Apabila pengguna memberikan arahan kepada LLM dengan keupayaan RAG, sistem mencari maklumat yang relevan dalam pangkalan data luaran.

Maklumat yang diambil ini digunakan untuk menambah pengetahuan dalaman LLM. Pada asasnya, ia memberi konteks tambahan kepada LLM untuk berfungsi.

Akhirnya, LLM menggunakan pemahamannya tentang bahasa dan maklumat tambahan untuk menjana respons kepada pertanyaan pengguna.

Tidak seperti LLM tradisional yang terhad kepada data latihan mereka, RAG boleh mengakses sejumlah besar maklumat daripada pangkalan pengetahuan.

RAG sebagai perkhidmatan mendapatkan semula maklumat terkini yang berkaitan dengan arahan dan menggunakannya untuk mencipta respons, menghasilkan output yang lebih tepat dan menangani pertanyaan pengguna secara langsung.

Kebolehan RAG melangkaui menjawab soalan. Ia boleh membantu perniagaan dalam tugasan penciptaan kandungan seperti mencipta catatan blog, artikel atau penerangan produk.

Ia boleh menganalisis berita masa nyata, laporan industri dan kandungan media sosial untuk mengenal pasti trend, memahami sentimen pelanggan dan mendapatkan pandangan tentang strategi pesaing.

RAG membolehkan LLM untuk menyampaikan maklumat dengan ketelusan dengan mengaitkan sumber. Output boleh termasuk petikan atau rujukan, membolehkan pengguna mengesahkan maklumat dan menyelidiki lebih mendalam jika perlu.

Sistem RAG boleh disesuaikan dengan mudah kepada domain yang berbeza dengan hanya melaraskan sumber data luaran. Ini membolehkan penggunaan penyelesaian AI generatif yang pantas di kawasan baharu tanpa latihan semula LLM yang meluas.

Mengemas kini pangkalan pengetahuan dalam sistem RAG biasanya lebih mudah daripada melatih semula LLM. Ini memudahkan penyelenggaraan dan memastikan sistem kekal semasa dengan maklumat terkini.

Tidak seperti LLM yang dilatih pada set data besar yang tidak diketahui asalnya, pelaksanaan RAG membolehkan anda memilih sumber data yang digunakan oleh LLM.

Pasukan kami menawarkan kepakaran yang luas dalam mencipta gesaan yang berkesan untuk membimbing model RAG ke arah hasil yang diingini.

Standupcode mempunyai amalan keselamatan data yang mantap untuk melindungi maklumat sensitif anda dan mematuhi peraturan privasi data.

Kami menawarkan pilihan penyesuaian untuk menyesuaikan model penjanaan tambahan dapatan semula kepada keperluan dan sumber data khusus anda.