Retrieval-Augmented Generation & RAG Workflows

Tidsstempel: 24. oktober 2023 kl. 9
Kildeknude: 2955016

Introduktion

Retrieval Augmented Generation, eller RAG, er en mekanisme, der hjælper store sprogmodeller (LLM'er) som GPT med at blive mere nyttige og vidende ved at hente information fra et lager af nyttige data, ligesom at hente en bog fra et bibliotek. Sådan laver RAG magi med simple AI-arbejdsgange:

  • Vidensbase (input): Tænk på dette som et stort bibliotek fyldt med nyttige ting - ofte stillede spørgsmål, manualer, dokumenter osv. Når et spørgsmål dukker op, er det her systemet leder efter svar.
  • Trigger/forespørgsel (input): Dette er udgangspunktet. Normalt er det et spørgsmål eller en anmodning fra en bruger, der fortæller systemet: "Hej, jeg skal have dig til at gøre noget!"
  • Opgave/handling (output): Når først systemet får udløseren, går det i gang. Hvis det er et spørgsmål, graver det et svar frem. Hvis det er en anmodning om at gøre noget, får den den ting gjort.

Lad os nu opdele RAG-mekanismen i enkle trin:

  1. Hentning: For det første, når der kommer et spørgsmål eller en anmodning, leder RAG gennem vidensbasen for at finde relevant information.
  2. Augmentation: Dernæst tager den disse oplysninger og blander dem med det oprindelige spørgsmål eller anmodning. Dette er som at tilføje flere detaljer til den grundlæggende anmodning for at sikre, at systemet forstår det fuldt ud.
  3. Generation: Til sidst, med al denne rige information ved hånden, fører den den ind i en stor sprogmodel, som derefter laver et velinformeret svar eller udfører den nødvendige handling.

Så i en nøddeskal er RAG som at have en smart assistent, der først slår nyttig information op, blander den med det aktuelle spørgsmål og derefter enten giver et velafrundet svar eller udfører en opgave efter behov. På denne måde, med RAG, skyder dit AI-system ikke kun i mørket; den har en solid base af information at arbejde ud fra, hvilket gør den mere pålidelig og nyttig.

Hvilket problem løser de?

At bygge bro over videnskløften

Generativ AI, drevet af LLM'er, er dygtig til at skabe tekstsvar baseret på en kolossal mængde data, den er trænet på. Selvom denne træning muliggør oprettelse af læsbar og detaljeret tekst, er den statiske karakter af træningsdataene en kritisk begrænsning. Informationen i modellen bliver over tid forældet, og i et dynamisk scenarie som en virksomheds chatbot kan fraværet af realtids- eller organisationsspecifikke data føre til forkerte eller vildledende svar. Dette scenarie er skadeligt, da det underminerer brugerens tillid til teknologien, hvilket udgør en betydelig udfordring, især i kundecentrerede eller missionskritiske applikationer.

RAG-løsningen

RAG kommer til undsætning ved at kombinere LLM'ers generative muligheder med målrettet informationshentning i realtid uden at ændre den underliggende model. Denne fusion gør det muligt for AI-systemet at give svar, der ikke kun er kontekstuelt passende, men også baseret på de mest aktuelle data. For eksempel, i et sportsliga-scenarie, mens en LLM kunne give generisk information om sporten eller holdene, giver RAG AI'en mulighed for at levere opdateringer i realtid om seneste spil eller spillerskader ved at få adgang til eksterne datakilder som databaser, nyhedsfeeds eller selv ligaens egne datalagre.

Data, der forbliver opdateret

Essensen af ​​RAG ligger i dens evne til at udvide LLM med friske, domænespecifikke data. Den løbende opdatering af videnlageret i RAG er en omkostningseffektiv måde at sikre, at den generative AI forbliver aktuel. Desuden giver det et lag af kontekst, som en generaliseret LLM mangler, og derved forbedrer kvaliteten af ​​svarene. Evnen til at identificere, rette eller slette ukorrekte oplysninger inden for RAG's videnlager bidrager yderligere til appellen og sikrer en selvkorrigerende mekanisme til mere præcis informationssøgning.

Eksempler på RAG-arbejdsgange

I den udviklende verden af ​​kunstig intelligens gør Retrieval-Augmented Generation (RAG) en væsentlig indflydelse på tværs af forskellige forretningssektorer ved at forbedre mulighederne for store sprogmodeller (LLM'er). Lad os se på et par eksempler for at få en fornemmelse af, hvordan RAG-arbejdsgange automatiserer opgaver –

  1. Intern teamvidenshentning og -deling:
    1. Scenario: Et multinationalt selskab med en diversificeret portefølje af projekter står ofte over for udfordringer med effektivt at dele viden og indsigt på tværs af sine teams. For at afhjælpe dette implementerer virksomheden en RAG-augmented platform til at strømline intern vidensøgning og -deling.
    2. Workflow:
      1. Hentning:
        1. Eksempelforespørgsel: En projektleder spørger: "Har vi arbejdet på projekter relateret til vedvarende energi i de seneste tre år?"
        2. RAG-mekanismen søger øjeblikkeligt gennem de interne databaser, tidligere projektrapporter og eventuelle andre relevante depoter for at hente information om virksomhedens involvering i vedvarende energiprojekter over den angivne periode.
      2. Augmentation:
        1. De hentede data inkluderer projekttitler, nøglepersoner, endelige leverancer og resultaterne af hvert projekt.
        2. Det kan også hente links til enhver relevant kommunikation, præsentationer eller dokumenter, der blev delt internt i løbet af disse projekter.
      3. Generation:
        1. Eksempel svar: Systemet genererer et omfattende svar:
          ”Ja, i løbet af de seneste tre år har vi engageret os i tre store vedvarende energiprojekter. Projektet 'Solar Innovations' blev ledet af Sarah Johnson fra Sustainability Team og blev afsluttet i december 2021 med udviklingen af ​​en solcelledrevet ladestationsprototype. Projektet 'Wind Energy Efficiency' ledet af Mark D'Souza, havde til formål at forbedre vindmølleeffektiviteten og blev afsluttet i juni 2022. Endelig var 'Renewable Energy Policy Advocacy' et initiativ på tværs af afdelinger, som blev afsluttet i september 2022 og skabte et politisk forslag for at fremme vedtagelse af vedvarende energi i lokalsamfund. Relevante dokumenter, rapporter og præsentationer kan tilgås via de angivne links."
  2. Automatiserede marketingkampagner:
    • Scenario: Et digitalt marketingbureau implementerer RAG for at automatisere oprettelsen og implementeringen af ​​marketingkampagner baseret på markedstendenser og forbrugeradfærd i realtid.
    • Workflow:
      • Hentning: Hver gang der kommer et nyt kundeemne ind i systemet, henter RAG-mekanismen relevante detaljer om kundeemnet og deres organisation og udløser starten af ​​arbejdsgangen.
      • Augmentation: Den kombinerer disse data med kundens marketingmål, brandretningslinjer og måldemografi.
      • Opgaveudførelse: Systemet designer og implementerer selvstændigt en skræddersyet marketingkampagne på tværs af forskellige digitale kanaler for at udnytte den identificerede trend og spore kampagnens ydeevne i realtid for mulige justeringer.
  3. Juridisk undersøgelse og sagsforberedelse:
    • Scenario: Et advokatfirma integrerer RAG for at fremskynde juridisk forskning og sagsforberedelse.
    • Workflow:
      • Hentning: På input om en ny sag trækker den op relevante juridiske præcedenser, vedtægter og nylige domme.
      • Augmentation: Det korrelerer disse data med sagsdetaljerne.
      • Generation: Systemet udarbejder et foreløbigt sagsoplæg, hvilket reducerer den tid, advokater bruger på forundersøgelser betydeligt.
  4. Forbedring af kundeservice:
    • Scenario: Et teleselskab implementerer en RAG-augmented chatbot til at håndtere kundeforespørgsler vedrørende plandetaljer, fakturering og fejlfinding af almindelige problemer.
    • Workflow:
      • Hentning: Ved modtagelse af en forespørgsel om en specifik plans datatillæg, refererer systemet til de seneste planer og tilbud fra sin database.
      • Augmentation: Den kombinerer denne hentede information med kundens aktuelle plandetaljer (fra kundeprofilen) og den oprindelige forespørgsel.
      • Generation: Systemet genererer et skræddersyet svar, der forklarer datatillægsforskellene mellem kundens nuværende plan og den forespurgte plan.
  5. Lagerstyring og genbestilling:
    1. Scenario: En e-handelsvirksomhed anvender et RAG-augmented system til at administrere lagerbeholdning og automatisk genbestille produkter, når lagerniveauet falder under en forudbestemt tærskel.
    2. Workflow:
      1. Hentning: Når et produkts lagerbeholdning når et lavt niveau, tjekker systemet salgshistorikken, sæsonbestemte efterspørgselsudsving og aktuelle markedstendenser fra sin database.
      2. Augmentation: Ved at kombinere de hentede data med produktets genbestillingsfrekvens, leveringstider og leverandørdetaljer bestemmer det den optimale mængde at genbestille.
      3. Opgaveudførelse: Systemet forbinder derefter med virksomhedens indkøbssoftware for automatisk at afgive en indkøbsordre hos leverandøren, hvilket sikrer, at e-handelsplatformen aldrig løber tør for populære produkter.
  6. Medarbejderonboarding og IT-opsætning:
    1. Scenario: Et multinationalt selskab bruger et RAG-drevet system til at strømline onboarding-processen for nye medarbejdere, hvilket sikrer, at alle IT-krav er sat op inden medarbejderens første dag.
    2. Workflow:
      1. Hentning: Ved modtagelse af detaljer om en ny ansættelse konsulterer systemet HR-databasen for at bestemme medarbejderens rolle, afdeling og placering.
      2. Augmentation: Det korrelerer disse oplysninger med virksomhedens it-politikker, bestemmer software, hardware og adgangstilladelser, som den nye medarbejder skal bruge.
      3. Opgaveudførelse: Systemet kommunikerer derefter med IT-afdelingens billetsystem og genererer automatisk billetter til at opsætte en ny arbejdsstation, installere nødvendig software og give passende systemadgang. Dette sikrer, at når den nye medarbejder starter, er deres arbejdsstation klar, og de kan straks dykke ned i deres ansvar.

Disse eksempler understreger alsidigheden og de praktiske fordele ved at anvende RAG-arbejdsgange til at løse komplekse forretningsmæssige udfordringer i realtid på tværs af et utal af domæner.

Forbind dine data og apps med Nanonets AI Assistant for at chatte med data, implementere tilpassede chatbots og agenter og oprette RAG-arbejdsgange.

Hvordan bygger du dine egne RAG-arbejdsgange?

Processen med at opbygge et RAG-workflow

Processen med at opbygge en RAG-arbejdsgang (Retrieval Augmented Generation) kan opdeles i flere nøgletrin. Disse trin kan kategoriseres i tre hovedprocesser: indtagelse, hentningog generation, samt nogle yderligere forberedelser:

1. Forberedelse:
  • Forberedelse af vidensbasen: Forbered et datalager eller en vidensbase ved at indtage data fra forskellige kilder – apps, dokumenter, databaser. Disse data skal formateres for at tillade effektiv søgbarhed, hvilket grundlæggende betyder, at disse data skal formateres til en samlet 'Dokument'-objektrepræsentation.
2. Indtagelsesproces:
  • Opsætning af vektordatabase: Brug vektordatabaser som vidensbaser, og brug forskellige indekseringsalgoritmer til at organisere højdimensionelle vektorer, hvilket muliggør hurtig og robust forespørgselsevne.
    • Dataudtræk: Udtræk data fra disse dokumenter.
    • Dataopdeling: Opdel dokumenter i bidder af datasektioner.
    • Dataindlejring: Omdan disse bidder til indlejringer ved hjælp af en indlejringsmodel som den, der leveres af OpenAI.
  • Udvikl en mekanisme til at indlæse din brugerforespørgsel. Dette kan være en brugergrænseflade eller en API-baseret arbejdsgang.
3. Hentningsproces:
  • Forespørgselsindlejring: Hent dataindlejringen til brugerforespørgslen.
  • Chunk-hentning: Udfør en hybridsøgning for at finde de mest relevante lagrede bidder i Vector Database baseret på forespørgselsindlejringen.
  • Indholdstræk: Træk det mest relevante indhold fra din videnbase ind i din prompt som kontekst.
4. Generationsproces:
  • Promptgenerering: Kombiner de hentede oplysninger med den oprindelige forespørgsel for at danne en prompt. Nu kan du udføre –
    • Generering af svar: Send den kombinerede prompttekst til LLM (Large Language Model) for at generere et velinformeret svar.
    • Opgaveudførelse: Send den kombinerede prompttekst til din LLM-dataagent, som vil udlede den korrekte opgave, der skal udføres baseret på din forespørgsel og udføre den. For eksempel kan du oprette en Gmail-dataagent og derefter bede den om at "sende salgsfremmende e-mails til nylige Hubspot-emner", og dataagenten vil –
        • hent de seneste kundeemner fra Hubspot.
        • bruge din vidensbase til at få relevant information om leads. Din vidensbase kan indtage data fra flere datakilder – LinkedIn, Lead Enrichment API'er og så videre.
        • kurater personlige salgsfremmende e-mails for hvert kundeemne.
        • send disse e-mails ved hjælp af din e-mail-udbyder / e-mail-kampagneadministrator.
5. Konfiguration og optimering:
  • Tilpasning: Tilpas arbejdsgangen, så den passer til specifikke krav, som kan omfatte justering af indtagelsesflowet, såsom forbehandling, chunking og valg af indlejringsmodel.
  • Optimering: Implementer optimeringsstrategier for at forbedre kvaliteten af ​​hentning og reducere antallet af tokens til proces, hvilket kan føre til ydeevne og omkostningsoptimering i stor skala.

Implementering af en selv

Implementering af en RAG-arbejdsgang (Retrieval Augmented Generation) er en kompleks opgave, der involverer adskillige trin og en god forståelse af de underliggende algoritmer og systemer. Nedenfor er de fremhævede udfordringer og trin til at overvinde dem for dem, der ønsker at implementere en RAG-arbejdsgang:

Udfordringer ved at opbygge dit eget RAG-workflow:
  1. Nyhed og mangel på etablerede praksisser: RAG er en relativt ny teknologi, som først blev foreslået i 2020, og udviklere er stadig ved at finde ud af de bedste praksisser for at implementere dens informationshentningsmekanismer i generativ AI.
  2. Omkostninger: Implementering af RAG vil være dyrere end at bruge en Large Language Model (LLM) alene. Det er dog billigere end hyppig omskoling af LLM.
  3. Datastrukturering: Det er en nøgleudfordring at bestemme, hvordan strukturerede og ustrukturerede data bedst modelleres i vidensbiblioteket og vektordatabasen.
  4. Inkrementel datafodring: Udvikling af processer til trinvis indføring af data i RAG-systemet er afgørende.
  5. Håndtering af unøjagtigheder: Det er nødvendigt at etablere processer til at håndtere rapporter om unøjagtigheder og til at rette eller slette disse informationskilder i RAG-systemet.

Forbind dine data og apps med Nanonets AI Assistant for at chatte med data, implementere tilpassede chatbots og agenter og oprette RAG-arbejdsgange.

Sådan kommer du i gang med at skabe dit eget RAG Workflow:

Implementering af et RAG-workflow kræver en blanding af teknisk viden, de rigtige værktøjer og løbende læring og optimering for at sikre dens effektivitet og effektivitet i at nå dine mål. For dem, der ønsker at implementere RAG-arbejdsgange selv, har vi sammensat en liste over omfattende praktiske vejledninger, der leder dig gennem implementeringsprocesserne i detaljer –

Hver af tutorials kommer med en unik tilgang eller platform til at opnå den ønskede implementering på de specificerede emner.

Hvis du ønsker at fordybe dig i at opbygge dine egne RAG-arbejdsgange, anbefaler vi, at du tjekker alle artiklerne ovenfor for at få en helhedsfornemmelse, der kræves for at komme i gang med din rejse.

Implementer RAG-arbejdsgange ved hjælp af ML-platforme

Mens tiltrækningen ved at konstruere en Retrieval Augmented Generation (RAG) workflow fra bunden giver en vis følelse af præstation og tilpasning, er det unægteligt en kompleks bestræbelse. I erkendelse af forviklingerne og udfordringerne er flere virksomheder gået frem og tilbyder specialiserede platforme og tjenester for at forenkle denne proces. Udnyttelse af disse platforme kan ikke kun spare værdifuld tid og ressourcer, men også sikre, at implementeringen er baseret på industriens bedste praksis og er optimeret til ydeevne.

For organisationer eller enkeltpersoner, som måske ikke har båndbredden eller ekspertisen til at bygge et RAG-system fra bunden, præsenterer disse ML-platforme en levedygtig løsning. Ved at vælge disse platforme kan man:

  • Omgå de tekniske kompleksiteter: Undgå de indviklede trin med datastrukturering, indlejring og genfindingsprocesser. Disse platforme kommer ofte med præbyggede løsninger og rammer, der er skræddersyet til RAG-arbejdsgange.
  • Udnyt ekspertise: Drag fordel af ekspertisen hos fagfolk, der har en dyb forståelse af RAG-systemer og allerede har adresseret mange af de udfordringer, der er forbundet med implementeringen heraf.
  • Skalerbarhed: Disse platforme er ofte designet med skalerbarhed i tankerne, hvilket sikrer, at systemet kan tilpasse sig efterhånden som dine data vokser, eller dine krav ændres, uden en komplet eftersyn.
  • Cost-Effectiveness: Selvom der er en forbundet omkostning ved at bruge en platform, kan den vise sig at være mere omkostningseffektiv i det lange løb, især når man overvejer omkostningerne ved fejlfinding, optimering og potentielle genimplementeringer.

Lad os tage et kig på platforme, der tilbyder RAG-arbejdsgange.

Nanonetter

Nanonets tilbyder sikre AI-assistenter, chatbots og RAG-arbejdsgange drevet af din virksomheds data. Det muliggør datasynkronisering i realtid mellem forskellige datakilder, hvilket letter omfattende informationssøgning for teams. Platformen tillader oprettelse af chatbots sammen med implementering af komplekse arbejdsgange gennem naturligt sprog, drevet af Large Language Models (LLM'er). Det giver også dataforbindelser til at læse og skrive data i dine apps og muligheden for at bruge LLM-agenter til direkte at udføre handlinger på eksterne apps.

Nanonets AI Assistant produktside

AWS Generativ AI

AWS tilbyder en række tjenester og værktøjer under sin Generative AI-paraply for at imødekomme forskellige forretningsbehov. Det giver adgang til en bred vifte af brancheførende fundamentmodeller fra forskellige udbydere gennem Amazon Bedrock. Brugere kan tilpasse disse fundamentmodeller med deres egne data for at opbygge mere personlige og differentierede oplevelser. AWS lægger vægt på sikkerhed og privatliv og sikrer databeskyttelse ved tilpasning af fundamentmodeller. Det fremhæver også omkostningseffektiv infrastruktur til skalering af generativ AI, med muligheder som AWS Trainium, AWS Inferentia og NVIDIA GPU'er for at opnå den bedste prisydelse. Desuden letter AWS opbygningen, træningen og udrulningen af ​​fundamentmodeller på Amazon SageMaker, hvilket udvider kraften i fundamentmodeller til en brugers specifikke use cases.

AWS Generative AI-produktside

Generativ AI på Google Cloud

Google Clouds Generative AI giver en robust suite af værktøjer til at udvikle AI-modeller, forbedre søgning og muliggøre AI-drevne samtaler. Det udmærker sig inden for sentimentanalyse, sprogbehandling, taleteknologier og automatiseret dokumenthåndtering. Derudover kan den skabe RAG-arbejdsgange og LLM-agenter, der imødekommer forskellige forretningskrav med en flersproget tilgang, hvilket gør det til en omfattende løsning til forskellige virksomhedsbehov.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Oracles Generative AI (OCI Generative AI) er skræddersyet til virksomheder og tilbyder overlegne modeller kombineret med fremragende datastyring, AI-infrastruktur og forretningsapplikationer. Det giver mulighed for at forfine modeller ved hjælp af brugerens egne data uden at dele dem med store sprogmodeludbydere eller andre kunder, hvilket sikrer sikkerhed og privatliv. Platformen muliggør implementering af modeller på dedikerede AI-klynger til forudsigelig ydeevne og prissætning. OCI Generative AI giver forskellige use cases som tekstresumé, kopigenerering, chatbot-oprettelse, stilistisk konvertering, tekstklassificering og datasøgning, der adresserer et spektrum af virksomhedsbehov. Den behandler brugerens input, som kan omfatte naturligt sprog, input/output eksempler og instruktioner, for at generere, opsummere, transformere, udtrække information eller klassificere tekst baseret på brugeranmodninger, og sende et svar tilbage i det angivne format.

Oracle Generative AI

Cloudera

I området for Generative AI fremstår Cloudera som en troværdig allieret for virksomheder. Deres åbne datasøhus, tilgængeligt på både offentlige og private skyer, er en hjørnesten. De tilbyder en række datatjenester, der hjælper hele datalivscyklusrejsen fra kanten til AI. Deres muligheder strækker sig til datastreaming i realtid, datalagring og analyse i åbne søhuse og implementering og overvågning af maskinlæringsmodeller via Cloudera Data Platform. Det er bemærkelsesværdigt, at Cloudera muliggør udformningen af ​​Retrieval Augmented Generation-arbejdsgange, der kombinerer en kraftfuld kombination af genfindings- og generationsfunktioner til forbedrede AI-applikationer.

Cloudera blogside

Glean

Glean anvender kunstig intelligens til at forbedre søgning på arbejdspladsen og opdagelse af viden. Det udnytter vektorsøgning og deep learning-baserede store sprogmodeller til semantisk forståelse af forespørgsler, hvilket løbende forbedrer søgerelevansen. Den tilbyder også en Generativ AI-assistent til at besvare forespørgsler og opsummere information på tværs af dokumenter, billetter og mere. Platformen giver personlige søgeresultater og foreslår information baseret på brugeraktivitet og tendenser, udover at facilitere nem opsætning og integration med over 100 forbindelser til forskellige apps.

Glean hjemmeside

landbot

Landbot tilbyder en række værktøjer til at skabe samtaleoplevelser. Det letter genereringen af ​​kundeemner, kundeengagement og support via chatbots på websteder eller WhatsApp. Brugere kan designe, implementere og skalere chatbots med en no-code builder og integrere dem med populære platforme som Slack og Messenger. Det giver også forskellige skabeloner til forskellige use cases som leadgenerering, kundesupport og produktpromovering

Landbot.io hjemmeside

chatbase

Chatbase giver en platform til at tilpasse ChatGPT til at tilpasse sig et brands personlighed og webstedsudseende. Det giver mulighed for indsamling af kundeemner, daglige samtaleoversigter og integration med andre værktøjer som Zapier, Slack og Messenger. Platformen er designet til at tilbyde en personlig chatbot-oplevelse for virksomheder.

Chatbase produktside

Skala AI

Scale AI adresserer dataflaskehalsen i AI-applikationsudvikling ved at tilbyde finjustering og RLHF til tilpasning af fundamentmodeller til specifikke forretningsbehov. Det integrerer eller samarbejder med førende AI-modeller, hvilket gør det muligt for virksomheder at inkorporere deres data til strategisk differentiering. Sammen med evnen til at skabe RAG-arbejdsgange og LLM-agenter giver Scale AI en generativ AI-platform i fuld stack til accelereret AI-applikationsudvikling.

Skala AI hjemmeside

Shakudo – LLM-løsninger

Shakudo tilbyder en samlet løsning til implementering af store sprogmodeller (LLM'er), styring af vektordatabaser og etablering af robuste datapipelines. Det strømliner overgangen fra lokale demoer til LLM-tjenester i produktionsgrad med overvågning i realtid og automatiseret orkestrering. Platformen understøtter fleksible Generative AI-operationer, high-throughput vektordatabaser og leverer en række specialiserede LLMOPS-værktøjer, hvilket forbedrer den funktionelle rigdom af eksisterende teknologiske stakke.

Shakundo RAG Workflows produktside

Hver nævnte platform/virksomhed har sit eget sæt unikke funktioner og muligheder og kan udforskes yderligere for at forstå, hvordan de kan udnyttes til at forbinde virksomhedsdata og implementere RAG-arbejdsgange.

Forbind dine data og apps med Nanonets AI Assistant for at chatte med data, implementere tilpassede chatbots og agenter og oprette RAG-arbejdsgange.

RAG-arbejdsgange med nanonetter

I området med at udvide sprogmodeller for at levere mere præcise og indsigtsfulde svar, står Retrieval Augmented Generation (RAG) som en central mekanisme. Denne indviklede proces løfter pålideligheden og anvendeligheden af ​​AI-systemer og sikrer, at de ikke kun opererer i et informationsvakuum.

I hjertet af dette fremstår Nanonets AI Assistant som en sikker, multifunktionel AI-ledsager designet til at bygge bro mellem din organisatoriske viden og Large Language Models (LLM'er), alt sammen inden for en brugervenlig grænseflade.

Her er et glimt af den sømløse integration og workflowforbedring, der tilbydes af Nanonets' RAG-funktioner:

Dataforbindelse:

Nanonets muliggør sømløse forbindelser til over 100 populære workspace-applikationer, herunder Slack, Notion, Google Suite, Salesforce og Zendesk, blandt andre. Den er dygtig til at håndtere et bredt spektrum af datatyper, det være sig ustrukturerede som PDF'er, TXT'er, billeder, lyd- og videofiler eller strukturerede data såsom CSV'er, regneark, MongoDB og SQL-databaser. Denne bredspektrede dataforbindelse sikrer en robust videnbase, som RAG-mekanismen kan trække fra.

Trigger- og handlingsagenter:

Med Nanonets er det en leg at opsætte trigger/action agenter. Disse agenter er på vagt over for begivenheder på tværs af dine workspace-apps og igangsætter handlinger efter behov. Etabler for eksempel en arbejdsgang til at overvåge nye e-mails på support@din_virksomhed.com, brug din dokumentation og tidligere e-mail-samtaler som en vidensbase, lav et udkast til et indsigtsfuldt e-mailsvar, og send det ud, alt sammen orkestreret problemfrit.

Strømlinet dataindtagelse og indeksering:

Optimeret dataindtagelse og indeksering er en del af pakken, hvilket sikrer glat databehandling, som håndteres i baggrunden af ​​Nanonets AI Assistant. Denne optimering er afgørende for synkronisering i realtid med datakilder, hvilket sikrer, at RAG-mekanismen har de seneste oplysninger at arbejde med.

For at komme i gang kan du ringe til en af ​​vores AI-eksperter, og vi kan give dig en personlig demo og prøveversion af Nanonets AI Assistant baseret på din brugssituation.

Når du er konfigureret, kan du bruge din Nanonets AI Assistant til at –

Opret RAG Chat Workflows

Styrk dine teams med omfattende information i realtid fra alle dine datakilder.

Opret RAG Agent Workflows

Brug naturligt sprog til at skabe og køre komplekse arbejdsgange drevet af LLM'er, der interagerer med alle dine apps og data.

Implementer RAG-baserede chatbots

Byg og implementer klar til at bruge Custom AI Chatbots, der kender dig inden for få minutter.

Fremdriv dit teams effektivitet

Med Nanonets AI integrerer du ikke kun data; du supercharger dit teams evner. Ved at automatisere hverdagsagtige opgaver og give indsigtsfulde svar kan dine teams omfordele deres fokus på strategiske initiativer.

Nanonets' RAG-drevne AI Assistant er mere end blot et værktøj; det er en katalysator, der strømliner driften, forbedrer datatilgængeligheden og driver din organisation mod en fremtid med informeret beslutningstagning og automatisering.

Forbind dine data og apps med Nanonets AI Assistant for at chatte med data, implementere tilpassede chatbots og agenter og oprette RAG-arbejdsgange.

Tidsstempel:

Mere fra AI og maskinindlæring