เมื่อผู้ใช้ป้อนคำสั่งไปยัง LLM ที่มีความสามารถ RAG ระบบจะค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานความรู้ภายนอก

ข้อมูลที่เรียกคืนมานี้จะถูกใช้เพื่อเสริมความรู้ภายในของ LLM โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นการให้บริบทเพิ่มเติมแก่ LLM ในการทำงาน

ในขั้นสุดท้าย LLM จะใช้ความเข้าใจเกี่ยวกับภาษาและข้อมูลที่เสริมเข้ามาเพื่อสร้างการตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้

แตกต่างจาก LLM แบบดั้งเดิมที่จำกัดเฉพาะข้อมูลการฝึกอบรม RAG สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลจากฐานความรู้

Rag as a service ดึงข้อมูลล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับ Prompt และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างการตอบสนอง ส่งผลให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำมากขึ้นและตอบคำถามของผู้ใช้ได้โดยตรง

ความสามารถของ RAG ขยายไปไกลกว่าการตอบคำถาม สามารถช่วยธุรกิจในงานสร้างเนื้อหา เช่น การเขียนบล็อกโพสต์ บทความ หรือคำอธิบายผลิตภัณฑ์

สามารถวิเคราะห์ข่าวสารแบบเรียลไทม์ รายงานอุตสาหกรรม และเนื้อหาโซเชียลมีเดียเพื่อระบุแนวโน้ม ทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ของคู่แข่ง

RAG ช่วยให้ LLM นำเสนอข้อมูลได้อย่างโปร่งใสโดยการระบุแหล่งที่มา ผลลัพธ์สามารถรวมการอ้างอิง ทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อมูลและเจาะลึกได้หากต้องการ

ระบบ RAG สามารถปรับให้เข้ากับโดเมนต่างๆ ได้อย่างง่ายดายโดยเพียงแค่ปรับแหล่งข้อมูลภายนอก ทำให้สามารถปรับใช้โซลูชัน Generative AI ในพื้นที่ใหม่ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องฝึกอบรม LLM ใหม่มากนัก

การอัปเดตฐานความรู้ในระบบ RAG มักจะง่ายกว่าการฝึกอบรม LLM ใหม่ ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการบำรุงรักษาและทำให้มั่นใจได้ว่าระบบยังคงทันสมัยอยู่เสมอด้วยข้อมูลล่าสุด

แตกต่างจาก LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีต้นกำเนิดที่ไม่รู้จัก การใช้งาน RAG ช่วยให้คุณสามารถเลือกแหล่งข้อมูลที่ LLM ใช้ได้

ทีมงานของเรามีความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวางในการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพเพื่อนำทางแบบจำลอง RAG ไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ

Standupcode มีแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของคุณและปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

เรานำเสนอตัวเลือกการปรับแต่งเพื่อปรับแต่งแบบจำลอง Retrieval Augmented Generation ให้ตรงกับความต้องการและแหล่งข้อมูลเฉพาะของคุณ