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 dal Recupero?
La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) è una tecnica che migliora la precisione e l'affidabilità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) incorporando informazioni da fonti esterne.
Quando un utente invia una query a un LLM con capacità RAG, il sistema cerca informazioni pertinenti in una base di conoscenza esterna.
Queste informazioni recuperate vengono utilizzate per integrare la conoscenza interna dell'LLM. Fondamentalmente, l'LLM riceve 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 dal Recupero
Preparazione dei dati
Il nostro team può identificare e preparare la fonte di dati esterna per l'LLM, assicurandosi che questi dati siano pertinenti e aggiornati per il dominio dell'LLM.
Costruzione del 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 dell'LLM
I nostri esperti tecnici possono sviluppare un sistema che incorpori estratti dei dati recuperati o parole 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 dell'LLM.
Caratteristiche di RAG come servizio
A differenza degli LLM tradizionali che sono limitati ai loro dati di addestramento, RAG può accedere a una grande quantità di informazioni da una base di conoscenza.
RAG come servizio recupera informazioni aggiornate relative alla query e le utilizza per generare una risposta, risultando in output più accurati che affrontano direttamente la query dell'utente.
Le capacità di RAG vanno oltre la semplice risposta alle domande. Può aiutare le aziende in compiti di creazione di contenuti come scrivere post di blog, articoli o descrizioni di prodotti.
Può analizzare notizie in tempo reale, rapporti di settore e contenuti dei social media per identificare tendenze, comprendere il sentiment dei clienti e ottenere informazioni sulle strategie dei concorrenti.
RAG consente all'LLM di presentare informazioni in modo trasparente 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 Generazione Aumentata dal Recupero
I sistemi RAG possono essere facilmente adattati a diversi domini regolando le fonti di dati esterne. Ciò consente una rapida implementazione di soluzioni di IA generativa in nuovi campi senza un ampio riaddestramento dell'LLM.
Aggiornare la base di conoscenza in un sistema RAG è generalmente più facile che riaddestrare un LLM. Ciò semplifica la manutenzione e garantisce che il sistema rimanga aggiornato con le informazioni più recenti.
A differenza degli LLM addestrati con set di dati massivi di origine sconosciuta, l'implementazione di RAG consente di scegliere le fonti di dati utilizzate dall'LLM.
Il nostro processo di lavoro
Valutazione
Inizieremo discutendo i tuoi obiettivi specifici e i risultati desiderati per l'applicazione dell'LLM.
Raccolta dati e ingegneria dei prompt
Il nostro team di ingegneria dei dati pulirà, pre-processerà e organizzerà le tue nuove fonti di dati.
Configurazione del sistema di recupero
Successivamente, configureremo un sistema di recupero che possa cercare e fornire in modo efficiente informazioni pertinenti all'LLM in base ai suoi prompt e query.
Integrazione dell'LLM
Successivamente, integreremo il tuo LLM esistente nel sistema RAG.
Progettazione dei prompt
I nostri esperti di NLP lavoreranno con te per progettare prompt e istruzioni efficaci per l'LLM.
Addestramento
Addestreremo e ottimizzeremo il sistema RAG per migliorare la qualità e la precisione del testo generato.
Valutazione
Il nostro team valuterà continuamente gli output del sistema, assicurandosi che soddisfino i tuoi requisiti.
Raffinamento
In base a questa valutazione, possiamo 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, affronteremo eventuali problemi tecnici e rimarremo aggiornati sugli ultimi progressi nella tecnologia RAG.
Applicazioni di RAG per vari settori
I modelli RAG possono analizzare i dati finanziari degli utenti, come le fatture (con il loro consenso), e raccomandare opzioni di investimento appropriate, prodotti di credito, fatture o strategie di bilancio.
La Generazione Aumentata dal Recupero può personalizzare le esperienze di apprendimento adattando contenuti pertinenti ai punti di forza, debolezze e ritmo di apprendimento dello studente.
RAG può essere utilizzato per creare descrizioni di prodotti uniche e informative che vanno oltre le specifiche di base.
La Generazione Aumentata dal Recupero può essere utilizzata per creare tour virtuali di proprietà o analizzare le tendenze del mercato e i dati delle proprietà per generare rapporti di valutazione automatizzati.
Perché scegliere noi?
Il nostro team offre una vasta esperienza nella creazione di prompt efficaci per guidare il modello RAG verso il risultato desiderato.
Standupcode applica pratiche robuste di sicurezza dei dati per proteggere le tue informazioni sensibili e si conforma alle normative sulla privacy dei dati.
Offriamo opzioni di personalizzazione per adattare il modello di Generazione Aumentata dal Recupero alle tue esigenze specifiche e fonti di dati.
Feedback dei Clienti
Le seguenti recensioni sono state raccolte sul nostro sito web.
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