Hizmet olarak RAG
Uygulamalarınızı ve hizmetlerinizi geliştirmek için büyük dil modellerini kullanmayı düşünebilirsiniz. Bilgi erişimli oluşturma, çıktılar üzerinde kontrolü korurken yeni bilgi havuzundan yararlanma fırsatı sunar. İster aramayı iyileştirmek, ister belgeleri özetlemek, ister soruları yanıtlamak, ister içerik oluşturmak isteyin, hizmet olarak RAG gelişmiş yapay zekayı elde ederken aynı zamanda gözetimi korumanıza yardımcı olabilir.
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma nedir?
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma (RAG), harici kaynaklardan gelen bilgileri dahil ederek büyük dil modellerinin (LLM'ler) doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olan bir tekniktir.
Bir kullanıcı RAG özelliklerine sahip bir LLM'ye bilgi istemi sağladığında, sistem harici bir bilgi tabanında ilgili bilgileri arar.
Bu alınan bilgiler, LLM'nin dahili bilgisini desteklemek için kullanılır. Temel olarak, LLM'ye çalışması için ek bağlam sağlar.
Son olarak LLM, dil anlayışını ve zenginleştirilmiş bilgileri kullanarak kullanıcı sorgusuna yanıt üretir.
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma hizmetlerimiz
Veri hazırlama
Ekibimiz, LLM için harici veri kaynağını belirleyebilir ve hazırlayabilir ve bu verilerin LLM'nin alanıyla alakalı ve güncel olmasını sağlayabilir.
Bilgi alma sistemini oluşturma
Uzmanlarımız, vektör veritabanlarını kullanarak harici veri kaynağından ilgili bilgileri aramak ve almak için bir sistem tasarlayabilir ve uygulayabilir.
Bir bilgi alma algoritması oluşturma
Ekibimiz, kullanıcı sorgularını veya sorularını analiz etmek ve harici verilerden en alakalı pasajları belirlemek için algoritmalar geliştirebilir.
LLM bilgi istemi zenginleştirmesi
Teknoloji uzmanlarımız, LLM'nin yanıtını yönlendirmek için alınan verilerden veya anahtar ifadelerden alıntılar içeren bir sistem geliştirebilir.
Değerlendirme ve iyileştirme
Alma sürecini ve LLM eğitim verilerini sürekli olarak iyileştirmek için sistemin performansını ve kullanıcı geri bildirimlerini izleyebiliriz.
Hizmet olarak RAG'nin yetenekleri
Eğitim verileriyle sınırlı geleneksel LLM'lerin aksine, RAG bir bilgi tabanından çok büyük miktarda bilgiye erişebilir.
Hizmet olarak Rag, bilgi istemiyle ilgili güncel bilgileri alır ve bunları bir yanıt oluşturmak için kullanır, bu da daha doğru çıktılarla sonuçlanır ve kullanıcının sorgusunu doğrudan ele alır.
RAG'nin yetenekleri soru cevaplamanın ötesine uzanır. İşletmelere blog gönderileri, makaleler veya ürün açıklamaları oluşturma gibi içerik oluşturma görevlerinde yardımcı olabilir.
Trendleri belirlemek, müşteri duyarlılığını anlamak ve rakip stratejilerine ilişkin içgörüler elde etmek için gerçek zamanlı haberleri, sektör raporlarını ve sosyal medya içeriğini analiz edebilir.
RAG, LLM'nin kaynaklara atıfta bulunarak bilgileri şeffaflıkla sunmasına olanak tanır. Çıktı, kullanıcıların bilgileri doğrulamasını ve gerekirse daha derine inmesini sağlayan alıntılar veya referanslar içerebilir.
Geri alma zenginleştirilmiş hizmetlerimizin faydaları
RAG sistemleri, yalnızca harici veri kaynaklarını ayarlayarak farklı alanlara kolayca uyarlanabilir. Bu, kapsamlı LLM yeniden eğitimi olmadan yeni alanlarda üretken yapay zeka çözümlerinin hızlı bir şekilde dağıtılmasını sağlar.
Bir RAG sistemindeki bilgi tabanını güncellemek genellikle bir LLM'yi yeniden eğitmekten daha kolaydır. Bu, bakımı basitleştirir ve sistemin en son bilgilerle güncel kalmasını sağlar.
Bilinmeyen kaynaklı büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş LLM'lerin aksine, RAG uygulaması, LLM'nin kullandığı veri kaynaklarını seçmenize olanak tanır.
Çalışma sürecimiz
Değerlendirme
LLM uygulaması için özel hedeflerinizi ve istenen sonuçlarınızı tartışarak başlayacağız.
Veri toplama ve bilgi istemi mühendisliği
Veri mühendisliği ekibimiz yeni veri kaynaklarınızı temizleyecek, ön işleyecek ve düzenleyecektir.
Alma sistemi kurumu
Ardından, bilgi istemlerine ve sorgularına göre LLM'ye ilgili bilgileri verimli bir şekilde arayabilen ve sunabilen bir alma sistemi kuracağız.
LLM entegrasyonu
Bundan sonra, mevcut LLM'nizi RAG sistemiyle entegre edeceğiz.
Bilgi istemi tasarımı
NLP uzmanlarımız, LLM için etkili bilgi istemleri ve talimatlar tasarlamak üzere sizinle iş birliği yapacak.
Eğitim
Oluşturulan metnin kalitesini ve doğruluğunu artırmak için RAG sistemini eğitecek ve ince ayar yapacağız.
Değerlendirme
Ekibimiz, gereksinimlerinizi karşıladığından emin olmak için sistemin çıktılarını sürekli olarak değerlendirecektir.
İyileştirme
Bu değerlendirmeye dayanarak, RAG sisteminin genel etkinliğini optimize etmek için veri kaynaklarını, alma yöntemlerini veya bilgi istemlerini iyileştirebiliriz.
Devam eden destek
Sistem sağlığını izleyecek, teknik sorunları ele alacak ve RAG teknolojisindeki en son gelişmelerden haberdar olacağız.
Farklı sektörler için RAG uygulamaları
RAG modelleri, bir kullanıcının faturaları (onayıyla) gibi finansal verilerini analiz edebilir ve uygun yatırım seçenekleri, kredi ürünleri, faturalar veya bütçeleme stratejileri önerebilir.
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma, ilgili içeriği bir öğrencinin güçlü yönlerine, zayıf yönlerine ve öğrenme hızına göre uyarlayarak öğrenme deneyimlerini kişiselleştirebilir.
RAG, temel özelliklerin ötesine geçen benzersiz ve bilgilendirici ürün açıklamaları oluşturmak için kullanılabilir.
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma, mülklerin sanal turlarını oluşturmak veya otomatik değerleme raporları oluşturmak için pazar trendlerini ve mülk verilerini analiz etmek için kullanılabilir.
Neden bizi seçmelisiniz?
Ekibimiz, RAG modelini istenen sonuca yönlendirmek için etkili bilgi istemleri oluşturma konusunda kapsamlı uzmanlık sunar.
Standupcode, hassas bilgilerinizi korumak için güçlü veri güvenliği uygulamalarına sahiptir ve veri gizliliği düzenlemelerine uyar.
Geri alma zenginleştirilmiş oluşturma modelini özel ihtiyaçlarınıza ve veri kaynaklarınıza göre uyarlamak için özelleştirme seçenekleri sunuyoruz.
Müşteri Geri Bildirimleri
Aşağıdaki yorumlar web sitemizde toplandı.
Sorularınız mı var? Cevapları Aşağıda Bulun!
En Sık Sorulan Sorular
© Copyright 2022-2024 Standupcode