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 förbättrar noggrannheten och tillförlitligheten hos stora språkmodeller (LLM) genom att integrera information från externa källor.
När en användare skickar en fråga 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 huvudsak får LLM ytterligare kontext att arbeta med.
Slutligen använder LLM sin språkförståelse och den augmenterade informationen för att generera ett svar på användarens fråga.
Våra Retrieval-Augmented Generation-tjänster
Databereddning
Vårt team kan identifiera och förbereda den externa datakällan för LLM, och säkerställa att dessa data är relevanta och uppdaterade för LLM:s domän.
Byggande av informationshämtningssystem
Våra experter kan designa och implementera ett system för att söka och hämta relevant information från den externa datakällan med hjälp av vektordatabaser.
Skapande av informationshämtningsalgoritm
Vårt team kan utveckla algoritmer för att analysera användarfrågor eller frågor och identifiera de mest relevanta avsnitten från de externa data.
Augmentering av LLM-prompt
Våra tekniska experter kan utveckla ett system som integrerar utdrag av de hämtade data eller nyckelord för att styra LLM:s svar.
Utvärdering och förbättring
Vi kan övervaka systemets prestanda och användarfeedback för att kontinuerligt förbättra hämtningsprocessen och LLM:s träningsdata.
Funktioner i RAG som tjänst
Till skillnad från traditionella LLM:er som är begränsade till sina träningsdata kan RAG få tillgång till en stor mängd information från en kunskapsbas.
RAG som tjänst hämtar aktuell information som är relevant för frågan och använder den för att generera ett svar, vilket resulterar i mer exakta utdata som direkt adresserar användarens fråga.
RAG:s kapaciteter går bortom att bara svara på frågor. Det kan hjälpa företag med uppgifter som att skriva blogginlägg, artiklar eller produktbeskrivningar.
Det kan analysera realtidsnyheter, branschrapporter och innehåll från sociala medier för att identifiera trender, förstå kundernas känslor och få insikter om konkurrenternas strategier.
RAG gör det möjligt för LLM att presentera information på ett transparent sätt genom att tillskriva källor. Utdata kan inkludera citat eller referenser, vilket gör det möjligt för användare att verifiera informationen och fördjupa sig vid behov.
Fördelar med våra Retrieval-Augmented Generation-tjänster
RAG-system kan enkelt anpassas till olika domäner genom att justera de externa datakällorna. Detta möjliggör snabb implementering av generativa AI-lösningar i nya områden utan omfattande omträning av LLM.
Att uppdatera kunskapsbasen i ett RAG-system är vanligtvis enklare än att omträna en LLM. Detta förenklar underhållet och säkerställer att systemet förblir uppdaterat med den senaste informationen.
Till skillnad från LLM:er som tränas med massiva dataset av okänt ursprung, gör implementeringen av RAG det möjligt för dig att välja de datakällor som LLM använder.
Vår arbetsprocess
Utvärdering
Vi börjar med att diskutera dina specifika mål och önskade resultat för LLM-applikationen.
Datainsamling och prompt-engineering
Vårt dataingenjörsteam kommer att rensa, förbehandla och organisera dina nya datakällor.
Konfigurering av hämtningssystem
Därefter kommer vi att konfigurera ett hämtningssystem som effektivt kan söka och leverera relevant information till LLM baserat på dess prompts och frågor.
Integration av LLM
Därefter integrerar vi din befintliga LLM i RAG-systemet.
Design av prompts
Våra NLP-experter kommer att arbeta med dig för att designa effektiva prompts och instruktioner för LLM.
Träning
Vi kommer att träna och optimera RAG-systemet för att förbättra kvaliteten och noggrannheten i den genererade texten.
Utvärdering
Vårt team kommer kontinuerligt att utvärdera systemets utdata och säkerställa att de uppfyller dina krav.
Förfining
Baserat på denna utvärdering kan vi förfina datakällorna, hämtningsmetoderna eller prompts för att optimera den övergripande effektiviteten i RAG-systemet.
Kontinuerligt stöd
Vi kommer att övervaka systemets hälsa, lösa tekniska problem och hålla oss uppdaterade om de senaste framstegen inom RAG-teknik.
RAG-applikationer för olika branscher
RAG-modeller kan analysera användarnas finansiella data, såsom fakturor (med deras samtycke), och rekommendera lämpliga investeringsalternativ, kreditprodukter, fakturor eller budgetstrategier.
Retrieval-Augmented Generation kan anpassa lärandeupplevelser genom att justera relevant innehåll till studentens styrkor, svagheter och inlärningstempo.
RAG kan användas för att skapa unika och informativa produktbeskrivningar som går utöver de grundläggande specifikationerna.
Retrieval-Augmented Generation kan användas för att skapa virtuella rundturer av fastigheter eller analysera marknadstrender och fastighetsdata för att generera automatiserade värderingsrapporter.
Varför välja oss?
Vårt team erbjuder omfattande expertis i att skapa effektiva prompts för att vägleda RAG-modellen mot det önskade resultatet.
Standupcode tillämpar robusta datasäkerhetsmetoder 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 2022-2025 Standupcode