RAG sebagai Perkhidmatan

Bayangkan, aplikasi dan perkhidmatan anda diperkasa oleh model bahasa besar. Generasi diperkaya dapatan membolehkan anda memanfaatkan lautan ilmu pengetahuan sambil mengekalkan kawalan ke atas output. Sama ada anda ingin menambah baik carian, meringkaskan dokumen, menjawab soalan, atau menjana kandungan, RAG sebagai perkhidmatan membantu anda mencapai AI termaju dengan pengawasan penuh.

Apakah Generasi Bertambah Pengambilan?

Generasi Bertambah Pengambilan (RAG) adalah teknik yang meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan model bahasa besar (LLM) dengan menggabungkan maklumat daripada sumber luaran.

Pengambilan

Apabila pengguna menghantar pertanyaan kepada LLM dengan keupayaan RAG, sistem mencari maklumat yang berkaitan dalam pangkalan pengetahuan luaran.

Penambahan

Maklumat yang diambil ini digunakan untuk melengkapkan pengetahuan dalaman LLM. Pada dasarnya, LLM menerima konteks tambahan untuk digunakan.

Penjanaan

Akhirnya, LLM menggunakan pemahaman bahasanya dan maklumat yang ditambah untuk menjana respons kepada pertanyaan pengguna.

Perkhidmatan Generasi Bertambah Pengambilan Kami

Penyediaan Data

Pasukan kami boleh mengenal pasti dan menyediakan sumber data luaran untuk LLM, memastikan bahawa data ini relevan dan terkini untuk domain LLM.

Pembinaan Sistem Pengambilan Maklumat

Pakar kami boleh mereka bentuk dan melaksanakan sistem untuk mencari dan mengambil maklumat yang berkaitan daripada sumber data luaran menggunakan pangkalan data vektor.

Penciptaan Algoritma Pengambilan Maklumat

Pasukan kami boleh membangunkan algoritma untuk menganalisis pertanyaan atau soalan pengguna dan mengenal pasti petikan yang paling relevan daripada data luaran.

Penambahan Prompt LLM

Pakar teknikal kami boleh membangunkan sistem yang menggabungkan petikan data yang diambil atau kata kunci untuk membimbing respons LLM.

Penilaian dan Peningkatan

Kami boleh memantau prestasi sistem dan maklum balas pengguna untuk terus meningkatkan proses pengambilan dan data latihan LLM.

Ciri-ciri RAG sebagai Perkhidmatan

Akses kepada Pengetahuan Luas

Berbeza dengan LLM tradisional yang terhad kepada data latihannya, RAG boleh mengakses sejumlah besar maklumat daripada pangkalan pengetahuan.

Kerelevanan

RAG sebagai perkhidmatan mengambil maklumat terkini yang berkaitan dengan pertanyaan dan menggunakannya untuk menjana respons, menghasilkan output yang lebih tepat yang menangani pertanyaan pengguna secara langsung.

Penciptaan Kandungan

Keupayaan RAG melangkaui sekadar menjawab soalan. Ia boleh membantu perniagaan dalam tugas penciptaan kandungan seperti menulis catatan blog, artikel atau penerangan produk.

Penyelidikan Pasaran

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.

Kepercayaan Pengguna

RAG membolehkan LLM membentangkan maklumat secara telus dengan mengaitkan sumber. Output boleh termasuk petikan atau rujukan, membolehkan pengguna mengesahkan maklumat dan menyelidik lebih mendalam jika perlu.

Manfaat Perkhidmatan Generasi Bertambah Pengambilan Kami

Fleksibiliti

Sistem RAG boleh disesuaikan dengan mudah kepada pelbagai domain dengan melaraskan sumber data luaran. Ini membolehkan pelaksanaan pantas penyelesaian AI generatif dalam bidang baharu tanpa latihan semula LLM yang meluas.

Penyelenggaraan Sistem Lebih Mudah

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

Kawalan ke atas Sumber Pengetahuan

Berbeza dengan LLM yang dilatih dengan set data besar yang tidak diketahui asalnya, pelaksanaan RAG membolehkan anda memilih sumber data yang digunakan oleh LLM.

Proses Kerja Kami

Penilaian

Kami akan bermula dengan membincangkan matlamat khusus anda dan hasil yang diingini untuk aplikasi LLM.

Pengumpulan Data dan Kejuruteraan Prompt

Pasukan kejuruteraan data kami akan membersihkan, memproses dan menyusun sumber data baharu anda.

Penyediaan Sistem Pengambilan

Seterusnya, kami akan menyediakan sistem pengambilan yang boleh mencari dan menyampaikan maklumat yang berkaitan dengan cekap kepada LLM berdasarkan prompt dan pertanyaannya.

Integrasi LLM

Seterusnya, kami akan mengintegrasikan LLM sedia ada anda ke dalam sistem RAG.

Reka Bentuk Prompt

Pakar NLP kami akan bekerjasama dengan anda untuk mereka bentuk prompt dan arahan yang berkesan untuk LLM.

Latihan

Kami akan melatih dan mengoptimumkan sistem RAG untuk meningkatkan kualiti dan ketepatan teks yang dijana.

Penilaian

Pasukan kami akan sentiasa menilai output sistem, memastikan ia memenuhi keperluan anda.

Penyempurnaan

Berdasarkan penilaian ini, kami boleh memperhalusi sumber data, kaedah pengambilan atau prompt untuk mengoptimumkan keberkesanan keseluruhan sistem RAG.

Sokongan Berterusan

Kami akan memantau kesihatan sistem, menangani masalah teknikal dan kekal terkini dengan kemajuan terkini dalam teknologi RAG.

Aplikasi RAG untuk Pelbagai Industri

,Fintech

Model RAG boleh menganalisis data kewangan pengguna, seperti invois (dengan persetujuan mereka), dan mengesyorkan pilihan pelaburan yang sesuai, produk kredit, invois atau strategi belanjawan.

,Edtech

Generasi Bertambah Pengambilan boleh memperibadikan pengalaman pembelajaran dengan menyesuaikan kandungan yang berkaitan dengan kekuatan, kelemahan dan kadar pembelajaran pelajar.

,Runcit

RAG boleh digunakan untuk mencipta penerangan produk yang unik dan bermaklumat yang melangkaui spesifikasi asas.

,Hartanah

Generasi Bertambah Pengambilan boleh digunakan untuk mencipta lawatan maya hartanah atau menganalisis trend pasaran dan data hartanah untuk menjana laporan penilaian automatik.

Mengapa Memilih Kami?

Pengalaman

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

Keselamatan Data

Standupcode menggunakan amalan keselamatan data yang kukuh untuk melindungi maklumat sensitif anda dan mematuhi peraturan privasi data.

Penyesuaian

Kami menawarkan pilihan penyesuaian untuk menyesuaikan model Generasi Bertambah Pengambilan dengan keperluan khusus dan sumber data anda.

Maklum Balas Pelanggan

Ulasan berikut dikumpulkan di laman web kami.

4 bintang berdasarkan 100 ulasan

Inovasi AI untuk Rantaian Bekalan

Sistem integrasi AI mereka telah meningkatkan prestasi rantaian bekalan kami dengan ketara, mengurangkan masa pengurusan dan memaksimumkan kecekapan.

Diulas oleh Encik Hafiz Razman (Pengurus Sokongan Pelanggan)

Keputusan Berdasarkan Data Inovatif

Penyelesaian mereka memberikan wawasan yang lebih mendalam untuk operasi perhutanan kami, meningkatkan kadar kejayaan sebanyak 30%.

Diulas oleh Encik Zahiruddin Hassan (Penganalisis Data)

Revolusi dalam Penjanaan Kandungan

Sistem RAG mereka telah membantu kami menghasilkan kandungan dengan lebih pantas dan pada masa yang sama mengekalkan kualiti premium.

Diulas oleh Encik Faizal Amin (Ketua Strategi Kandungan)

Pandangan Masa Nyata Lanjutan

Sistem mereka memberikan analisis yang mendalam untuk pandangan masa nyata, meningkatkan ketepatan dalam keputusan perniagaan kami.

Diulas oleh Encik Iqbal Hakimi (Pengurus Perisikan Perniagaan)

Sistem Pertanyaan Pelanggan Moden

Sistem generasi tambahan mereka memberikan kami penyelesaian yang cekap untuk pertanyaan pelanggan, menjimatkan masa dan tenaga kerja.

Diulas oleh Encik Hazim Aiman (Jurutera Sokongan)

Carian Pintar dan Efisien

Penyelesaian carian mereka telah membantu pelanggan kami mendapatkan maklumat dengan lebih pantas dan tepat.

Diulas oleh Encik Hafiz Adnan (Ketua Pengoptimuman Carian)

Ramalan Permintaan yang Tepat

Dengan sistem mereka, ketepatan ramalan permintaan kami telah bertambah baik, membolehkan perancangan strategik yang lebih cekap.

Diulas oleh Encik Amirul Ikram (Perancang Strategik)

Platform Data yang Dihubungkan

Sistem mereka telah menyelaraskan platform kami, memberikan pengumpulan data yang pantas dan tepat.

Diulas oleh Encik Adib Faizal (Penganalisis Sistem IT)

Automasi Pemprosesan Dokumen

Proses pemprosesan dokumen kini lebih pantas, membolehkan kami menjimatkan masa dan meningkatkan produktiviti secara keseluruhan.

Diulas oleh Encik Ridwan Faisal (Ketua Pengurusan Dokumen)

Pandangan Data yang Mendalam

Pandangan data yang mendalam dari sistem mereka telah meningkatkan produktiviti dan mengurangkan masa operasi kami.

Diulas oleh Encik Faisal Hakimi (Pengurus Operasi)

Ada Soalan? Cari Jawapan Di Bawah!

Soalan-soalan yang paling kerap ditanya

Generasi Bertambah Pengambilan (RAG) adalah model AI hibrid yang menggabungkan pengambilan data dan keupayaan generatif. Ia mengambil maklumat yang berkaitan daripada sumber data luaran dalam masa nyata dan menggunakannya untuk menjana respons yang tepat dan relevan secara kontekstual. Pendekatan ini meningkatkan kualiti dan ketepatan output AI, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang memerlukan maklumat terkini dan khusus.

Berbeza dengan model AI tradisional yang hanya bergantung pada pengetahuan terlatih, RAG menggabungkan pencarian data masa nyata untuk meningkatkan keupayaan generatifnya. Ini membolehkan model menghasilkan keputusan yang lebih tepat dan relevan secara kontekstual, malah untuk pertanyaan yang kompleks atau senario data yang dinamik.

Bayangkan, RAG meningkatkan ketepatan dan kerelevanan penyelesaian berkuasa AI, membawa kepada interaksi pelanggan yang lebih baik, membuat keputusan yang lebih pantas, dan pengalaman pengguna yang lebih diperibadikan. Ia amat bermanfaat untuk perniagaan yang memerlukan pengambilan maklumat masa nyata, seperti sokongan pelanggan, penjanaan kandungan dan analitik dipacu data.

Bayangkan dunia di mana kewangan, penjagaan kesihatan, e-dagang, dan pendidikan menjadi lebih pintar. Di sinilah RAG (Retrieval-Augmented Generation) memainkan peranan penting. Ia bukan sekadar memberi jawapan, tetapi jawapan yang tepat dan terperinci. Proses kompleks diotomatkan, dan wawasan yang lebih bernas dapat diperoleh untuk keputusan yang lebih bijak. Dengan RAG, industri-industri ini mampu mencapai tahap kecekapan dan inovasi yang lebih tinggi.