più pertinenti dai dati esterni.
Aumento del prompt LLM
I nostri esperti tecnici possono sviluppare un sistema che incorpora frammenti dai dati recuperati o frasi chiave per guidare la risposta dell'LLM.
Valutazione e miglioramento
Possiamo monitorare le prestazioni del sistema e il feedback degli utenti per migliorare continuamente il processo di recupero e i dati di addestramento LLM.
Capacità di RAG come servizio
A differenza dei tradizionali LLM limitati ai loro dati di addestramento, RAG può accedere a una vasta quantità di informazioni da una base di conoscenza
RAG come servizio recupera informazioni aggiornate relative al prompt e le utilizza per elaborare una risposta, ottenendo output più accurati e che rispondono direttamente alla query dell'utente.
Le capacità di RAG si estendono oltre la risposta alle domande. Può aiutare le aziende nelle attività di creazione di contenuti come la creazione di post di blog, articoli o descrizioni dei prodotti.
Può analizzare notizie in tempo reale, rapporti di settore e contenuti dei social media per identificare le tendenze, comprendere il sentiment dei clienti e ottenere informazioni dettagliate sulle strategie della concorrenza.
RAG consente all'LLM di presentare le informazioni con trasparenza attribuendo le fonti. L'output può includere citazioni o riferimenti, consentendo agli utenti di verificare le informazioni e approfondire se necessario.
I vantaggi dei nostri servizi di aumento del recupero
I sistemi RAG possono essere facilmente adattati a diversi domini semplicemente regolando le fonti di dati esterne. Ciò consente la rapida distribuzione di soluzioni di IA generativa in nuove aree senza un ampio riaddestramento di LLM.
L'aggiornamento della base di conoscenza in un sistema RAG è in genere più semplice rispetto al riaddestramento di un LLM. Ciò semplifica la manutenzione e garantisce che il sistema rimanga aggiornato con le informazioni più recenti.
A differenza degli LLM addestrati su enormi set di dati di origine sconosciuta, l'implementazione di RAG consente di scegliere le fonti di dati utilizzate da LLM.
Il nostro processo di lavoro
Valutazione
Inizieremo discutendo i tuoi obiettivi specifici e i risultati desiderati per l'applicazione LLM.
Raccolta dati e ingegneria rapida
Il nostro team di ingegneria dei dati pulirà, preelaborerà e organizzerà le tue nuove fonti di dati.
Configurazione del sistema di recupero
Quindi, imposteremo un sistema di recupero in grado di cercare e fornire in modo efficiente informazioni pertinenti all'LLM in base ai suoi prompt e query.
Integrazione LLM
Successivamente, integreremo il tuo LLM esistente con il sistema RAG.
Progettazione rapida
I nostri esperti di PNL collaboreranno con te per progettare prompt e istruzioni efficaci per LLM.
Formazione
Addestreremo e perfezioneremo il sistema RAG per migliorare la qualità e l'accuratezza del testo generato.
Valutazione
Il nostro team valuterà continuamente gli output del sistema, assicurandosi che soddisfino i requisiti.
Affinamento
Sulla base di questa valutazione, potremmo perfezionare le fonti di dati, i metodi di recupero o i prompt per ottimizzare l'efficacia complessiva del sistema RAG.
Supporto continuo
Monitoreremo lo stato del sistema, risolvendo eventuali problemi tecnici e rimanendo aggiornati sugli ultimi progressi nella tecnologia RAG.
Applicazioni RAG per diversi settori
I modelli RAG possono analizzare i dati finanziari di un utente, come le fatture (con il consenso) e consigliare opzioni di investimento, prodotti di prestito, fatture o strategie di budgeting adatte.
La generazione aumentata del recupero può personalizzare le esperienze di apprendimento adattando i contenuti pertinenti ai punti di forza, di debolezza e al ritmo di apprendimento di uno studente.
RAG può essere utilizzato per creare descrizioni dei prodotti uniche e informative che vadano oltre le specifiche di base.
La generazione aumentata del recupero può essere utilizzata per creare tour virtuali di proprietà o per analizzare le tendenze del mercato e i dati delle proprietà per generare report di valutazione automatizzati.
Perché sceglierci?
Il nostro team offre una vasta esperienza nella creazione di prompt efficaci per guidare il modello RAG verso il risultato desiderato.
Standupcode ha implementato solide pratiche di sicurezza dei dati per proteggere le tue informazioni sensibili e aderisce alle normative sulla privacy dei dati.
Offriamo opzioni di personalizzazione per adattare il modello di generazione aumentata del recupero alle tue esigenze e fonti di dati specifiche.
Feedback dei Clienti
Le seguenti recensioni sono state raccolte sul nostro sito web.
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