Dịch vụ RAG: Giải pháp tối ưu cho mọi nhu cầu

Bạn đang tìm kiếm giải pháp nâng cao ứng dụng và dịch vụ của mình? Mô hình ngôn ngữ lớn, kết hợp với công nghệ "Retrieval Augmented Generation", mở ra cơ hội tiếp cận nguồn kiến thức vô tận mà vẫn đảm bảo kiểm soát đầu ra. Dù mục tiêu của bạn là cải thiện tìm kiếm, tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi hay tạo nội dung, dịch vụ RAG sẽ hỗ trợ bạn tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo tiên tiến mà vẫn giữ được quyền giám sát.

Công nghệ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất là gì?

Công nghệ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) là một kỹ thuật nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách tích hợp thông tin từ các nguồn bên ngoài.

Truy xuất

Khi người dùng gửi truy vấn đến LLM có khả năng RAG, hệ thống sẽ tìm kiếm thông tin liên quan trong cơ sở tri thức bên ngoài.

Tăng cường

Thông tin được truy xuất này được sử dụng để bổ sung kiến thức nội bộ của LLM. Về cơ bản, LLM nhận được ngữ cảnh bổ sung để làm việc.

Tạo sinh

Cuối cùng, LLM sử dụng hiểu biết ngôn ngữ và thông tin được tăng cường để tạo ra câu trả lời cho truy vấn của người dùng.

Dịch vụ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất của chúng tôi

Chuẩn bị Dữ liệu

Đội ngũ của chúng tôi có thể xác định và chuẩn bị nguồn dữ liệu bên ngoài cho LLM, đảm bảo rằng dữ liệu này phù hợp và cập nhật cho lĩnh vực của LLM.

Xây dựng Hệ thống Truy xuất Thông tin

Các chuyên gia của chúng tôi có thể thiết kế và triển khai hệ thống để tìm kiếm và truy xuất thông tin liên quan từ nguồn dữ liệu bên ngoài bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector.

Tạo thuật toán Truy xuất Thông tin

Đội ngũ của chúng tôi có thể phát triển các thuật toán để phân tích truy vấn hoặc câu hỏi của người dùng và xác định các đoạn thông tin liên quan nhất từ dữ liệu bên ngoài.

Tăng cường Prompt của LLM

Các chuyên gia kỹ thuật của chúng tôi có thể phát triển hệ thống tích hợp các đoạn dữ liệu được truy xuất hoặc từ khóa để hướng dẫn câu trả lời của LLM.

Đánh giá và Cải thiện

Chúng tôi có thể giám sát hiệu suất hệ thống và phản hồi của người dùng để liên tục cải thiện quy trình truy xuất và dữ liệu đào tạo của LLM.

Tính năng của RAG như một Dịch vụ

Truy cập Kiến thức Rộng lớn

Không giống như các LLM truyền thống bị giới hạn bởi dữ liệu đào tạo của chúng, RAG có thể truy cập một lượng lớn thông tin từ cơ sở tri thức.

Tính liên quan

RAG như một dịch vụ truy xuất thông tin cập nhật liên quan đến truy vấn và sử dụng nó để tạo ra câu trả lời, dẫn đến kết quả chính xác hơn đáp ứng trực tiếp truy vấn của người dùng.

Tạo nội dung

Khả năng của RAG vượt xa việc chỉ trả lời câu hỏi. Nó có thể giúp doanh nghiệp trong các nhiệm vụ tạo nội dung như viết bài blog, bài viết hoặc mô tả sản phẩm.

Nghiên cứu thị trường

Nó có thể phân tích tin tức thời gian thực, báo cáo ngành và nội dung truyền thông xã hội để xác định xu hướng, hiểu cảm xúc của khách hàng và thu thập thông tin về chiến lược của đối thủ cạnh tranh.

Niềm tin của người dùng

RAG cho phép LLM trình bày thông tin một cách minh bạch bằng cách trích dẫn nguồn. Kết quả có thể bao gồm trích dẫn hoặc tham chiếu, cho phép người dùng xác minh thông tin và tìm hiểu sâu hơn nếu cần.

Lợi ích của Dịch vụ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất của chúng tôi

Tính linh hoạt

Hệ thống RAG có thể dễ dàng thích ứng với các lĩnh vực khác nhau bằng cách điều chỉnh các nguồn dữ liệu bên ngoài. Điều này cho phép triển khai nhanh chóng các giải pháp AI tạo sinh trong các lĩnh vực mới mà không cần đào tạo lại LLM một cách rộng rãi.

Bảo trì Hệ thống Dễ dàng hơn

Cập nhật cơ sở tri thức trong hệ thống RAG thường dễ dàng hơn so với việc đào tạo lại LLM. Điều này đơn giản hóa việc bảo trì và đảm bảo rằng hệ thống luôn cập nhật với thông tin mới nhất.

Kiểm soát Nguồn Kiến thức

Không giống như các LLM được đào tạo với các tập dữ liệu lớn không rõ nguồn gốc, việc triển khai RAG cho phép bạn chọn các nguồn dữ liệu mà LLM sử dụng.

Quy trình Làm việc của chúng tôi

Đánh giá

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách thảo luận về các mục tiêu cụ thể và kết quả mong muốn của bạn cho ứng dụng LLM.

Thu thập Dữ liệu và Kỹ thuật Prompt

Đội ngũ kỹ sư dữ liệu của chúng tôi sẽ làm sạch, xử lý trước và tổ chức các nguồn dữ liệu mới của bạn.

Cấu hình Hệ thống Truy xuất

Tiếp theo, chúng tôi sẽ thiết lập một hệ thống truy xuất có thể tìm kiếm và cung cấp thông tin liên quan một cách hiệu quả cho LLM dựa trên các prompt và truy vấn của nó.

Tích hợp LLM

Sau đó, chúng tôi sẽ tích hợp LLM hiện có của bạn vào hệ thống RAG.

Thiết kế Prompt

Các chuyên gia NLP của chúng tôi sẽ làm việc với bạn để thiết kế các prompt và hướng dẫn hiệu quả cho LLM.

Đào tạo

Chúng tôi sẽ đào tạo và tối ưu hóa hệ thống RAG để cải thiện chất lượng và độ chính xác của văn bản được tạo ra.

Đánh giá

Đội ngũ của chúng tôi sẽ liên tục đánh giá kết quả của hệ thống, đảm bảo rằng chúng đáp ứng yêu cầu của bạn.

Tinh chỉnh

Dựa trên đánh giá này, chúng tôi có thể tinh chỉnh các nguồn dữ liệu, phương pháp truy xuất hoặc prompt để tối ưu hóa hiệu quả tổng thể của hệ thống RAG.

Hỗ trợ Liên tục

Chúng tôi sẽ giám sát tình trạng hệ thống, giải quyết các vấn đề kỹ thuật và cập nhật những tiến bộ mới nhất trong công nghệ RAG.

Ứng dụng của RAG cho các Ngành công nghiệp Khác nhau

,Fintech

Các mô hình RAG có thể phân tích dữ liệu tài chính của người dùng, chẳng hạn như hóa đơn (với sự đồng ý của họ), và đề xuất các tùy chọn đầu tư phù hợp, sản phẩm tín dụng, hóa đơn hoặc chiến lược ngân sách.

,Edtech

Công nghệ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất có thể cá nhân hóa trải nghiệm học tập bằng cách điều chỉnh nội dung liên quan đến điểm mạnh, điểm yếu và tốc độ học tập của học sinh.

,Bán lẻ

RAG có thể được sử dụng để tạo ra các mô tả sản phẩm độc đáo và thông tin vượt xa các thông số kỹ thuật cơ bản.

,Bất động sản

Công nghệ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất có thể được sử dụng để tạo các tour ảo của bất động sản hoặc phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu bất động sản để tạo ra các báo cáo đánh giá tự động.

Tại sao Chọn chúng tôi?

Kinh nghiệm

Đội ngũ của chúng tôi cung cấp chuyên môn rộng rãi trong việc tạo ra các prompt hiệu quả để hướng dẫn mô hình RAG đạt được kết quả mong muốn.

Bảo mật Dữ liệu

Standupcode áp dụng các phương pháp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm của bạn và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu.

Tùy chỉnh

Chúng tôi cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh để điều chỉnh mô hình Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất theo nhu cầu cụ thể và nguồn dữ liệu của bạn.

Phản Hồi Khách Hàng

Các đánh giá sau đây được thu thập trên trang web của chúng tôi.

4 sao dựa trên 100 đánh giá

Cách mạng Hiệu suất AI

Triển khai RAG đã tăng độ chính xác dữ liệu lên 40%, cải thiện thời gian phản hồi khách hàng một cách đáng kể.

Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Văn Bảo (Quản lý Chăm sóc Khách hàng)

Tăng Tốc Ra Quyết Định

Nhờ giải pháp RAG, quy trình ra quyết định của chúng tôi đã cải thiện 30%.

Được Đánh Giá Bởi Bà Nguyễn Thị Minh Anh (Nhà phân tích dữ liệu)

Sáng Tạo Nội Dung Hiệu Quả

Nhờ RAG, sản lượng nội dung tăng 50% mà vẫn duy trì chất lượng cao.

Được Đánh Giá Bởi Ông Trần Văn Hòa (Trưởng nhóm Chiến lược Nội dung)

Phân Tích Thời Gian Thực

Hệ thống RAG đã cải thiện khả năng phân tích của chúng tôi lên 35%, cung cấp thông tin theo thời gian thực.

Được Đánh Giá Bởi Bà Nguyễn Thu Hà (Quản lý Trí tuệ Doanh nghiệp)

Quy Trình Giải Quyết Truy Vấn Hiệu Quả

Hệ thống của họ đã giảm 20% thời gian giải quyết truy vấn, nâng cao hiệu quả làm việc.

Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Hữu Phước (Kỹ sư Hỗ trợ)

Tìm Kiếm Nhanh và Chính Xác

Độ chính xác tìm kiếm cải thiện 30%, giúp khách hàng tìm thấy thông tin nhanh chóng.

Được Đánh Giá Bởi Bà Lê Thị Thanh (Trưởng nhóm SEO)

Hỗ Trợ Dự Báo Chiến Lược

Hệ thống RAG đã cải thiện độ chính xác dự báo 25%, hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược hiệu quả.

Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Văn Thành (Nhà hoạch định chiến lược)

Tích Hợp Dữ Liệu Mượt Mà

Hệ thống của họ tích hợp mượt mà, tăng hiệu quả truy xuất dữ liệu lên 30%.

Được Đánh Giá Bởi Bà Trần Ngọc Diệp (Chuyên viên Phân tích Hệ thống)

Tóm Tắt Tài Liệu Nhanh Chóng

Thời gian xử lý tài liệu giảm 35%, nâng cao hiệu suất làm việc đáng kể.

Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Văn Thịnh (Trưởng phòng Quản lý Tài liệu)

Hỗ Trợ AI Đáng Tin Cậy

Hệ thống RAG đã nâng cao hiệu quả hoạt động lên 40%, cung cấp hiểu biết thực tế.

Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Văn Khánh (Quản lý vận hành)

Có Câu Hỏi? Tìm Câu Trả Lời Dưới Đây!

Các Câu Hỏi Thường Gặp Nhất Của Chúng Tôi

Công nghệ Tạo Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) là một mô hình AI lai kết hợp khả năng truy xuất dữ liệu và tạo sinh. Nó truy xuất thông tin liên quan từ các nguồn dữ liệu bên ngoài theo thời gian thực và sử dụng thông tin đó để tạo ra các câu trả lời chính xác, phù hợp với ngữ cảnh. Cách tiếp cận này nâng cao chất lượng và độ chính xác của kết quả AI, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu thông tin cập nhật và cụ thể.

Không giống như các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào kiến thức được đào tạo trước, RAG kết hợp tính năng truy xuất dữ liệu thời gian thực để nâng cao khả năng tạo sinh của nó. Điều này cho phép mô hình tạo ra các kết quả chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn, ngay cả đối với các truy vấn phức tạp hoặc các kịch bản dữ liệu động.

Công nghệ RAG nâng cao độ chính xác và mức độ liên quan của các giải pháp ứng dụng AI, giúp tương tác khách hàng tốt hơn, đưa ra quyết định nhanh hơn và trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa hơn. Công nghệ này đặc biệt có lợi cho doanh nghiệp cần truy xuất thông tin theo thời gian thực, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung và phân tích dựa trên dữ liệu.

Nhiều ngành công nghiệp như tài chính, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử và giáo dục có thể hưởng lợi từ RAG. Nó giúp cung cấp câu trả lời chi tiết và chính xác, tự động hóa các quy trình phức tạp và nâng cao chất lượng thông tin chi tiết cho các quyết định dựa trên dữ liệu.