RAG som en tjänst
Tänk dig att du kunde ge dina applikationer och tjänster tillgång till en enorm kunskapsbank. Med "Retrieval Augmented Generation" (RAG) öppnar sig möjligheten att utnyttja denna nya informationskälla samtidigt som du behåller kontrollen. Oavsett om du vill förbättra sökningar, sammanfatta dokument, besvara frågor eller skapa innehåll, kan RAG som tjänst ge dig avancerad AI-kraft med bibehållen översikt.
Vad är retrieval augmented generation?
Retrieval augmented generation (RAG) är en teknik som hjälper till att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten hos stora språkmodeller (LLM) genom att införliva information från externa källor.
När en användare ger en prompt till en LLM med RAG-funktioner söker systemet efter relevant information i en extern kunskapsbas.
Denna hämtade information används för att komplettera LLM:s interna kunskap. I grund och botten ger det LLM ytterligare sammanhang att arbeta med.
Slutligen använder LLM sin förståelse av språk och den utökade informationen för att generera ett svar på användarens fråga.
Våra tjänster för retrieval augmented generation
Dataförberedelse
Vårt team kan identifiera och förbereda den externa datakällan för LLM och säkerställa att dessa data är relevanta för LLM:s domän och uppdaterade.
Bygga informationssökningssystem
Våra experter kan designa och implementera ett system för att söka och hämta relevant information från den externa datakällan med hjälp av vektordatabaser.
Skapa en informationssökningsalgoritm
Vårt team kan utveckla algoritmer för att analysera användarfrågor eller frågor och identifiera de mest relevanta passagerna från externa data.
LLM-promptförstärkning
Våra tekniska experter kan utveckla ett system som innehåller utdrag från hämtade data eller nyckelfraser för att vägleda LLM:s svar.
Utvärdering och förbättring
Vi kan övervaka systemets prestanda och användarfeedback för att kontinuerligt förbättra hämtningsprocessen och LLM-träningsdata.
Möjligheter med RAG som en tjänst
Till skillnad från traditionella LLM som är begränsade till sina träningsdata kan RAG komma åt en stor mängd information från en kunskapsbas
RAG som en tjänst hämtar aktuell information relaterad till prompten och använder den för att skapa ett svar, vilket resulterar i utdata som är mer exakta och direkt adresserar användarens fråga.
RAG:s förmågor sträcker sig bortom att svara på frågor. Det kan hjälpa företag i innehållsskapande uppgifter som att skapa blogginlägg, artiklar eller produktbeskrivningar.
Det kan analysera nyheter i realtid, branschrapporter och innehåll i sociala medier för att identifiera trender, förstå kunduppfattningar och få insikter i konkurrentstrategier.
RAG tillåter LLM att presentera information med transparens genom att ange källor. Utgången kan innehålla citat eller referenser, vilket gör det möjligt för användare att verifiera informationen och fördjupa sig ytterligare vid behov.
Fördelarna med våra retrieval augmented-tjänster
RAG-system kan enkelt anpassas till olika domäner genom att helt enkelt justera de externa datakällorna. Detta möjliggör snabb distribution av generativa AI-lösningar i nya områden utan omfattande LLM-omskolning.
Att uppdatera kunskapsbasen i ett RAG-system är vanligtvis enklare än att omskola en LLM. Detta förenklar underhållet och säkerställer att systemet förblir aktuellt med den senaste informationen.
Till skillnad från LLM som är tränade på massiva datamängder av okänt ursprung låter RAG-implementering dig välja de datakällor som LLM använder.
Vår arbetsprocess
Bedömning
Vi börjar med att diskutera dina specifika mål och önskade resultat för LLM-applikationen.
Datainsamling och prompt engineering
Vårt datateknikteam kommer att rengöra, förbehandla och organisera dina nya datakällor.
Installation av hämtningssystem
Sedan installerar vi ett hämtningssystem som effektivt kan söka och leverera relevant information till LLM baserat på dess uppmaningar och frågor.
LLM-integration
Därefter integrerar vi din befintliga LLM med RAG-systemet.
Promptdesign
Våra NLP-experter kommer att samarbeta med dig för att utforma effektiva uppmaningar och instruktioner för LLM.
Träning
Vi tränar och finjusterar RAG-systemet för att förbättra kvaliteten och noggrannheten i den genererade texten.
Utvärdering
Vårt team kommer kontinuerligt att utvärdera systemets utdata och se till att de uppfyller dina krav.
Förfining
Baserat på denna utvärdering kan vi förfina datakällorna, hämtningsmetoderna eller uppmaningarna för att optimera den övergripande effektiviteten hos RAG-systemet.
Kontinuerligt stöd
Vi övervakar systemhälsan, åtgärdar eventuella tekniska problem och håller oss uppdaterade om de senaste framstegen inom RAG-tekniken.
RAG-applikationer för olika branscher
RAG-modeller kan analysera en användares ekonomiska data, såsom räkningar (med samtycke), och rekommendera lämpliga investeringsalternativ, låneprodukter, räkningar eller budgeteringsstrategier.
Retrieval augmented generation kan anpassa lärandeupplevelser genom att skräddarsy relevant innehåll till en elevs styrkor, svagheter och inlärningstakt.
RAG kan användas för att skapa unika och informativa produktbeskrivningar som går utöver grundläggande specifikationer.
Retrieval augmented generation kan användas för att skapa virtuella rundturer i fastigheter eller för att analysera marknadstrender och fastighetsdata för att generera automatiserade värderingsrapporter.
Varför välja oss?
Vårt team erbjuder omfattande expertis inom att skapa effektiva uppmaningar för att vägleda RAG-modellen mot önskat resultat.
Standupcode har robusta datasäkerhetsrutiner på plats för att skydda din känsliga information och följer dataskyddsregler.
Vi erbjuder anpassningsalternativ för att skräddarsy retrieval augmented generation-modellen efter dina specifika behov och datakällor.
Kundfeedback
Följande omdömen samlades in på vår webbplats.
Har du frågor? Hitta svar nedan!
Våra mest frekvent ställda frågor
© Copyright 2022-2024 Standupcode