RAG как услуга
Представьте себе: большие языковые модели работают на благо вашего бизнеса, улучшая ваши приложения и сервисы. Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) – это ваш ключ к безграничному океану знаний, при этом вы сохраняете полный контроль над результатом. Хотите улучшить поиск, создавать краткие и ёмкие обзоры документов, мгновенно отвечать на вопросы или генерировать захватывающий контент? RAG как услуга – это ваш передовой ИИ-помощник, который всегда под вашим чутким руководством.
Что такое Retrieval Augmented Generation?
Retrieval Augmented Generation (RAG) — это метод, который помогает улучшить точность и надежность больших языковых моделей (LLM) путем включения информации из внешних источников.
Когда пользователь дает запрос большой языковой модели с возможностями RAG, система ищет релевантную информацию во внешней базе знаний.
Эта найденная информация используется для дополнения внутренних знаний большой языковой модели. По сути, это дает модели дополнительный контекст для работы.
Наконец, большая языковая модель использует свое понимание языка и дополненную информацию для создания ответа на запрос пользователя.
Наши услуги Retrieval Augmented Generation
Подготовка данных
Наша команда может определить и подготовить внешний источник данных для LLM и гарантировать, что эти данные актуальны для предметной области LLM и обновлены.
Построение системы поиска информации
Наши эксперты могут спроектировать и внедрить систему для поиска и извлечения релевантной информации из внешнего источника данных с использованием векторных баз данных.
Создание алгоритма поиска информации
Наша команда может разработать алгоритмы для анализа пользовательских запросов или вопросов и определения наиболее релевантных отрывков из внешних данных.
Дополнение запросов LLM
Наши технические эксперты могут разработать систему, которая включает фрагменты извлеченных данных или ключевые фразы, чтобы направлять ответ LLM.
Оценка и улучшение
Мы можем отслеживать производительность системы и отзывы пользователей, чтобы постоянно улучшать процесс поиска и обучающие данные LLM.
Возможности RAG как услуги
В отличие от традиционных LLM, ограниченных своими обучающими данными, RAG может получать доступ к огромному количеству информации из базы знаний.
RAG как услуга извлекает актуальную информацию, относящуюся к запросу, и использует ее для создания ответа, что приводит к более точным результатам, непосредственно отвечающим на запрос пользователя.
Возможности RAG выходят за рамки ответов на вопросы. Он может помочь компаниям в задачах создания контента, таких как написание сообщений в блогах, статей или описаний продуктов.
Он может анализировать новости в режиме реального времени, отраслевые отчеты и контент социальных сетей, чтобы выявлять тренды, понимать настроения клиентов и получать представление о стратегиях конкурентов.
RAG позволяет LLM предоставлять информацию прозрачно, указывая источники. Результат может включать цитаты или ссылки, позволяя пользователям проверять информацию и углубляться в нее при необходимости.
Преимущества наших услуг Retrieval Augmented Generation
Системы RAG можно легко адаптировать к различным предметным областям, просто корректируя внешние источники данных. Это позволяет быстро развертывать решения генеративного ИИ в новых областях без обширного переобучения LLM.
Обновление базы знаний в системе RAG, как правило, проще, чем переобучение LLM. Это упрощает обслуживание и гарантирует, что система остается в курсе последней информации.
В отличие от LLM, обученных на огромных наборах данных неизвестного происхождения, реализация RAG позволяет вам выбирать источники данных, которые использует LLM.
Наш рабочий процесс
Оценка
Мы начнем с обсуждения ваших конкретных целей и желаемых результатов для приложения LLM.
Сбор данных и разработка запросов
Наша команда инженеров по данным очистит, предварительно обработает и организует ваши новые источники данных.
Настройка системы поиска
Затем мы настроим систему поиска, которая сможет эффективно искать и предоставлять релевантную информацию LLM на основе его запросов.
Интеграция LLM
После этого мы интегрируем ваш существующий LLM с системой RAG.
Разработка запросов
Наши эксперты по NLP будут сотрудничать с вами, чтобы разработать эффективные запросы и инструкции для LLM.
Обучение
Мы обучим и настроим систему RAG, чтобы улучшить качество и точность генерируемого текста.
Оценка
Наша команда будет постоянно оценивать результаты системы, гарантируя, что они соответствуют вашим требованиям.
Уточнение
На основе этой оценки мы можем уточнить источники данных, методы поиска или запросы, чтобы оптимизировать общую эффективность системы RAG.
Постоянная поддержка
Мы будем следить за работоспособностью системы, устраняя любые технические проблемы и оставаясь в курсе последних достижений в технологии RAG.
Применение RAG в различных отраслях
Модели RAG могут анализировать финансовые данные пользователя, такие как счета (с согласия), и рекомендовать подходящие варианты инвестиций, кредитные продукты, счета или стратегии составления бюджета.
Retrieval Augmented Generation может персонализировать обучение, адаптируя релевантный контент к сильным и слабым сторонам учащегося и темпу обучения.
RAG можно использовать для создания уникальных и информативных описаний продуктов, которые выходят за рамки основных характеристик.
Retrieval Augmented Generation можно использовать для создания виртуальных туров по недвижимости или для анализа рыночных тенденций и данных о недвижимости для создания автоматизированных отчетов об оценке.
Почему выбирают нас?
Наша команда предлагает обширный опыт в создании эффективных запросов для направления модели RAG к желаемому результату.
Standupcode применяет надежные методы обеспечения безопасности данных для защиты вашей конфиденциальной информации и соблюдает правила конфиденциальности данных.
Мы предлагаем варианты настройки, чтобы адаптировать модель Retrieval Augmented Generation к вашим конкретным потребностям и источникам данных.
Отзывы клиентов
Следующие отзывы были собраны на нашем веб-сайте.
Есть вопросы? Найдите ответы ниже!
Наиболее часто задаваемые вопросы
© Copyright 2022-2024 Standupcode