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.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim nedir?
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim (RAG), harici kaynaklardan bilgi entegre ederek büyük dil modellerinin (LLM) doğruluğunu ve güvenilirliğini artıran bir tekniktir.
Kullanıcı, RAG özelliklerine sahip bir LLM'ye sorgu gönderdiğinde, sistem harici bir bilgi tabanında ilgili bilgileri arar.
Bu alınan bilgiler, LLM'nin içsel bilgisini tamamlamak için kullanılır. Temelde, LLM ek bağlam alır.
Son olarak, LLM, dil anlayışını ve zenginleştirilmiş bilgileri kullanarak kullanıcının sorgusuna yanıt oluşturur.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim Hizmetlerimiz
Veri Hazırlığı
Ekibimiz, LLM için harici veri kaynağını tanımlayabilir ve hazırlayabilir, bu verilerin LLM'nin alanı için ilgili ve güncel olmasını sağlar.
Bilgi Erişimi Sistemi Kurulumu
Uzmanlarımız, harici veri kaynağından ilgili bilgileri aramak ve almak için vektör veri tabanlarını kullanarak bir sistem tasarlayabilir ve uygulayabilir.
Bilgi Erişimi Algoritması Oluşturma
Ekibimiz, kullanıcı sorgularını veya sorularını analiz etmek ve harici verilerden en ilgili bölümleri belirlemek için algoritmalar geliştirebilir.
LLM Prompt Zenginleştirme
Teknik uzmanlarımız, alınan veri parçalarını veya anahtar kelimeleri entegre ederek LLM'nin yanıtını yönlendiren bir sistem geliştirebilir.
Değerlendirme ve İyileştirme
Sistem performansını ve kullanıcı geri bildirimlerini izleyerek bilgi erişim sürecini ve LLM eğitim verilerini sürekli olarak iyileştirebiliriz.
Hizmet Olarak RAG'nin Özellikleri
Geleneksel LLM'lerin eğitim verileriyle sınırlı olmasının aksine, RAG bilgi tabanından büyük miktarda bilgiye erişebilir.
Hizmet olarak RAG, sorguyla ilgili güncel bilgileri alır ve bunları yanıt oluşturmak için kullanır, bu da kullanıcının sorgusuna doğrudan yanıt veren daha doğru çıktılar sağlar.
RAG'nin yetenekleri sadece soruları yanıtlamakla sınırlı değildir. İçerik oluşturma gibi görevlerde işletmelere yardımcı olabilir, blog yazıları, makaleler veya ürün açıklamaları yazmak gibi.
Gerçek zamanlı haberleri, sektör raporlarını ve sosyal medya içeriklerini analiz edebilir, trendleri belirlemek, müşteri duygularını anlamak ve rakip stratejileri hakkında içgörüler elde etmek için.
RAG, LLM'nin bilgileri kaynak göstererek şeffaf bir şekilde sunmasını sağlar. Çıktılar, kullanıcıların bilgileri doğrulamasına ve gerektiğinde daha derinlemesine incelemesine olanak tanıyan alıntılar veya referanslar içerebilir.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim Hizmetlerimizin Faydaları
RAG sistemleri, harici veri kaynaklarını ayarlayarak farklı alanlara kolayca uyarlanabilir. Bu, LLM'nin geniş çaplı yeniden eğitimi gerektirmeden yeni alanlarda üretken AI çözümlerinin hızlı bir şekilde uygulanmasını sağlar.
RAG sisteminde bilgi tabanını güncellemek genellikle LLM'yi yeniden eğitmekten daha kolaydır. Bu, bakım işlemlerini basitleştirir ve sistemin en son bilgilerle güncel kalmasını sağlar.
Bilinmeyen kaynaklardan büyük veri setleriyle eğitilmiş LLM'lerin aksine, RAG uygulaması, LLM'nin kullandığı veri kaynaklarını seçmenize olanak tanır.
Çalışma Sürecimiz
Değerlendirme
LLM uygulaması için belirli hedeflerinizi ve istenen sonuçlarınızı tartışarak başlayacağız.
Veri Toplama ve Prompt Mühendisliği
Veri mühendisliği ekibimiz, yeni veri kaynaklarınızı temizleyecek, ön işleyecek ve düzenleyecektir.
Bilgi Erişimi Sisteminin Kurulumu
Daha sonra, LLM'nin promptları ve sorguları temel alarak ilgili bilgileri verimli bir şekilde arayıp sağlayabilecek bir bilgi erişim sistemi kuracağız.
LLM Entegrasyonu
Ardından, mevcut LLM'nizi RAG sistemine entegre edeceğiz.
Prompt Tasarımı
NLP uzmanlarımız, LLM için etkili promptlar ve talimatlar tasarlamak üzere sizinle birlikte çalışacaktır.
Eğitim
Üretilen metnin kalitesini ve doğruluğunu artırmak için RAG sistemini eğitecek ve optimize edeceğiz.
Değerlendirme
Ekibimiz, sistemin çıktısını sürekli olarak değerlendirerek gereksinimlerinizi karşıladığından emin olacaktır.
İyileştirme
Bu değerlendirmeye dayanarak, RAG sisteminin genel etkinliğini optimize etmek için veri kaynaklarını, bilgi erişim yöntemlerini veya promptları iyileştirebiliriz.
Sürekli Destek
Sistemin sağlığını izleyerek, teknik sorunları çözerek ve RAG teknolojisindeki en son gelişmelerden haberdar olarak sürekli destek sağlayacağız.
Farklı Sektörler İçin RAG Uygulamaları
RAG modelleri, kullanıcıların finansal verilerini (onayları ile) analiz edebilir ve uygun yatırım seçenekleri, kredi ürünleri, faturalar veya bütçe stratejileri önerebilir.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim, öğrencinin güçlü ve zayıf yönlerine ve öğrenme hızına uygun ilgili içeriği ayarlayarak öğrenme deneyimlerini kişiselleştirebilir.
RAG, temel özelliklerin ötesine geçen benzersiz ve bilgilendirici ürün açıklamaları oluşturmak için kullanılabilir.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim, gayrimenkulün sanal turlarını oluşturmak veya otomatik değerlendirme raporları oluşturmak için pazar trendlerini ve gayrimenkul verilerini analiz etmek için kullanılabilir.
Neden Bizi Seçmelisiniz?
Ekibimiz, RAG modelini istenen sonuca yönlendirmek için etkili promptlar oluşturma konusunda geniş bir uzmanlık sunar.
Standupcode, hassas bilgilerinizi korumak için sağlam veri güvenliği uygulamaları kullanır ve veri gizliliği düzenlemelerine uyar.
Bilgi Erişimiyle Zenginleştirilmiş Üretim modelini belirli ihtiyaçlarınıza ve veri kaynaklarınıza uyacak şekilde özelleştirme seçenekleri sunuyoruz.
Müşteri Geri Bildirimleri
Aşağıdaki yorumlar web sitemizde toplandı.
Sorularınız mı var? Cevapları Aşağıda Bulun!
En Sık Sorulan Sorular
© Copyright 2022-2025 Standupcode