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 teknika na nagpapabuti sa katumpakan at pagiging maaasahan ng mga malalaking modelo ng wika (LLM) sa pamamagitan ng pagsasama ng impormasyon mula sa mga panlabas na mapagkukunan.
Kapag ang isang gumagamit ay nagpadala ng query sa isang LLM na may mga kakayahan ng RAG, ang sistema ay naghahanap ng kaugnay na impormasyon sa isang panlabas na base ng kaalaman.
Ang mga nakuha na impormasyon ay ginagamit upang dagdagan ang panloob na kaalaman ng LLM. Sa esensya, ang LLM ay tumatanggap ng karagdagang konteksto upang magamit.
Sa wakas, ginagamit ng LLM ang kanyang pag-unawa sa wika at ang na-augment na impormasyon upang makabuo ng tugon sa query ng gumagamit.
Ang Aming Mga Serbisyo sa Retrieval-Augmented Generation
Paghahanda ng Datos
Maaaring tukuyin at ihanda ng aming koponan ang panlabas na mapagkukunan ng datos para sa LLM, na tinitiyak na ang mga datos na ito ay may kaugnayan at napapanahon para sa domain ng LLM.
Pagbuo ng Sistema ng Pagkuha ng Impormasyon
Maaaring magdisenyo at magpatupad ang aming mga eksperto ng isang sistema para sa paghahanap at pagkuha ng kaugnay na impormasyon mula sa panlabas na mapagkukunan ng datos gamit ang mga vector database.
Paglikha ng Algorithm ng Pagkuha ng Impormasyon
Maaaring bumuo ang aming koponan ng mga algorithm upang suriin ang mga query o tanong ng mga gumagamit at tukuyin ang mga pinaka-kaugnay na bahagi mula sa mga panlabas na datos.
Augmentasyon ng Prompt ng LLM
Maaaring bumuo ang aming mga teknikal na eksperto ng isang sistema na nagsasama ng mga bahagi ng nakuha na datos o mga keyword upang gabayan ang tugon ng LLM.
Pagsusuri at Pagpapabuti
Maaari naming subaybayan ang pagganap ng sistema at ang feedback ng mga gumagamit upang patuloy na mapabuti ang proseso ng pagkuha at ang mga datos ng pagsasanay ng LLM.
Mga Tampok ng RAG bilang isang Serbisyo
Hindi tulad ng mga tradisyunal na LLM na limitado sa kanilang mga datos ng pagsasanay, maaaring ma-access ng RAG ang isang malaking halaga ng impormasyon mula sa isang base ng kaalaman.
Ang RAG bilang isang serbisyo ay kumukuha ng napapanahong impormasyon na may kaugnayan sa query at ginagamit ito upang makabuo ng tugon, na nagreresulta sa mas tumpak na output na direktang tumutugon sa query ng gumagamit.
Ang mga kakayahan ng RAG ay higit pa sa simpleng pagsagot sa mga tanong. Maaari itong makatulong sa mga negosyo sa mga gawain sa paglikha ng nilalaman tulad ng pagsusulat ng mga post sa blog, mga artikulo, o mga paglalarawan ng produkto.
Maaari itong magsuri ng mga balita sa real-time, mga ulat ng industriya, at nilalaman ng social media upang tukuyin ang mga trend, maunawaan ang damdamin ng mga customer, at makakuha ng mga pananaw tungkol sa mga estratehiya ng mga kakumpitensya.
Pinapayagan ng RAG ang LLM na ipakita ang impormasyon nang malinaw sa pamamagitan ng pagbanggit ng mga mapagkukunan. Ang output ay maaaring magsama ng mga sipi o sanggunian, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na i-verify ang impormasyon at maghukay ng mas malalim kung kinakailangan.
Mga Benepisyo ng Aming Mga Serbisyo sa Retrieval-Augmented Generation
Maaaring madaling iakma ang mga sistema ng RAG sa iba't ibang mga domain sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga panlabas na mapagkukunan ng datos. Pinapayagan nito ang mabilis na pagpapatupad ng mga generative AI na solusyon sa mga bagong larangan nang hindi nangangailangan ng malawak na muling pagsasanay ng LLM.
Ang pag-update ng base ng kaalaman sa isang sistema ng RAG ay karaniwang mas madali kaysa sa muling pagsasanay ng 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 malalaking dataset na hindi alam ang pinagmulan, pinapayagan ka ng pagpapatupad ng RAG na pumili ng mga mapagkukunan ng datos na ginagamit ng LLM.
Ang Aming Proseso ng Trabaho
Pagsusuri
Magsisimula kami sa pamamagitan ng pagtalakay sa iyong mga partikular na layunin at nais na mga resulta para sa aplikasyon ng LLM.
Pagkolekta ng Datos at Prompt Engineering
Ang aming koponan sa engineering ng datos ay lilinisin, pre-process, at aayusin ang iyong mga bagong mapagkukunan ng datos.
Pag-configure ng Sistema ng Pagkuha
Susunod, itatakda namin ang isang sistema ng pagkuha na maaaring mahusay na maghanap at maghatid ng kaugnay na impormasyon sa LLM batay sa mga prompt at query nito.
Pagsasama ng LLM
Pagkatapos, isasama namin ang iyong umiiral na LLM sa sistema ng RAG.
Pagdidisenyo ng Prompt
Makikipagtulungan ang aming mga eksperto sa NLP sa iyo upang magdisenyo ng mga epektibong prompt at tagubilin para sa LLM.
Pagsasanay
Sasanayin at i-optimize namin ang sistema ng RAG upang mapabuti ang kalidad at katumpakan ng nabuo na teksto.
Pagsusuri
Patuloy na susuriin ng aming koponan ang mga output ng sistema, na tinitiyak na natutugunan nito ang iyong mga kinakailangan.
Pagpino
Batay sa pagsusuring ito, maaari naming pinuhin ang mga mapagkukunan ng datos, 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 sistema, lutasin ang mga teknikal na isyu, at manatiling napapanahon sa mga pinakabagong pagsulong sa teknolohiya ng RAG.
Mga Aplikasyon ng RAG para sa Iba't Ibang Industriya
Maaaring suriin ng mga modelo ng RAG ang mga datos sa pananalapi ng mga gumagamit, tulad ng mga invoice (sa kanilang pahintulot), at magrekomenda ng mga angkop na opsyon sa pamumuhunan, mga produktong kredito, mga invoice, o mga estratehiya sa badyet.
Maaaring i-personalize ng Retrieval-Augmented Generation ang mga karanasan sa pag-aaral sa pamamagitan ng pag-aayos ng kaugnay na nilalaman sa mga lakas, kahinaan, at bilis ng pag-aaral ng mag-aaral.
Maaaring gamitin ang RAG upang lumikha ng mga natatangi at impormatibong paglalarawan ng produkto na lampas sa mga pangunahing detalye.
Maaaring gamitin ang Retrieval-Augmented Generation upang lumikha ng mga virtual na tour ng mga ari-arian o magsuri ng mga trend sa merkado at datos ng ari-arian upang makabuo ng mga automated na ulat ng pagtatasa.
Bakit Pumili sa Amin?
Nag-aalok ang aming koponan ng malawak na kadalubhasaan sa paglikha ng mga epektibong prompt upang gabayan ang modelo ng RAG patungo sa nais na resulta.
Ang Standupcode ay gumagamit ng matatag na mga kasanayan sa seguridad ng datos upang protektahan ang iyong sensitibong impormasyon at sumusunod sa mga regulasyon sa privacy ng datos.
Nag-aalok kami ng mga pagpipilian sa pag-customize upang iakma ang modelo ng Retrieval-Augmented Generation sa iyong mga partikular na pangangailangan at mapagkukunan ng datos.
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 2022-2025 Standupcode