RAG bilang isang serbisyo
Isipin ang potensyal ng mga malalaking modelo ng wika upang mapahusay ang iyong mga aplikasyon at serbisyo. Ang retrieval augmented generation ay nag-aalok ng pagkakataong gamitin ang bagong kalipunan ng kaalaman habang pinapanatili ang kontrol sa mga output. Naghahanap ka man na pahusayin ang paghahanap, pagbubuod ng mga dokumento, pagsagot sa mga tanong, o paggawa ng nilalaman, ang RAG as a service ay makakatulong sa iyong makakuha ng advanced na AI habang pinapanatili ang pangangasiwa.
Ano ang retrieval augmented generation?
Ang retrieval augmented generation (RAG) ay isang pamamaraan na nakakatulong na mapabuti ang katumpakan at pagiging maaasahan ng malalaking modelo ng wika (LLM) sa pamamagitan ng pagsasama ng impormasyon mula sa mga panlabas na mapagkukunan.
Kapag nagbibigay ang isang user ng prompt sa isang LLM na may mga kakayahan ng RAG, ang sistema ay naghahanap ng mga kaugnay na impormasyon sa isang panlabas na knowledge base.
Ang nakuhang impormasyong ito ay ginagamit upang madagdagan ang panloob na kaalaman ng LLM. Talaga, binibigyan nito ang LLM ng karagdagang konteksto para magamit.
Sa huli, ginagamit ng LLM ang pag-unawa nito sa wika at ang pinalakas na impormasyon upang bumuo ng tugon sa tanong ng user.
Ang aming mga serbisyo sa retrieval augmented generation
Paghahanda ng Data
Matutukoy at maihahanda ng aming koponan ang panlabas na mapagkukunan ng data para sa LLM at matitiyak na ang data na ito ay may kaugnayan sa domain ng LLM at napapanahon.
Pagbuo ng sistema ng pagkuha ng impormasyon
Mabubuo at maipapatupad ng aming mga eksperto ang isang sistema upang maghanap at makakuha ng mga kaugnay na impormasyon mula sa panlabas na mapagkukunan ng data gamit ang mga vector database.
Paglikha ng algorithm sa pagkuha ng impormasyon
Makagagawa ang aming koponan ng mga algorithm upang suriin ang mga tanong o query ng user at tukuyin ang mga pinaka-kaugnay na sipi mula sa panlabas na data.
Pagpapalakas ng prompt ng LLM
Makagagawa ang aming mga eksperto sa teknolohiya ng isang sistema na nagsasama ng mga snippet mula sa nakuha na data o mga keyphrase upang gabayan ang tugon ng LLM.
Pagsusuri at pagpapabuti
Masusubaybayan namin ang pagganap ng system at feedback ng user upang patuloy na mapabuti ang proseso ng pagkuha at data ng pagsasanay ng LLM.
Mga kakayahan ng RAG as a service
Hindi tulad ng mga tradisyunal na LLM na limitado sa kanilang data ng pagsasanay, maaaring ma-access ng RAG ang napakaraming impormasyon mula sa isang knowledge base.
Ang Rag as a service ay kumukuha ng mga napapanahong impormasyon na may kaugnayan sa prompt at ginagamit ito upang bumuo ng tugon, na nagreresulta sa mga output na mas tumpak at direktang tumutugon sa query ng user.
Ang mga kakayahan ng RAG ay higit pa sa pagsagot sa mga tanong. Matutulungan nito ang mga negosyo sa mga gawain sa paglikha ng nilalaman tulad ng paggawa ng mga blog post, artikulo, o paglalarawan ng produkto.
Masusuri nito ang mga real-time na balita, ulat ng industriya, at nilalaman ng social media upang matukoy ang mga trend, maunawaan ang sentimyento ng customer, at makakuha ng mga insight sa mga diskarte ng kakumpitensya.
Pinapayagan ng RAG ang LLM na magpakita ng impormasyon nang may transparency sa pamamagitan ng pag-attribute ng mga mapagkukunan. Maaaring magsama ang output ng mga citation o reference, na nagbibigay-daan sa mga user na i-verify ang impormasyon at sumaliksik pa kung kinakailangan.
Ang mga benepisyo ng aming mga serbisyo sa retrieval-augmented
Ang mga sistema ng RAG ay madaling ibagay sa iba't ibang domain sa pamamagitan lamang ng pag-aayos ng mga panlabas na mapagkukunan ng data. Pinapayagan nito ang mabilis na pag-deploy ng mga solusyon sa generative AI sa mga bagong lugar nang walang malawak na muling pagsasanay sa LLM.
Ang pag-update ng knowledge base sa isang sistema ng RAG ay karaniwang mas madali kaysa sa muling pagsasanay sa isang LLM. Pinapasimple nito ang pagpapanatili at tinitiyak na ang sistema ay nananatiling napapanahon sa pinakabagong impormasyon.
Hindi tulad ng mga LLM na sinanay sa napakalaking dataset na hindi alam ang pinagmulan, pinapayagan ka ng pagpapatupad ng RAG na piliin ang mga mapagkukunan ng data na ginagamit ng LLM.
Ang aming proseso sa trabaho
Pagtatasa
Magsisimula kami sa pamamagitan ng pagtalakay sa iyong mga partikular na layunin at ninanais na mga resulta para sa aplikasyon ng LLM.
Pagtitipon ng data at prompt engineering
Lililinisin, ipoproseso, at ioorganisa ng aming data engineering team ang iyong mga bagong mapagkukunan ng data.
Pag-set up ng retrieval system
Pagkatapos, magse-set up kami ng retrieval system na maaaring mahusay na maghanap at maghatid ng mga kaugnay na impormasyon sa LLM batay sa mga prompt at query nito.
Pagsasama ng LLM
Pagkatapos nito, isasama namin ang iyong umiiral na LLM sa sistema ng RAG.
Disenyo ng prompt
Makikipagtulungan sa aming mga eksperto sa NLP sa iyo upang magdisenyo ng mga epektibong prompt at tagubilin para sa LLM.
Pagsasanay
Sasanayin at i-fine-tune namin ang sistema ng RAG upang mapabuti ang kalidad at katumpakan ng binuo nitong teksto.
Pagsusuri
Patuloy na susuriin ng aming koponan ang mga output ng system, tinitiyak na natutugunan nila ang iyong mga kinakailangan.
Pagpipino
Batay sa pagsusuring ito, maaari naming pinuhin ang mga mapagkukunan ng data, mga pamamaraan ng pagkuha, o mga prompt upang ma-optimize ang pangkalahatang pagiging epektibo ng sistema ng RAG.
Patuloy na suporta
Susubaybayan namin ang kalusugan ng system, tutugunan ang anumang mga teknikal na isyu, at mananatiling updated sa mga pinakabagong pag-unlad sa teknolohiya ng RAG.
Mga aplikasyon ng RAG para sa iba't ibang industriya
Masusuri ng mga modelo ng RAG ang data sa pananalapi ng isang user, tulad ng mga bayarin (na may pahintulot), at magrekomenda ng mga angkop na opsyon sa pamumuhunan, mga produkto ng pautang, mga bayarin, o mga diskarte sa pagbabadyet.
Maaaring i-personalize ng retrieval augmented generation ang mga karanasan sa pag-aaral sa pamamagitan ng pagpapasadya ng mga kaugnay na nilalaman sa mga kalakasan, kahinaan, at bilis ng pag-aaral ng isang mag-aaral.
Magagamit ang RAG upang lumikha ng mga natatangi at nakapagtuturong paglalarawan ng produkto na higit pa sa mga pangunahing detalye.
Magagamit ang retrieval augmented generation upang lumikha ng mga virtual tour ng mga property o upang suriin ang mga trend ng merkado at data ng property upang bumuo ng mga automated na ulat sa pagtatasa.
Bakit kami ang piliin?
Nag-aalok ang aming koponan ng malawak na kadalubhasaan sa paggawa ng mga epektibong prompt upang gabayan ang modelo ng RAG patungo sa ninanais na resulta.
Ang Standupcode ay may mga matatag na kasanayan sa seguridad ng data upang protektahan ang iyong sensitibong impormasyon at sumusunod sa mga regulasyon sa privacy ng data.
Nag-aalok kami ng mga opsyon sa pagpapasadya upang iakma ang retrieval augmented generation model sa iyong mga partikular na pangangailangan at mapagkukunan ng data.
Pagsusuri ng Kustomer
Ang mga sumusunod na pagsusuri ay nakolekta sa aming website.
May Mga Katanungan? Hanapin ang mga Sagot Dito!
Ang Aming Pinaka-Madalas Itanong
© Copyright 2022-2024 Standupcode