RAG jako usługa

Wyobraź sobie, że Twoje aplikacje i usługi zyskują na sile dzięki dużym modelom językowym. Technologia Retrieval Augmented Generation (RAG) otwiera przed Tobą dostęp do oceanu wiedzy, pozwalając jednocześnie zachować pełną kontrolę nad generowanymi treściami. Niezależnie od tego, czy chcesz ulepszyć wyszukiwanie, stworzyć zwięzłe podsumowania dokumentów, precyzyjnie odpowiadać na pytania, czy generować angażujące treści, RAG jako usługa pomoże Ci wykorzystać zaawansowane technologie sztucznej inteligencji, dając Ci jednocześnie pełną kontrolę nad procesem.

Czym jest generacja rozszerzona o wyszukiwanie?

Generacja rozszerzona o wyszukiwanie (RAG) to technika, która pomaga poprawić dokładność i rzetelność dużych modeli językowych (LLM) poprzez włączanie informacji z zewnętrznych źródeł.

Wyszukiwanie

Kiedy użytkownik wysyła zapytanie do dużego modelu językowego (LLM) z funkcją RAG, system wyszukuje odpowiednie informacje w zewnętrznej bazie wiedzy.

Uzupełnianie

Te odnalezione informacje służą do uzupełnienia wewnętrznej wiedzy LLM. Zasadniczo daje to LLM dodatkowy kontekst do pracy.

Generowanie

Na koniec LLM wykorzystuje swoją wiedzę o języku i uzupełnione informacje, aby wygenerować odpowiedź na zapytanie użytkownika.

Nasze usługi generacji rozszerzonej o wyszukiwanie

Przygotowanie danych

Nasz zespół potrafi zidentyfikować i przygotować zewnętrzne źródło danych dla LLM, dbając o to, by te dane były trafne dla domeny LLM i aktualne.

Budowa systemu wyszukiwania informacji

Nasi eksperci zaprojektują i wdrożą system wyszukiwania i pobierania trafnych informacji z zewnętrznego źródła danych z wykorzystaniem wektorowych baz danych.

Tworzenie algorytmu wyszukiwania informacji

Nasz zespół może opracować algorytmy analizujące zapytania użytkowników i identyfikujące najbardziej trafne fragmenty z danych zewnętrznych.

Uzupełnianie zapytań LLM

Nasi eksperci techniczni mogą opracować system, który włącza fragmenty pobranych danych lub kluczowe frazy, aby ukierunkować odpowiedź LLM.

Ewaluacja i ulepszanie

Monitorujemy wydajność systemu i opinie użytkowników, aby stale ulepszać proces wyszukiwania i dane treningowe LLM.

Możliwości RAG jako usługi

Dostęp do obszernej wiedzy

W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli LLM ograniczonych do danych treningowych, RAG ma dostęp do ogromnej ilości informacji z bazy wiedzy.

Trafność

RAG jako usługa pobiera aktualne informacje związane z zapytaniem i wykorzystuje je do tworzenia odpowiedzi, co skutkuje dokładniejszymi wynikami, które bezpośrednio odnoszą się do zapytania użytkownika.

Generowanie treści

Możliwości RAG wykraczają poza odpowiadanie na pytania. Może wspierać firmy w tworzeniu treści, takich jak posty na blogach, artykuły czy opisy produktów.

Badania rynku

Potrafi analizować najnowsze wiadomości, raporty branżowe i treści w mediach społecznościowych, aby identyfikować trendy, rozumieć nastroje klientów i uzyskiwać wgląd w strategie konkurencji.

Zaufanie użytkowników

RAG pozwala LLM prezentować informacje w sposób przejrzysty, podając źródła. Wynik może zawierać cytaty lub odnośniki, umożliwiając użytkownikom weryfikację informacji i dalsze zgłębianie tematu w razie potrzeby.

Korzyści z naszych usług rozszerzonych o wyszukiwanie

Elastyczność

Systemy RAG można łatwo dostosować do różnych dziedzin, po prostu zmieniając zewnętrzne źródła danych. Pozwala to na szybkie wdrażanie rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji w nowych obszarach bez konieczności gruntownego przekwalifikowywania LLM.

Prostsza konserwacja systemu

Aktualizacja bazy wiedzy w systemie RAG jest zazwyczaj łatwiejsza niż przekwalifikowywanie LLM. Uproszcza to konserwację i zapewnia, że system jest na bieżąco z najnowszymi informacjami.

Kontrola nad źródłami wiedzy

W przeciwieństwie do modeli LLM szkolonych na ogromnych zbiorach danych o nieznanym pochodzeniu, implementacja RAG pozwala wybrać źródła danych używane przez LLM.

Nasz proces pracy

Ocena

Zaczniemy od omówienia Twoich konkretnych celów i oczekiwanych rezultatów aplikacji LLM.

Gromadzenie danych i inżynieria zapytań

Nasz zespół inżynierów danych oczyści, przetworzy wstępnie i uporządkuje Twoje nowe źródła danych.

Konfiguracja systemu wyszukiwania

Następnie skonfigurujemy system wyszukiwania, który będzie mógł efektywnie wyszukiwać i dostarczać trafne informacje do LLM na podstawie jego zapytań.

Integracja LLM

Po tym zintegrujemy Twój istniejący LLM z systemem RAG.

Projektowanie zapytań

Nasi eksperci NLP będą z Tobą współpracować, aby zaprojektować skuteczne zapytania i instrukcje dla LLM.

Szkolenie

Przeszkolimy i dostroimy system RAG, aby poprawić jakość i dokładność generowanego tekstu.

Ewaluacja

Nasz zespół będzie stale oceniał wyniki systemu, upewniając się, że spełniają one Twoje wymagania.

Udoskonalanie

Na podstawie tej oceny możemy udoskonalić źródła danych, metody wyszukiwania lub zapytania, aby zoptymalizować ogólną skuteczność systemu RAG.

Stałe wsparcie

Będziemy monitorować stan systemu, rozwiązywać wszelkie problemy techniczne i być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w technologii RAG.

Zastosowania RAG w różnych branżach

,Fintech

Modele RAG mogą analizować dane finansowe użytkownika, takie jak rachunki (za zgodą), i rekomendować odpowiednie opcje inwestycyjne, produkty kredytowe, rachunki lub strategie budżetowania.

,Edtech

Generacja rozszerzona o wyszukiwanie może personalizować doświadczenia edukacyjne, dostosowując odpowiednie treści do mocnych i słabych stron ucznia oraz jego tempa nauki.

,Handel detaliczny

RAG może być wykorzystywany do tworzenia unikalnych i informacyjnych opisów produktów, które wykraczają poza podstawowe specyfikacje.

,Nieruchomości

Generacja rozszerzona o wyszukiwanie może być wykorzystywana do tworzenia wirtualnych wycieczek po nieruchomościach lub do analizy trendów rynkowych i danych o nieruchomościach w celu generowania automatycznych raportów wyceny.

Dlaczego warto nas wybrać?

Doświadczenie

Nasz zespół oferuje rozległą wiedzę specjalistyczną w zakresie tworzenia skutecznych zapytań, aby ukierunkować model RAG na pożądany rezultat.

Bezpieczeństwo danych

Standupcode stosuje solidne praktyki bezpieczeństwa danych w celu ochrony poufnych informacji i przestrzega przepisów o ochronie danych.

Dostosowywanie

Oferujemy opcje dostosowywania, aby dopasować model generacji rozszerzonej o wyszukiwanie do Twoich konkretnych potrzeb i źródeł danych.

Opinie klientów

Poniższe recenzje zostały zebrane na naszej stronie.

4 gwiazdki na podstawie 100 recenzji

Nowatorskie Wdrożenie AI

Implementacja RAG zwiększyła dokładność danych o 40%, skracając czas odpowiedzi na potrzeby klientów.

Zrecenzowane przez Pan Wojciech Sobczak (Dyrektor ds. Kluczowych Klientów)

Usprawnione Decyzje Oparte na AI

Model generowania wspomaganego wyszukiwaniem poprawił proces podejmowania decyzji o 30%, czyniąc nasze systemy bardziej wydajne.

Zrecenzowane przez Pani Elżbieta Lisowska (Analityk ds. Danych Strategicznych)

Generowanie Treści na Nowym Poziomie

Produkcja treści wzrosła o 50%, zachowując najwyższą jakość, dzięki nowatorskim rozwiązaniom RAG.

Zrecenzowane przez Pan Tomasz Wiśniewski (Menedżer ds. Strategii Treści)

Zaawansowana Analiza w Czasie Rzeczywistym

System analizy w czasie rzeczywistym zwiększył nasze możliwości analityczne o 35%, przyspieszając podejmowanie decyzji.

Zrecenzowane przez Pan Krzysztof Zieliński (Menedżer ds. Analiz BI)

Szybsze Rozwiązania Dla Klientów

Rozwiązania RAG pozwoliły nam skrócić czas obsługi zapytań o 20%, poprawiając satysfakcję klientów.

Zrecenzowane przez Pan Tomasz Kamiński (Inżynier Wsparcia Technicznego)

Efektywne i Szybkie Wyszukiwanie

RAG zwiększył dokładność wyszukiwania o 30%, przekształcając nasze systemy w wydajne narzędzia.

Zrecenzowane przez Pan Rafał Nowak (Specjalista ds. Wyszukiwania)

Lepsze Prognozy dla Lepszych Decyzji

System RAG poprawił nasze prognozy o 25%, co znacząco wpłynęło na efektywność planowania strategicznego.

Zrecenzowane przez Pani Katarzyna Wysocka (Strateg ds. Planowania)

Zintegrowana Platforma Danych

Integracja z platformą przebiegła bezproblemowo, zwiększając wydajność pobierania danych o 30%.

Zrecenzowane przez Pan Łukasz Król (Analityk ds. Systemów)

Optymalizacja Pracy z Dokumentami

Czas przetwarzania dokumentów został skrócony o 35%, co wpłynęło na znaczne zwiększenie wydajności zespołu.

Zrecenzowane przez Pan Rafał Lisowski (Menedżer ds. Dokumentacji)

Niezawodne Wnioski Operacyjne

Rozwiązanie RAG zwiększyło wydajność operacyjną o 40%, dostarczając praktycznych analiz.

Zrecenzowane przez Pan Michał Zieliński (Menedżer ds. Operacyjnych)

Masz pytania? Znajdź odpowiedzi poniżej!

Nasze najczęściej zadawane pytania

Wyobraź sobie model AI, który nie tylko generuje odpowiedzi, ale działa jak prawdziwy detektyw wiedzy. Retrieval-Augmented Generation (RAG) to połączenie mocy wyszukiwania z kreatywnością generowania. W czasie rzeczywistym przeszukuje zewnętrzne bazy danych, niczym doświadczony bibliotekarz, aby dostarczyć Ci precyzyjne i aktualne informacje, a następnie ubiera je w formę zrozumiałej i angażującej odpowiedzi. To idealne rozwiązanie dla tych, którzy potrzebują odpowiedzi opartych na najnowszych danych i dopasowanych do konkretnego kontekstu.

Wyobraź sobie model AI, który nie tylko bazuje na wiedzy zdobytej podczas treningu, ale stale uczy się i rozwija. RAG, w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, korzysta z wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym. Dzięki temu odpowiedzi, które generuje, są nie tylko precyzyjne, ale i idealnie dopasowane do kontekstu pytania. Nawet w przypadku skomplikowanych zapytań i dynamicznie zmieniających się danych, RAG dostarcza odpowiedzi trafne i aktualne.

Wyobraź sobie, że Twój biznes to precyzyjny zegar, a RAG to klucz, który go nakręca. RAG, czyli Retrieval Augmented Generation, to technologia, która zasila rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, dostarczając im aktualnych i trafnych informacji. Dzięki temu interakcje z klientami stają się bardziej naturalne i efektywne, decyzje biznesowe podejmowane są szybciej, a doświadczenia użytkowników nabierają indywidualnego charakteru. To jak spersonalizowany przewodnik, który prowadzi Twoich klientów za rękę, oferując im dokładnie to, czego potrzebują. RAG to prawdziwy game-changer dla firm, które potrzebują natychmiastowego dostępu do informacji, takich jak działy obsługi klienta, twórcy treści czy analitycy danych. To inwestycja, która zwraca się z nawiązką, przynosząc wymierne korzyści w postaci zadowolonych klientów i rosnących zysków.

Wyobraź sobie świat, gdzie finanse mówią ludzkim językiem, a opieka zdrowotna zna odpowiedzi na każde pytanie. To właśnie moc RAG – Retrieval-Augmented Generation. W e-commerce, RAG to Twój asystent, który prowadzi klienta za rękę, a w edukacji – mentor, który otwiera drzwi do wiedzy. Od precyzyjnych analiz finansowych, po automatyzację procesów w służbie zdrowia, RAG to klucz do lepszych decyzji, opartych na rzetelnych danych.