RAG como serviço: transforme seus negócios
Imagine suas aplicações e serviços com o poder dos grandes modelos de linguagem. A geração aumentada por recuperação é a chave para acessar um novo universo de conhecimento, mantendo o controle total sobre os resultados. Seja para aprimorar buscas, resumir documentos, responder a perguntas ou gerar conteúdo, o RAG como serviço oferece IA de ponta com supervisão completa. Uma nova era de possibilidades se abre para você.
O que é geração aumentada por recuperação?
A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma técnica que ajuda a melhorar a precisão e a confiabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs) incorporando informações de fontes externas.
Quando um usuário fornece um prompt para um LLM com recursos RAG, o sistema busca informações relevantes em uma base de conhecimento externa.
Esta informação recuperada é usada para complementar o conhecimento interno do LLM. Basicamente, está dando ao LLM um contexto adicional para trabalhar.
Finalmente, o LLM usa sua compreensão da linguagem e as informações aumentadas para gerar uma resposta à consulta do usuário.
Nossos serviços de geração aumentada por recuperação
Preparação de dados
Nossa equipe pode identificar e preparar a fonte de dados externa para o LLM e garantir que esses dados sejam relevantes para o domínio do LLM e atualizados.
Construindo o sistema de recuperação de informações
Nossos especialistas podem projetar e implementar um sistema para pesquisar e recuperar informações relevantes da fonte de dados externa usando bancos de dados vetoriais.
Criando um algoritmo de recuperação de informações
Nossa equipe pode desenvolver algoritmos para analisar consultas ou perguntas de usuários e identificar as passagens mais relevantes dos dados externos.
Aumento de prompt LLM
Nossos especialistas em tecnologia podem desenvolver um sistema que incorpora trechos dos dados recuperados ou frases-chave para orientar a resposta do LLM.
Avaliação e melhoria
Podemos monitorar o desempenho do sistema e o feedback do usuário para melhorar continuamente o processo de recuperação e os dados de treinamento do LLM.
Recursos do RAG como serviço
Ao contrário dos LLMs tradicionais limitados aos seus dados de treinamento, o RAG pode acessar uma grande quantidade de informações de uma base de conhecimento
O Rag como serviço recupera informações atualizadas relacionadas ao prompt e as usa para elaborar uma resposta, resultando em saídas mais precisas e que abordam diretamente a consulta do usuário.
As habilidades do RAG vão além de responder a perguntas. Ele pode auxiliar as empresas em tarefas de criação de conteúdo, como a criação de postagens de blog, artigos ou descrições de produtos.
Ele pode analisar notícias em tempo real, relatórios do setor e conteúdo de mídia social para identificar tendências, entender o sentimento do cliente e obter insights sobre as estratégias da concorrência.
O RAG permite que o LLM apresente informações com transparência, atribuindo fontes. A saída pode incluir citações ou referências, permitindo que os usuários verifiquem as informações e se aprofundem, se necessário.
Os benefícios de nossos serviços aumentados por recuperação
Os sistemas RAG podem ser facilmente adaptados a diferentes domínios simplesmente ajustando as fontes de dados externas. Isso permite a implantação rápida de soluções de IA generativa em novas áreas sem extenso retreinamento do LLM.
Atualizar a base de conhecimento em um sistema RAG é normalmente mais fácil do que retreinar um LLM. Isso simplifica a manutenção e garante que o sistema permaneça atualizado com as informações mais recentes.
Ao contrário dos LLMs treinados em conjuntos de dados massivos de origem desconhecida, a implementação do RAG permite que você escolha as fontes de dados que o LLM usa.
Nosso processo de trabalho
Avaliação
Começaremos discutindo seus objetivos específicos e os resultados desejados para o aplicativo LLM.
Coleta de dados e engenharia de prompts
Nossa equipe de engenharia de dados limpará, pré-processará e organizará suas novas fontes de dados.
Configuração do sistema de recuperação
Em seguida, configuraremos um sistema de recuperação que pode pesquisar e fornecer informações relevantes ao LLM com eficiência, com base em seus prompts e consultas.
Integração LLM
Depois disso, integraremos seu LLM existente com o sistema RAG.
Design de prompt
Nossos especialistas em PNL colaborarão com você para projetar prompts e instruções eficazes para o LLM.
Treinamento
Treinaremos e ajustaremos o sistema RAG para melhorar a qualidade e a precisão do texto gerado.
Avaliação
Nossa equipe avaliará continuamente as saídas do sistema, garantindo que elas atendam aos seus requisitos.
Refinamento
Com base nessa avaliação, podemos refinar as fontes de dados, os métodos de recuperação ou os prompts para otimizar a eficácia geral do sistema RAG.
Suporte contínuo
Monitoraremos a integridade do sistema, abordando quaisquer problemas técnicos e nos mantendo atualizados sobre os avanços mais recentes na tecnologia RAG.
Aplicativos RAG para diferentes setores
Os modelos RAG podem analisar os dados financeiros de um usuário, como contas (com consentimento), e recomendar opções de investimento adequadas, produtos de empréstimo, contas ou estratégias de orçamento.
A geração aumentada por recuperação pode personalizar as experiências de aprendizado, adaptando o conteúdo relevante aos pontos fortes, fracos e ritmo de aprendizado do aluno.
O RAG pode ser usado para criar descrições de produtos exclusivas e informativas que vão além das especificações básicas.
A geração aumentada por recuperação pode ser usada para criar passeios virtuais de propriedades ou para analisar tendências de mercado e dados de propriedades para gerar relatórios de avaliação automatizados.
Por que escolher a gente?
Nossa equipe oferece ampla experiência na criação de prompts eficazes para guiar o modelo RAG para o resultado desejado.
O Standupcode possui práticas robustas de segurança de dados para proteger suas informações confidenciais e adere aos regulamentos de privacidade de dados.
Oferecemos opções de personalização para adaptar o modelo de geração aumentada por recuperação às suas necessidades e fontes de dados específicas.
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