RAG as a service
Stel je voor: je kunt de kracht van grote taalmodellen gebruiken om je applicaties en diensten te verbeteren. Retrieval augmented generation (RAG) biedt de mogelijkheid om te putten uit een enorme bron van kennis, terwijl je toch de controle over de output behoudt. Of je nu de zoekfunctie wilt verbeteren, documenten wilt samenvatten, vragen wilt beantwoorden of content wilt genereren, RAG as a service helpt je geavanceerde AI te benutten met behoud van toezicht.
Wat is retrieval augmented generation?
Retrieval augmented generation (RAG) is een techniek die helpt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door informatie uit externe bronnen op te nemen.
Wanneer een gebruiker een prompt geeft aan een LLM met RAG-mogelijkheden, zoekt het systeem naar relevante informatie in een externe kennisbank.
Deze opgehaalde informatie wordt gebruikt om de interne kennis van de LLM aan te vullen. In principe geeft het de LLM extra context om mee te werken.
Ten slotte gebruikt de LLM zijn taalbegrip en de aangevulde informatie om een reactie op de gebruikersquery te genereren.
Onze retrieval augmented generation services
Datavoorbereiding
Ons team kan de externe databron identificeren en voorbereiden voor de LLM en ervoor zorgen dat deze data relevant is voor het domein van de LLM en up-to-date is.
Het informatiesysteem bouwen
Onze experts kunnen een systeem ontwerpen en implementeren om relevante informatie uit de externe databron te zoeken en op te halen met behulp van vector databases.
Een algoritme voor informatie ophalen creëren
Ons team kan algoritmen ontwikkelen om gebruikersvragen of -vragen te analyseren en de meest relevante passages uit de externe data te identificeren.
LLM prompt augmentatie
Onze tech-experts kunnen een systeem ontwikkelen dat fragmenten uit de opgehaalde data of trefwoorden opneemt om de reactie van de LLM te sturen.
Evaluatie en verbetering
We kunnen de prestaties van het systeem en de feedback van gebruikers controleren om het retrieval proces en de LLM trainingsdata continu te verbeteren.
Mogelijkheden van RAG as a service
In tegenstelling tot traditionele LLM's die beperkt zijn tot hun trainingsdata, heeft RAG toegang tot een enorme hoeveelheid informatie uit een kennisbank.
RAG as a service haalt up-to-date informatie op met betrekking tot de prompt en gebruikt deze om een reactie te formuleren, wat resulteert in outputs die nauwkeuriger zijn en direct de vraag van de gebruiker beantwoorden.
De mogelijkheden van RAG gaan verder dan het beantwoorden van vragen. Het kan bedrijven helpen bij het creëren van content, zoals het schrijven van blog posts, artikelen of productbeschrijvingen.
Het kan real-time nieuws, branche rapporten en social media content analyseren om trends te identificeren, klant sentiment te begrijpen en inzicht te krijgen in concurrentiestrategieën.
RAG stelt de LLM in staat om informatie met transparantie te presenteren door bronnen te vermelden. De output kan citaten of referenties bevatten, waardoor gebruikers de informatie kunnen verifiëren en indien nodig dieper kunnen graven.
De voordelen van onze retrieval-augmented services
RAG-systemen kunnen gemakkelijk worden aangepast aan verschillende domeinen door simpelweg de externe databronnen aan te passen. Dit zorgt voor een snelle implementatie van generatieve AI-oplossingen in nieuwe gebieden zonder uitgebreide LLM-hertraining.
Het bijwerken van de kennisbank in een RAG-systeem is meestal gemakkelijker dan het hertrainen van een LLM. Dit vereenvoudigt het onderhoud en zorgt ervoor dat het systeem up-to-date blijft met de nieuwste informatie.
In tegenstelling tot LLM's die zijn getraind op enorme datasets van onbekende oorsprong, kunt u bij de implementatie van RAG de databronnen kiezen die de LLM gebruikt.
Ons werkproces
Beoordeling
We beginnen met het bespreken van uw specifieke doelen en gewenste resultaten voor de LLM-applicatie.
Dataverzameling en prompt engineering
Ons data engineering team zal uw nieuwe databronnen opschonen, voorbewerken en organiseren.
Retrieval systeem installatie
Vervolgens zullen we een retrieval systeem opzetten dat efficiënt relevante informatie kan zoeken en leveren aan de LLM op basis van zijn prompts en queries.
LLM integratie
Daarna zullen we uw bestaande LLM integreren met het RAG-systeem.
Prompt ontwerp
Onze NLP-experts zullen met u samenwerken om effectieve prompts en instructies voor de LLM te ontwerpen.
Training
We zullen het RAG-systeem trainen en finetunen om de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegenereerde tekst te verbeteren.
Evaluatie
Ons team zal de outputs van het systeem continu evalueren en ervoor zorgen dat ze aan uw eisen voldoen.
Verfijning
Op basis van deze evaluatie kunnen we de databronnen, retrieval methoden of prompts verfijnen om de algehele effectiviteit van het RAG-systeem te optimaliseren.
Doorlopende ondersteuning
We zullen de gezondheid van het systeem controleren, eventuele technische problemen aanpakken en op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen in RAG-technologie.
RAG toepassingen voor verschillende industrieën
RAG-modellen kunnen de financiële gegevens van een gebruiker analyseren, zoals rekeningen (met toestemming), en geschikte investeringsopties, leningproducten, rekeningen of budgetstrategieën aanbevelen.
Retrieval augmented generation kan leerervaringen personaliseren door relevante content af te stemmen op de sterke punten, zwakke punten en het leertempo van een student.
RAG kan worden gebruikt om unieke en informatieve productbeschrijvingen te maken die verder gaan dan basisspecificaties.
Retrieval augmented generation kan worden gebruikt om virtuele rondleidingen van eigendommen te maken of om markttrends en eigendomsgegevens te analyseren om geautomatiseerde taxatierapporten te genereren.
Waarom kiezen voor ons?
Ons team biedt uitgebreide expertise in het opstellen van effectieve prompts om het RAG-model naar het gewenste resultaat te leiden.
Standupcode hanteert robuuste databeveiligingspraktijken om uw gevoelige informatie te beschermen en houdt zich aan de regelgeving inzake dataprivacy.
We bieden aanpassingsmogelijkheden om het retrieval augmented generation model af te stemmen op uw specifieke behoeften en databronnen.
Klantenfeedback
De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.
Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!
Onze Meest Gestelde Vragen
© Copyright 2022-2024 Standupcode