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 дополненная генерация?
Дополненная генерация (RAG) — это техника, которая улучшает точность и надежность больших языковых моделей (LLM) за счет интеграции информации из внешних источников.
Когда пользователь отправляет запрос в LLM с возможностями RAG, система ищет релевантную информацию во внешней базе знаний.
Эта извлеченная информация используется для дополнения внутреннего знания LLM. По сути, LLM получает дополнительный контекст для работы.
Наконец, LLM использует свое понимание языка и дополненную информацию для генерации ответа на запрос пользователя.
Наши услуги по дополненной генерации
Подготовка данных
Наша команда может идентифицировать и подготовить внешний источник данных для LLM, гарантируя, что эти данные релевантны и актуальны для домена LLM.
Создание системы извлечения информации
Наши эксперты могут разработать и внедрить систему для поиска и извлечения релевантной информации из внешнего источника данных с использованием векторных баз данных.
Создание алгоритма извлечения информации
Наша команда может разработать алгоритмы для анализа запросов или вопросов пользователей и идентификации наиболее релевантных фрагментов из внешних данных.
Дополнение запроса LLM
Наши технические специалисты могут разработать систему, которая интегрирует фрагменты извлеченных данных или ключевые слова для направления ответа LLM.
Оценка и улучшение
Мы можем мониторить производительность системы и отзывы пользователей, чтобы постоянно улучшать процесс извлечения и данные для обучения LLM.
Особенности RAG как услуги
В отличие от традиционных LLM, которые ограничены своими обучающими данными, RAG может получить доступ к огромному количеству информации из базы знаний.
RAG как услуга извлекает актуальную информацию, связанную с запросом, и использует ее для генерации ответа, что приводит к более точным результатам, которые напрямую отвечают на запрос пользователя.
Возможности RAG выходят за рамки простого ответа на вопросы. Он может помочь бизнесу в задачах создания контента, таких как написание блогов, статей или описаний продуктов.
Он может анализировать новости в реальном времени, отраслевые отчеты и контент в социальных сетях для выявления тенденций, понимания настроений клиентов и получения информации о стратегиях конкурентов.
RAG позволяет LLM прозрачно представлять информацию, указывая источники. Результаты могут включать цитаты или ссылки, что позволяет пользователям проверять информацию и углубляться в детали при необходимости.
Преимущества наших услуг по дополненной генерации
Системы RAG можно легко адаптировать к различным доменам, регулируя внешние источники данных. Это позволяет быстро внедрять генеративные решения ИИ в новых областях без необходимости в обширном повторном обучении LLM.
Обновление базы знаний в системе RAG обычно проще, чем повторное обучение LLM. Это упрощает обслуживание и гарантирует, что система остается актуальной с последней информацией.
В отличие от LLM, обученных на огромных наборах данных неизвестного происхождения, внедрение RAG позволяет вам выбирать источники данных, используемые LLM.
Наш рабочий процесс
Оценка
Мы начнем с обсуждения ваших конкретных целей и желаемых результатов для применения LLM.
Сбор данных и создание запросов
Наша команда по обработке данных очистит, предварительно обработает и организует ваши новые источники данных.
Настройка системы извлечения
Затем мы настроим систему извлечения, которая сможет эффективно искать и предоставлять релевантную информацию LLM на основе его запросов и вопросов.
Интеграция LLM
Затем мы интегрируем ваш существующий LLM в систему RAG.
Создание запросов
Наши специалисты по NLP будут работать с вами, чтобы разработать эффективные запросы и инструкции для LLM.
Обучение
Мы обучим и оптимизируем систему RAG, чтобы улучшить качество и точность генерируемого текста.
Оценка
Наша команда будет постоянно оценивать результаты системы, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим требованиям.
Уточнение
На основе этой оценки мы можем уточнить источники данных, методы извлечения или запросы, чтобы оптимизировать общую эффективность системы RAG.
Постоянная поддержка
Мы будем мониторить состояние системы, решать технические проблемы и оставаться в курсе последних достижений в технологии RAG.
Применение RAG в различных отраслях
Модели RAG могут анализировать финансовые данные пользователей, такие как счета (с их согласия), и рекомендовать подходящие инвестиционные варианты, кредитные продукты, счета или бюджетные стратегии.
Дополненная генерация может персонализировать учебный опыт, адаптируя релевантный контент к сильным и слабым сторонам учащегося и его темпу обучения.
RAG можно использовать для создания уникальных и информативных описаний продуктов, выходящих за рамки базовых спецификаций.
Дополненную генерацию можно использовать для создания виртуальных туров по недвижимости или анализа рыночных тенденций и данных о недвижимости для создания автоматизированных отчетов об оценке.
Почему выбирают нас?
Наша команда обладает обширным опытом 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 модели дополненной генерации в соответствии с вашими конкретными потребностями и источниками данных.
Отзывы клиентов
Следующие отзывы были собраны на нашем веб-сайте.
Есть вопросы? Найдите ответы ниже!
Наиболее часто задаваемые вопросы
© Copyright 2022-2025 Standupcode