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 Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technika, która poprawia dokładność i niezawodność dużych modeli językowych (LLM) poprzez integrację informacji z zewnętrznych źródeł.

Wyszukiwanie

Kiedy użytkownik wysyła zapytanie do LLM z funkcjami RAG, system wyszukuje odpowiednie informacje w zewnętrznej bazie wiedzy.

Augmentacja

Te wyszukane informacje są wykorzystywane do uzupełnienia wewnętrznej wiedzy LLM. W zasadzie LLM otrzymuje dodatkowy kontekst do pracy.

Generowanie

Na koniec LLM wykorzystuje swoje zrozumienie języka i wzbogacone informacje, aby wygenerować odpowiedź na zapytanie użytkownika.

Nasze usługi Retrieval-Augmented Generation

Przygotowanie danych

Nasz zespół może zidentyfikować i przygotować zewnętrzne źródło danych dla LLM, upewniając się, że dane te są odpowiednie i aktualne dla domeny LLM.

Budowa systemu wyszukiwania informacji

Nasi eksperci mogą zaprojektować i wdrożyć system wyszukiwania i pobierania odpowiednich informacji z zewnętrznego źródła danych przy użyciu baz danych wektorowych.

Tworzenie algorytmu wyszukiwania informacji

Nasz zespół może opracować algorytmy do analizy zapytań lub pytań użytkowników i identyfikacji najbardziej odpowiednich fragmentów z danych zewnętrznych.

Augmentacja promptu LLM

Nasi eksperci techniczni mogą opracować system, który integruje fragmenty wyszukanych danych lub słowa kluczowe, aby kierować odpowiedzią LLM.

Ocena i poprawa

Możemy monitorować wydajność systemu i opinie użytkowników, aby stale poprawiać proces wyszukiwania i dane szkoleniowe LLM.

Funkcje RAG jako usługi

Dostęp do rozległej wiedzy

W przeciwieństwie do tradycyjnych LLM, które są ograniczone do swoich danych szkoleniowych, RAG może uzyskać dostęp do ogromnej ilości informacji z bazy wiedzy.

Relewancja

RAG jako usługa wyszukuje aktualne informacje związane z zapytaniem i wykorzystuje je do generowania odpowiedzi, co skutkuje dokładniejszymi wynikami, które bezpośrednio odpowiadają na zapytanie użytkownika.

Tworzenie treści

Możliwości RAG wykraczają poza samo odpowiadanie na pytania. Może wspierać firmy w zadaniach tworzenia treści, takich jak pisanie postów na blogu, artykułów lub opisów produktów.

Badania rynkowe

Może analizować wiadomości w czasie rzeczywistym, raporty branżowe i treści z mediów społecznościowych, aby identyfikować trendy, rozumieć nastroje klientów i uzyskiwać wgląd w strategie konkurencji.

Zaufanie użytkowników

RAG umożliwia LLM przejrzyste przedstawianie informacji poprzez przypisywanie źródeł. Wyniki mogą zawierać cytaty lub odniesienia, co pozwala użytkownikom na weryfikację informacji i głębsze zrozumienie, jeśli to konieczne.

Korzyści z naszych usług Retrieval-Augmented Generation

Elastyczność

Systemy RAG można łatwo dostosować do różnych dziedzin, dostosowując zewnętrzne źródła danych. Umożliwia to szybkie wdrażanie generatywnych rozwiązań AI w nowych obszarach bez konieczności szerokiego ponownego szkolenia LLM.

Łatwiejsza konserwacja systemu

Aktualizacja bazy wiedzy w systemie RAG jest zazwyczaj łatwiejsza niż ponowne szkolenie LLM. Upraszcza to konserwację i zapewnia, że system pozostaje aktualny z najnowszymi informacjami.

Kontrola nad źródłami wiedzy

W przeciwieństwie do LLM szkolonych na ogromnych zestawach danych o nieznanym pochodzeniu, wdrożenie RAG pozwala na wybór źródeł danych używanych przez LLM.

Nasz proces pracy

Ocena

Zaczniemy od omówienia Twoich konkretnych celów i pożądanych wyników dla aplikacji LLM.

Zbieranie danych i inżynieria promptów

Nasz zespół inżynierii danych oczyści, przetworzy i zorganizuje Twoje nowe źródła danych.

Konfiguracja systemu wyszukiwania

Następnie skonfigurujemy system wyszukiwania, który będzie efektywnie wyszukiwał i dostarczał odpowiednie informacje do LLM na podstawie jego promptów i zapytań.

Integracja LLM

Następnie zintegrujemy Twój istniejący LLM z systemem RAG.

Projektowanie promptów

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

Szkolenie

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

Ocena

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

Udoskonalanie

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

Ciągłe wsparcie

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

Zastosowania RAG w różnych branżach

,Fintech

Modele RAG mogą analizować dane finansowe użytkowników, takie jak faktury (za ich zgodą), i rekomendować odpowiednie opcje inwestycyjne, produkty kredytowe, faktury lub strategie budżetowe.

,Edtech

Retrieval-Augmented Generation może personalizować doświadczenia edukacyjne, dostosowując odpowiednie treści do mocnych stron, słabości i tempa nauki ucznia.

,Handel detaliczny

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

,Nieruchomości

Retrieval-Augmented Generation może być używany do tworzenia wirtualnych wycieczek po nieruchomościach lub analizowania trendów rynkowych i danych dotyczących nieruchomości w celu generowania zautomatyzowanych raportów oceny.

Dlaczego warto nas wybrać?

Doświadczenie

Nasz zespół oferuje szeroką wiedzę w tworzeniu skutecznych promptów, aby poprowadzić model RAG do pożądanego wyniku.

Bezpieczeństwo danych

Standupcode stosuje solidne praktyki bezpieczeństwa danych, aby chronić Twoje wrażliwe informacje i przestrzega przepisów dotyczących prywatności danych.

Dostosowanie

Oferujemy opcje dostosowywania, aby dostosować model Retrieval-Augmented Generation do Twoich specyficznych 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.