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 melhora a precisão e a confiabilidade dos grandes modelos de linguagem (LLMs) incorporando informações de fontes externas.
Quando um usuário envia uma consulta para um LLM com capacidades RAG, o sistema busca informações relevantes em uma base de conhecimento externa.
Essas informações recuperadas são usadas para complementar o conhecimento interno do LLM. Basicamente, o LLM recebe 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, garantindo que esses dados sejam relevantes e atualizados para o domínio do LLM.
Construção do Sistema de Recuperação de Informações
Nossos especialistas podem projetar e implementar um sistema para buscar e recuperar informações relevantes da fonte de dados externa usando bancos de dados vetoriais.
Criação de Algoritmo de Recuperação de Informações
Nossa equipe pode desenvolver algoritmos para analisar consultas ou perguntas dos usuários e identificar os trechos mais relevantes dos dados externos.
Aumento do Prompt do LLM
Nossos especialistas técnicos podem desenvolver um sistema que incorpore trechos dos dados recuperados ou palavras-chave para orientar a resposta do LLM.
Avaliação e Melhoria
Podemos monitorar o desempenho do sistema e o feedback dos usuários para melhorar continuamente o processo de recuperação e os dados de treinamento do LLM.
Características do RAG como Serviço
Ao contrário dos LLMs tradicionais que são 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 à consulta e as utiliza para gerar uma resposta, resultando em saídas mais precisas que abordam diretamente a consulta do usuário.
As capacidades do RAG vão além de simplesmente responder perguntas. Ele pode ajudar as empresas em tarefas de criação de conteúdo, como escrever 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 dos clientes e obter insights sobre as estratégias dos concorrentes.
O RAG permite que o LLM apresente informações de forma transparente, atribuindo as fontes. A saída pode incluir citações ou referências, permitindo que os usuários verifiquem as informações e se aprofundem, se necessário.
Benefícios dos Nossos Serviços de Geração Aumentada por Recuperação
Os sistemas RAG podem ser facilmente adaptados a diferentes domínios ajustando as fontes de dados externas. Isso permite a implementação rápida de soluções de IA generativa em novos campos sem a necessidade de re-treinamento extensivo do LLM.
Atualizar a base de conhecimento em um sistema RAG é geralmente mais fácil do que re-treinar um LLM. Isso simplifica a manutenção e garante que o sistema permaneça atualizado com as informações mais recentes.
Ao contrário dos LLMs treinados com grandes conjuntos de dados de origem desconhecida, a implementação do RAG permite que você escolha as fontes de dados que o LLM utiliza.
Nosso Processo de Trabalho
Avaliação
Começaremos discutindo seus objetivos específicos e os resultados desejados para a aplicação do LLM.
Coleta de Dados e Engenharia de Prompt
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 possa buscar e fornecer informações relevantes de forma eficiente para o LLM com base em seus prompts e consultas.
Integração do LLM
Depois, integraremos seu LLM existente ao sistema RAG.
Design de Prompt
Nossos especialistas em NLP trabalharão com você para projetar prompts e instruções eficazes para o LLM.
Treinamento
Treinaremos e otimizaremos o sistema RAG para melhorar a qualidade e a precisão do texto gerado.
Avaliação
Nossa equipe avaliará continuamente as saídas do sistema, garantindo que atendam aos seus requisitos.
Aperfeiçoamento
Com base nessa avaliação, podemos refinar as fontes de dados, métodos de recuperação ou prompts para otimizar a eficácia geral do sistema RAG.
Suporte Contínuo
Monitoraremos a saúde do sistema, resolveremos problemas técnicos e manteremos você atualizado sobre os últimos avanços na tecnologia RAG.
Aplicações do RAG para Diversos Setores
Os modelos RAG podem analisar dados financeiros dos usuários, como faturas (com seu consentimento), e recomendar opções de investimento adequadas, produtos de crédito, faturas ou estratégias de orçamento.
A Geração Aumentada por Recuperação pode personalizar as experiências de aprendizado ajustando o conteúdo relevante às forças, fraquezas e ritmo de aprendizado do aluno.
O RAG pode ser usado para criar descrições de produtos únicas e informativas que vão além das especificações básicas.
A Geração Aumentada por Recuperação pode ser usada para criar tours virtuais de propriedades ou analisar tendências de mercado e dados de propriedades para gerar relatórios de avaliação automatizados.
Por que nos Escolher?
Nossa equipe oferece ampla experiência na criação de prompts eficazes para orientar o modelo RAG em direção ao resultado desejado.
A Standupcode aplica práticas robustas de segurança de dados para proteger suas informações sensíveis e está em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados.
Oferecemos opções de personalização para adaptar o modelo de Geração Aumentada por Recuperação às suas necessidades específicas e fontes de dados.
Feedback dos Clientes
As avaliações a seguir foram coletadas em nosso site.
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