Ροές εργασιών ανάκτησης-αυξημένης γενιάς και RAG

Χρονική σήμανση: 24 Οκτωβρίου 2023 9:40 μ.μ.
Κόμβος πηγής: 2955016

Εισαγωγή

Το Retrieval Augmented Generation, ή RAG, είναι ένας μηχανισμός που βοηθά τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) όπως το GPT να γίνουν πιο χρήσιμα και πιο ενημερωμένα αντλώντας πληροφορίες από ένα χώρο αποθήκευσης χρήσιμων δεδομένων, όπως η λήψη ενός βιβλίου από μια βιβλιοθήκη. Δείτε πώς το RAG κάνει μαγικά με απλές ροές εργασίας AI:

  • Γνωσιακή Βάση (Εισαγωγή): Σκεφτείτε το ως μια μεγάλη βιβλιοθήκη γεμάτη χρήσιμα πράγματα—Συχνές ερωτήσεις, εγχειρίδια, έγγραφα, κ.λπ. Όταν εμφανίζεται μια ερώτηση, εδώ το σύστημα αναζητά απαντήσεις.
  • Ενεργοποίηση/Ερώτημα (Είσοδος): Αυτό είναι το σημείο εκκίνησης. Συνήθως, είναι μια ερώτηση ή ένα αίτημα από έναν χρήστη που λέει στο σύστημα, "Γεια, θέλω να κάνεις κάτι!"
  • Εργασία/Δράση (Έξοδος): Μόλις το σύστημα πάρει τη σκανδάλη, ενεργοποιείται. Αν είναι ερώτηση, ανακαλύπτει μια απάντηση. Αν είναι αίτημα να γίνει κάτι, το κάνει αυτό.

Τώρα, ας αναλύσουμε τον μηχανισμό RAG σε απλά βήματα:

  1. Ανάκτηση: Πρώτα απ 'όλα, όταν έρχεται μια ερώτηση ή αίτημα, το RAG ψάχνει στη Γνωσιακή Βάση για να βρει σχετικές πληροφορίες.
  2. Αύξηση: Στη συνέχεια, λαμβάνει αυτές τις πληροφορίες και τις ανακατεύει με την αρχική ερώτηση ή αίτημα. Αυτό είναι σαν να προσθέτετε περισσότερες λεπτομέρειες στο βασικό αίτημα για να βεβαιωθείτε ότι το σύστημα το κατανοεί πλήρως.
  3. Γενεά: Τέλος, με όλες αυτές τις πλούσιες πληροφορίες διαθέσιμες, τις τροφοδοτεί σε ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας το οποίο στη συνέχεια δημιουργεί μια καλά ενημερωμένη απάντηση ή εκτελεί την απαιτούμενη ενέργεια.

Έτσι, με λίγα λόγια, το RAG είναι σαν να έχετε έναν έξυπνο βοηθό που πρώτα αναζητά χρήσιμες πληροφορίες, τις συνδυάζει με την ερώτηση και στη συνέχεια είτε δίνει μια ολοκληρωμένη απάντηση είτε εκτελεί μια εργασία όπως χρειάζεται. Με αυτόν τον τρόπο, με το RAG, το σύστημά σας AI δεν φωτογραφίζει απλώς στο σκοτάδι. έχει μια σταθερή βάση πληροφοριών για να εργαστείτε, καθιστώντας το πιο αξιόπιστο και χρήσιμο.

Τι πρόβλημα λύνουν;

Γεφύρωση του χάσματος της γνώσης

Το Generative AI, που υποστηρίζεται από LLMs, είναι ικανό να δημιουργεί απαντήσεις κειμένου με βάση έναν τεράστιο όγκο δεδομένων στα οποία εκπαιδεύτηκε. Ενώ αυτή η εκπαίδευση επιτρέπει τη δημιουργία ευανάγνωστου και λεπτομερούς κειμένου, η στατική φύση των δεδομένων εκπαίδευσης είναι ένας κρίσιμος περιορισμός. Οι πληροφορίες μέσα στο μοντέλο γίνονται ξεπερασμένες με την πάροδο του χρόνου και σε ένα δυναμικό σενάριο όπως ένα εταιρικό chatbot, η απουσία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο ή συγκεκριμένου οργανισμού μπορεί να οδηγήσει σε εσφαλμένες ή παραπλανητικές απαντήσεις. Αυτό το σενάριο είναι επιζήμιο, καθώς υπονομεύει την εμπιστοσύνη του χρήστη στην τεχνολογία, θέτοντας μια σημαντική πρόκληση ειδικά σε εφαρμογές με επίκεντρο τον πελάτη ή κρίσιμες για την αποστολή εφαρμογές.

Η λύση RAG

Το RAG έρχεται στη διάσωση συγχωνεύοντας τις παραγωγικές δυνατότητες των LLM με στοχευμένη ανάκτηση πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο, χωρίς να αλλάζει το υποκείμενο μοντέλο. Αυτή η συγχώνευση επιτρέπει στο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης να παρέχει αποκρίσεις που δεν είναι μόνο κατάλληλες για τα συμφραζόμενα αλλά και βασίζονται στα πιο πρόσφατα δεδομένα. Για παράδειγμα, σε ένα σενάριο αθλητικών πρωταθλημάτων, ενώ ένα LLM θα μπορούσε να παρέχει γενικές πληροφορίες για το άθλημα ή τις ομάδες, το RAG εξουσιοδοτεί το AI να παρέχει ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο σχετικά με πρόσφατα παιχνίδια ή τραυματισμούς παικτών, έχοντας πρόσβαση σε εξωτερικές πηγές δεδομένων όπως βάσεις δεδομένων, ειδήσεις ή ακόμη και τα αποθετήρια δεδομένων του ίδιου του πρωταθλήματος.

Δεδομένα που παραμένουν ενημερωμένα

Η ουσία του RAG έγκειται στην ικανότητά του να επαυξάνει το LLM με νέα δεδομένα για συγκεκριμένο τομέα. Η συνεχής ενημέρωση του αποθετηρίου γνώσης στο RAG είναι ένας οικονομικά αποδοτικός τρόπος για να διασφαλιστεί ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη παραμένει ενημερωμένη. Επιπλέον, παρέχει ένα επίπεδο περιβάλλοντος που λείπει από ένα γενικευμένο LLM, ενισχύοντας έτσι την ποιότητα των απαντήσεων. Η δυνατότητα εντοπισμού, διόρθωσης ή διαγραφής εσφαλμένων πληροφοριών εντός του αποθετηρίου γνώσεων του RAG προσθέτει περαιτέρω ελκυστικότητα, διασφαλίζοντας έναν μηχανισμό αυτοδιόρθωσης για πιο ακριβή ανάκτηση πληροφοριών.

Παραδείγματα ροών εργασίας RAG

Στον εξελισσόμενο τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, το Retrieval-Augmented Generation (RAG) έχει ουσιαστικό αντίκτυπο σε διάφορους επιχειρηματικούς τομείς, ενισχύοντας σημαντικά τις δυνατότητες των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM). Ας δούμε μερικά παραδείγματα για να κατανοήσουμε πώς οι ροές εργασιών RAG αυτοματοποιούν τις εργασίες –

  1. Ανάκτηση και κοινή χρήση γνώσεων εσωτερικής ομάδας:
    1. Σενάριο: Μια πολυεθνική εταιρεία με ένα διαφοροποιημένο χαρτοφυλάκιο έργων αντιμετωπίζει συχνά προκλήσεις όσον αφορά την αποτελεσματική ανταλλαγή γνώσεων και γνώσεων μεταξύ των ομάδων της. Για να το μετριάσει αυτό, η εταιρεία εφαρμόζει μια πλατφόρμα επαυξημένης RAG για τον εξορθολογισμό της εσωτερικής ανάκτησης και ανταλλαγής γνώσεων.
    2. Ροή εργασιών:
      1. Ανάκτηση:
        1. Παράδειγμα ερωτήματος: Ένας διαχειριστής έργου ρωτά: «Έχουμε εργαστεί σε έργα που σχετίζονται με τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας τα τελευταία τρία χρόνια;»
        2. Ο μηχανισμός RAG αναζητά άμεσα τις εσωτερικές βάσεις δεδομένων, τις προηγούμενες αναφορές έργων και τυχόν άλλα σχετικά αποθετήρια για να ανακτήσει πληροφορίες σχετικά με τη συμμετοχή της εταιρείας σε έργα ανανεώσιμων πηγών ενέργειας κατά τη διάρκεια της καθορισμένης περιόδου.
      2. Αύξηση:
        1. Τα ανακτηθέντα δεδομένα περιλαμβάνουν τίτλους έργων, βασικό προσωπικό, τελικά παραδοτέα και τα αποτελέσματα κάθε έργου.
        2. Μπορεί επίσης να ανακτήσει συνδέσμους προς οποιεσδήποτε σχετικές επικοινωνίες, παρουσιάσεις ή έγγραφα που κοινοποιήθηκαν εσωτερικά κατά τη διάρκεια αυτών των έργων.
      3. Γενεά:
        1. Παράδειγμα απάντησης: Το σύστημα δημιουργεί μια ολοκληρωμένη απάντηση:
          «Ναι, τα τελευταία τρία χρόνια, έχουμε εμπλακεί σε τρία μεγάλα έργα ανανεώσιμων πηγών ενέργειας. Το έργο «Solar Innovations» ηγήθηκε της Sarah Johnson από την Ομάδα Αειφορίας και ολοκληρώθηκε τον Δεκέμβριο του 2021 με την ανάπτυξη ενός πρωτοτύπου σταθμού φόρτισης με ηλιακή ενέργεια. Έργο «Αιολική Ενεργειακή Απόδοση» με επικεφαλής τον Mark D'Souza, με στόχο τη βελτίωση της απόδοσης των ανεμογεννητριών και ολοκληρώθηκε τον Ιούνιο του 2022. Τέλος, η «Υποστήριξη της πολιτικής για τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας» ήταν μια διυπηρεσιακή πρωτοβουλία που ολοκληρώθηκε τον Σεπτέμβριο του 2022, δημιουργώντας μια πρόταση πολιτικής για την προώθηση της υιοθέτησης των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας στις τοπικές κοινωνίες. Μπορείτε να προσπελάσετε σχετικά έγγραφα, αναφορές και παρουσιάσεις μέσω των συνδέσμων που παρέχονται."
  2. Αυτοματοποιημένες καμπάνιες μάρκετινγκ:
    • σενάριο: Μια εταιρεία ψηφιακού μάρκετινγκ εφαρμόζει το RAG για να αυτοματοποιήσει τη δημιουργία και την ανάπτυξη εκστρατειών μάρκετινγκ με βάση τις τάσεις της αγοράς σε πραγματικό χρόνο και τη συμπεριφορά των καταναλωτών.
    • Ροή εργασίας:
      • Ανάκτηση: Κάθε φορά που εισέρχεται νέος υποψήφιος πελάτης στο σύστημα, ο μηχανισμός RAG ανακτά τις σχετικές λεπτομέρειες του δυνητικού πελάτη και της οργάνωσής του και ενεργοποιεί την έναρξη της ροής εργασιών.
      • Αύξηση: Συνδυάζει αυτά τα δεδομένα με τους στόχους μάρκετινγκ του πελάτη, τις οδηγίες επωνυμίας και τα δημογραφικά στοιχεία στόχων.
      • Εκτέλεση Εργασίας: Το σύστημα σχεδιάζει και αναπτύσσει αυτόνομα μια προσαρμοσμένη καμπάνια μάρκετινγκ σε διάφορα ψηφιακά κανάλια για να αξιοποιήσει την τάση που προσδιορίστηκε, παρακολουθώντας την απόδοση της καμπάνιας σε πραγματικό χρόνο για πιθανές προσαρμογές.
  3. Νομική Έρευνα και Προετοιμασία Υποθέσεων:
    • σενάριο: Μια δικηγορική εταιρεία ενσωματώνει την RAG για να επιταχύνει τη νομική έρευνα και την προετοιμασία υποθέσεων.
    • Ροή εργασίας:
      • Ανάκτηση: Με την εισαγωγή μιας νέας υπόθεσης, αντλεί σχετικά νομικά προηγούμενα, καταστατικά και πρόσφατες αποφάσεις.
      • Αύξηση: Συσχετίζει αυτά τα δεδομένα με τις λεπτομέρειες της υπόθεσης.
      • Γενεά: Το σύστημα συντάσσει μια προκαταρκτική σύντομη υπόθεση, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο που αφιερώνουν οι δικηγόροι για την προκαταρκτική έρευνα.
  4. Βελτίωση Εξυπηρέτησης Πελατών:
    • σενάριο: Μια εταιρεία τηλεπικοινωνιών εφαρμόζει ένα chatbot επαυξημένο με RAG για να διεκπεραιώνει ερωτήματα πελατών σχετικά με τις λεπτομέρειες του προγράμματος, τη χρέωση και την αντιμετώπιση κοινών προβλημάτων.
    • Ροή εργασίας:
      • Ανάκτηση: Όταν λαμβάνει ένα ερώτημα σχετικά με το όριο δεδομένων ενός συγκεκριμένου προγράμματος, το σύστημα αναφέρεται στα πιο πρόσφατα σχέδια και προσφορές από τη βάση δεδομένων του.
      • Αύξηση: Συνδυάζει αυτές τις ανακτημένες πληροφορίες με τις λεπτομέρειες του τρέχοντος προγράμματος του πελάτη (από το προφίλ πελάτη) και το αρχικό ερώτημα.
      • Γενεά: Το σύστημα δημιουργεί μια προσαρμοσμένη απόκριση, εξηγώντας τις διαφορές του επιτρεπόμενου όγκου δεδομένων μεταξύ του τρέχοντος προγράμματος του πελάτη και του προγράμματος για το ερώτημα.
  5. Διαχείριση αποθέματος και αναδιάταξη:
    1. Σενάριο: Μια εταιρεία ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιεί ένα επαυξημένο σύστημα RAG για τη διαχείριση του αποθέματος και την αυτόματη αναδιάταξη προϊόντων όταν τα επίπεδα αποθεμάτων πέφτουν κάτω από ένα προκαθορισμένο όριο.
    2. Ροή εργασιών:
      1. Ανάκτηση: Όταν το απόθεμα ενός προϊόντος φτάσει σε χαμηλό επίπεδο, το σύστημα ελέγχει το ιστορικό πωλήσεων, τις εποχιακές διακυμάνσεις της ζήτησης και τις τρέχουσες τάσεις της αγοράς από τη βάση δεδομένων του.
      2. Αύξηση: Συνδυάζοντας τα ανακτημένα δεδομένα με τη συχνότητα αναπαραγγελίας του προϊόντος, τους χρόνους παράδοσης και τα στοιχεία προμηθευτή, καθορίζει τη βέλτιστη ποσότητα για αναπαραγγελία.
      3. Εκτέλεση Εργασίας: Στη συνέχεια, το σύστημα διασυνδέεται με το λογισμικό προμηθειών της εταιρείας για να υποβάλει αυτόματα μια παραγγελία αγοράς στον προμηθευτή, διασφαλίζοντας ότι η πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου δεν θα ξεμείνει ποτέ από δημοφιλή προϊόντα.
  6. Ενσωμάτωση εργαζομένων και ρύθμιση IT:
    1. Σενάριο: Μια πολυεθνική εταιρεία χρησιμοποιεί ένα σύστημα που λειτουργεί με RAG για να εξορθολογίσει τη διαδικασία ενσωμάτωσης για νέους υπαλλήλους, διασφαλίζοντας ότι όλες οι απαιτήσεις πληροφορικής έχουν ρυθμιστεί πριν από την πρώτη ημέρα του εργαζομένου.
    2. Ροή εργασιών:
      1. Ανάκτηση: Μόλις λάβει τα στοιχεία μιας νέας πρόσληψης, το σύστημα συμβουλεύεται τη βάση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού για να καθορίσει τον ρόλο, το τμήμα και την τοποθεσία του υπαλλήλου.
      2. Αύξηση: Συσχετίζει αυτές τις πληροφορίες με τις πολιτικές πληροφορικής της εταιρείας, καθορίζοντας το λογισμικό, το υλικό και τα δικαιώματα πρόσβασης που θα χρειαστεί ο νέος υπάλληλος.
      3. Εκτέλεση Εργασίας: Στη συνέχεια, το σύστημα επικοινωνεί με το σύστημα έκδοσης εισιτηρίων του τμήματος πληροφορικής, δημιουργώντας αυτόματα εισιτήρια για τη δημιουργία ενός νέου σταθμού εργασίας, την εγκατάσταση του απαραίτητου λογισμικού και την παροχή κατάλληλης πρόσβασης στο σύστημα. Αυτό διασφαλίζει ότι όταν ξεκινήσει ο νέος υπάλληλος, ο σταθμός εργασίας του είναι έτοιμος και ότι μπορούν αμέσως να αναλάβουν τις ευθύνες τους.

Αυτά τα παραδείγματα υπογραμμίζουν την ευελιξία και τα πρακτικά οφέλη από τη χρήση ροών εργασίας RAG για την αντιμετώπιση σύνθετων επιχειρηματικών προκλήσεων σε πραγματικό χρόνο σε μια μυριάδα τομέων.

Συνδέστε τα δεδομένα και τις εφαρμογές σας με το Nanonets AI Assistant για να συνομιλήσετε με δεδομένα, να αναπτύξετε προσαρμοσμένα chatbot και πράκτορες και να δημιουργήσετε ροές εργασίας RAG.

Πώς να δημιουργήσετε τις δικές σας ροές εργασίας RAG;

Διαδικασία δημιουργίας μιας ροής εργασίας RAG

Η διαδικασία δημιουργίας μιας ροής εργασίας ανάκτησης επαυξημένης γενιάς (RAG) μπορεί να αναλυθεί σε πολλά βασικά βήματα. Αυτά τα βήματα μπορούν να κατηγοριοποιηθούν σε τρεις κύριες διαδικασίες: έγχυση εις τον στόμαχο, ανάκτηση, να γενεά, καθώς και κάποια πρόσθετη προετοιμασία:

1. Προετοιμασία:
  • Προετοιμασία γνωσιακής βάσης: Προετοιμάστε ένα αποθετήριο δεδομένων ή μια βάση γνώσεων απορροφώντας δεδομένα από διάφορες πηγές – εφαρμογές, έγγραφα, βάσεις δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα θα πρέπει να μορφοποιηθούν ώστε να επιτρέπουν αποτελεσματική δυνατότητα αναζήτησης, πράγμα που ουσιαστικά σημαίνει ότι αυτά τα δεδομένα πρέπει να μορφοποιηθούν σε μια ενοποιημένη αναπαράσταση αντικειμένου «Έγγραφο».
2. Διαδικασία κατάποσης:
  • Ρύθμιση διανυσματικής βάσης δεδομένων: Χρησιμοποιήστε διανυσματικές βάσεις δεδομένων ως βάσεις γνώσεων, χρησιμοποιώντας διάφορους αλγόριθμους ευρετηρίασης για την οργάνωση διανυσμάτων υψηλών διαστάσεων, επιτρέποντας γρήγορη και ισχυρή ικανότητα αναζήτησης.
    • Εξαγωγή δεδομένων: Εξαγωγή δεδομένων από αυτά τα έγγραφα.
    • Τεμαχισμός δεδομένων: Αναλύστε τα έγγραφα σε κομμάτια ενοτήτων δεδομένων.
    • Ενσωμάτωση δεδομένων: Μετατρέψτε αυτά τα κομμάτια σε ενσωματώσεις χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο ενσωματώσεων όπως αυτό που παρέχεται από το OpenAI.
  • Αναπτύξτε έναν μηχανισμό για την απορρόφηση του ερωτήματος χρήστη σας. Αυτό μπορεί να είναι μια διεπαφή χρήστη ή μια ροή εργασίας που βασίζεται σε API.
3. Διαδικασία ανάκτησης:
  • Ενσωμάτωση ερωτήματος: Λάβετε την ενσωμάτωση δεδομένων για το ερώτημα χρήστη.
  • Ανάκτηση κομματιού: Εκτελέστε μια υβριδική αναζήτηση για να βρείτε τα πιο σχετικά αποθηκευμένα κομμάτια στη βάση δεδομένων Vector με βάση την ενσωμάτωση ερωτήματος.
  • Τράβηγμα περιεχομένου: Τραβήξτε το πιο σχετικό περιεχόμενο από τη γνωσιακή σας βάση στην προτροπή σας ως πλαίσιο.
4. Διαδικασία Παραγωγής:
  • Δημιουργία προτροπής: Συνδυάστε τις ανακτημένες πληροφορίες με το αρχικό ερώτημα για να σχηματίσετε μια προτροπή. Τώρα, μπορείτε να εκτελέσετε -
    • Δημιουργία απόκρισης: Στείλτε το συνδυασμένο κείμενο προτροπής στο LLM (Large Language Model) για να δημιουργήσετε μια καλά ενημερωμένη απάντηση.
    • Εκτέλεση Εργασίας: Στείλτε το συνδυασμένο κείμενο προτροπής στον πράκτορα δεδομένων LLM που θα συναγάγει τη σωστή εργασία που πρέπει να εκτελέσετε με βάση το ερώτημά σας και θα την εκτελέσετε. Για παράδειγμα, μπορείτε να δημιουργήσετε έναν πράκτορα δεδομένων Gmail και στη συνέχεια να του ζητήσετε να "στείλει διαφημιστικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε πρόσφατους πελάτες του Hubspot" και ο πράκτορας δεδομένων θα -
        • ανακτήστε πρόσφατους πελάτες από το Hubspot.
        • χρησιμοποιήστε τη βάση γνώσεων σας για να λάβετε σχετικές πληροφορίες σχετικά με δυνητικούς πελάτες. Η βάση γνώσεών σας μπορεί να απορροφήσει δεδομένα από πολλές πηγές δεδομένων – LinkedIn, API εμπλουτισμού δυνητικών πελατών κ.λπ.
        • επιμεληθείτε εξατομικευμένα διαφημιστικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου για κάθε υποψήφιο πελάτη.
        • στείλτε αυτά τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου χρησιμοποιώντας τον πάροχο ηλεκτρονικού ταχυδρομείου / τον διαχειριστή καμπάνιας ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
5. Διαμόρφωση και Βελτιστοποίηση:
  • Προσαρμογή: Προσαρμόστε τη ροή εργασίας για να ταιριάζει σε συγκεκριμένες απαιτήσεις, οι οποίες μπορεί να περιλαμβάνουν προσαρμογή της ροής απορρόφησης, όπως προεπεξεργασία, τεμαχισμό και επιλογή του μοντέλου ενσωμάτωσης.
  • Βελτιστοποίηση: Εφαρμόστε στρατηγικές βελτιστοποίησης για να βελτιώσετε την ποιότητα της ανάκτησης και να μειώσετε τον αριθμό των διακριτικών στη διαδικασία, κάτι που θα μπορούσε να οδηγήσει σε βελτιστοποίηση απόδοσης και κόστους σε κλίμακα.

Εφαρμόζοντας τον εαυτό σου

Η εφαρμογή μιας ροής εργασίας ανάκτησης επαυξημένης γενιάς (RAG) είναι μια σύνθετη εργασία που περιλαμβάνει πολλά βήματα και μια καλή κατανόηση των υποκείμενων αλγορίθμων και συστημάτων. Ακολουθούν οι επισημασμένες προκλήσεις και τα βήματα για την αντιμετώπισή τους για όσους επιθυμούν να εφαρμόσουν μια ροή εργασιών RAG:

Προκλήσεις στη δημιουργία της δικής σας ροής εργασιών RAG:
  1. Καινοτομία και έλλειψη καθιερωμένων πρακτικών: Το RAG είναι μια σχετικά νέα τεχνολογία, που προτάθηκε για πρώτη φορά το 2020, και οι προγραμματιστές εξακολουθούν να αναζητούν τις βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή των μηχανισμών ανάκτησης πληροφοριών σε γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
  2. Κόστος: Η εφαρμογή RAG θα είναι πιο δαπανηρή από τη χρήση ενός μοντέλου μεγάλης γλώσσας (LLM) μόνο. Ωστόσο, είναι λιγότερο δαπανηρό από τη συχνή επανεκπαίδευση του LLM.
  3. Δομή Δεδομένων: Ο καθορισμός του τρόπου βέλτιστης μοντελοποίησης δομημένων και μη δομημένων δεδομένων μέσα στη βιβλιοθήκη γνώσης και τη διανυσματική βάση δεδομένων είναι μια βασική πρόκληση.
  4. Αυξητική τροφοδοσία δεδομένων: Η ανάπτυξη διαδικασιών για την σταδιακή τροφοδοσία δεδομένων στο σύστημα RAG είναι ζωτικής σημασίας.
  5. Χειρισμός ανακριβειών: Είναι απαραίτητο να τεθούν σε εφαρμογή διαδικασίες για τον χειρισμό αναφορών ανακρίβειων και τη διόρθωση ή τη διαγραφή αυτών των πηγών πληροφοριών στο σύστημα RAG.

Συνδέστε τα δεδομένα και τις εφαρμογές σας με το Nanonets AI Assistant για να συνομιλήσετε με δεδομένα, να αναπτύξετε προσαρμοσμένα chatbot και πράκτορες και να δημιουργήσετε ροές εργασίας RAG.

Πώς να ξεκινήσετε με τη δημιουργία της δικής σας ροής εργασίας RAG:

Η εφαρμογή μιας ροής εργασιών RAG απαιτεί ένα μείγμα τεχνικών γνώσεων, των σωστών εργαλείων και της συνεχούς μάθησης και βελτιστοποίησης για να διασφαλιστεί η αποτελεσματικότητα και η αποδοτικότητά της στην επίτευξη των στόχων σας. Για όσους επιθυμούν να εφαρμόσουν οι ίδιοι ροές εργασίας RAG, έχουμε επιμεληθεί μια λίστα με περιεκτικούς πρακτικούς οδηγούς που σας καθοδηγούν λεπτομερώς στις διαδικασίες υλοποίησης –

Κάθε ένα από τα σεμινάρια συνοδεύεται από μια μοναδική προσέγγιση ή πλατφόρμα για την επίτευξη της επιθυμητής υλοποίησης στα καθορισμένα θέματα.

Εάν θέλετε να εμβαθύνετε στη δημιουργία των δικών σας ροών εργασίας RAG, σας συνιστούμε να ελέγξετε όλα τα άρθρα που αναφέρονται παραπάνω για να αποκτήσετε μια ολιστική αίσθηση που απαιτείται για να ξεκινήσετε το ταξίδι σας.

Εφαρμογή ροών εργασιών RAG χρησιμοποιώντας πλατφόρμες ML

Ενώ η γοητεία της κατασκευής μιας ροής εργασίας Retrieval Augmented Generation (RAG) από την αρχή προσφέρει μια ορισμένη αίσθηση ολοκλήρωσης και προσαρμογής, είναι αναμφισβήτητα μια περίπλοκη προσπάθεια. Αναγνωρίζοντας τις περιπλοκές και τις προκλήσεις, αρκετές επιχειρήσεις έχουν προχωρήσει, προσφέροντας εξειδικευμένες πλατφόρμες και υπηρεσίες για την απλοποίηση αυτής της διαδικασίας. Η αξιοποίηση αυτών των πλατφορμών μπορεί όχι μόνο να εξοικονομήσει πολύτιμο χρόνο και πόρους, αλλά και να διασφαλίσει ότι η εφαρμογή βασίζεται στις βέλτιστες πρακτικές του κλάδου και είναι βελτιστοποιημένη για απόδοση.

Για οργανισμούς ή άτομα που μπορεί να μην έχουν το εύρος ζώνης ή την τεχνογνωσία για να δημιουργήσουν ένα σύστημα RAG από την αρχή, αυτές οι πλατφόρμες ML παρουσιάζουν μια βιώσιμη λύση. Επιλέγοντας αυτές τις πλατφόρμες, μπορεί κανείς:

  • Παράκαμψη των Τεχνικών Πολυπλοκοτήτων: Αποφύγετε τα περίπλοκα βήματα των διαδικασιών δόμησης, ενσωμάτωσης και ανάκτησης δεδομένων. Αυτές οι πλατφόρμες συχνά συνοδεύονται από προκατασκευασμένες λύσεις και πλαίσια προσαρμοσμένα στις ροές εργασίας RAG.
  • Εμπειρογνωμοσύνη μόχλευσης: Επωφεληθείτε από την τεχνογνωσία επαγγελματιών που έχουν βαθιά κατανόηση των συστημάτων RAG και έχουν ήδη αντιμετωπίσει πολλές από τις προκλήσεις που σχετίζονται με την εφαρμογή του.
  • Απεριόριστες δυνατότητες: Αυτές οι πλατφόρμες συχνά σχεδιάζονται με γνώμονα την επεκτασιμότητα, διασφαλίζοντας ότι καθώς τα δεδομένα σας αυξάνονται ή οι απαιτήσεις σας αλλάζουν, το σύστημα μπορεί να προσαρμοστεί χωρίς πλήρη αναθεώρηση.
  • Κόστος-Αποτελεσματικότητα: Αν και υπάρχει σχετικό κόστος με τη χρήση μιας πλατφόρμας, μπορεί να αποδειχθεί πιο οικονομική μακροπρόθεσμα, ειδικά όταν λαμβάνετε υπόψη το κόστος αντιμετώπισης προβλημάτων, βελτιστοποίησης και πιθανών επαναεφαρμογών.

Ας ρίξουμε μια ματιά σε πλατφόρμες που προσφέρουν δυνατότητες δημιουργίας ροής εργασιών RAG.

Νανοδίκτυα

Η Nanonets προσφέρει ασφαλείς βοηθούς τεχνητής νοημοσύνης, chatbots και ροές εργασίας RAG που υποστηρίζονται από τα δεδομένα της εταιρείας σας. Επιτρέπει το συγχρονισμό δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μεταξύ διαφόρων πηγών δεδομένων, διευκολύνοντας την ολοκληρωμένη ανάκτηση πληροφοριών για τις ομάδες. Η πλατφόρμα επιτρέπει τη δημιουργία chatbots μαζί με την ανάπτυξη πολύπλοκων ροών εργασίας μέσω φυσικής γλώσσας, που υποστηρίζονται από μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM). Παρέχει επίσης συνδέσεις δεδομένων για ανάγνωση και εγγραφή δεδομένων στις εφαρμογές σας και τη δυνατότητα χρήσης πρακτόρων LLM για την άμεση εκτέλεση ενεργειών σε εξωτερικές εφαρμογές.

Σελίδα προϊόντος Nanonets AI Assistant

AWS Generative AI

Η AWS προσφέρει μια ποικιλία υπηρεσιών και εργαλείων κάτω από την ομπρέλα Generative AI για να καλύψει διαφορετικές επιχειρηματικές ανάγκες. Παρέχει πρόσβαση σε ένα ευρύ φάσμα κορυφαίων μοντέλων ιδρυμάτων από διάφορους παρόχους μέσω του Amazon Bedrock. Οι χρήστες μπορούν να προσαρμόσουν αυτά τα μοντέλα βάσης με τα δικά τους δεδομένα για να δημιουργήσουν πιο εξατομικευμένες και διαφοροποιημένες εμπειρίες. Το AWS δίνει έμφαση στην ασφάλεια και το απόρρητο, διασφαλίζοντας την προστασία των δεδομένων κατά την προσαρμογή των μοντέλων θεμελίωσης. Υπογραμμίζει επίσης την οικονομική υποδομή για την κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται, με επιλογές όπως AWS Trainium, AWS Inferentia και GPU της NVIDIA για την επίτευξη της καλύτερης απόδοσης τιμής. Επιπλέον, το AWS διευκολύνει την κατασκευή, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων θεμελίωσης στο Amazon SageMaker, επεκτείνοντας τη δύναμη των μοντέλων θεμελίωσης στις συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης ενός χρήστη.

Σελίδα προϊόντος AWS Generative AI

Δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη στο Google Cloud

Το Generative AI του Google Cloud παρέχει μια ισχυρή σουίτα εργαλείων για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, τη βελτίωση της αναζήτησης και την ενεργοποίηση συνομιλιών που βασίζονται στο AI. Διαπρέπει στην ανάλυση συναισθημάτων, την επεξεργασία γλώσσας, τις τεχνολογίες ομιλίας και την αυτοματοποιημένη διαχείριση εγγράφων. Επιπλέον, μπορεί να δημιουργήσει ροές εργασιών RAG και πράκτορες LLM, καλύπτοντας διαφορετικές επιχειρηματικές απαιτήσεις με μια πολύγλωσση προσέγγιση, καθιστώντας το μια ολοκληρωμένη λύση για διάφορες επιχειρηματικές ανάγκες.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Το Generative AI (OCI Generative AI) της Oracle είναι προσαρμοσμένο για επιχειρήσεις, προσφέροντας ανώτερα μοντέλα σε συνδυασμό με εξαιρετική διαχείριση δεδομένων, υποδομή AI και επιχειρηματικές εφαρμογές. Επιτρέπει τη βελτίωση μοντέλων χρησιμοποιώντας τα δεδομένα του ίδιου του χρήστη χωρίς να τα μοιράζεστε με μεγάλους παρόχους μοντέλων γλώσσας ή άλλους πελάτες, διασφαλίζοντας έτσι την ασφάλεια και το απόρρητο. Η πλατφόρμα επιτρέπει την ανάπτυξη μοντέλων σε ειδικά cluster AI για προβλέψιμη απόδοση και τιμολόγηση. Το OCI Generative AI παρέχει διάφορες περιπτώσεις χρήσης όπως σύνοψη κειμένου, δημιουργία αντιγράφων, δημιουργία chatbot, στιλιστική μετατροπή, ταξινόμηση κειμένου και αναζήτηση δεδομένων, καλύπτοντας ένα φάσμα επιχειρηματικών αναγκών. Επεξεργάζεται την είσοδο του χρήστη, η οποία μπορεί να περιλαμβάνει φυσική γλώσσα, παραδείγματα εισόδου/εξόδου και οδηγίες, για να δημιουργήσει, να συνοψίσει, να μετασχηματίσει, να εξάγει πληροφορίες ή να ταξινομήσει κείμενο με βάση τα αιτήματα των χρηστών, στέλνοντας μια απάντηση στην καθορισμένη μορφή.

Oracle Generative AI

Cloudera

Στον τομέα της Generative AI, η Cloudera αναδεικνύεται ως ένας αξιόπιστος σύμμαχος για τις επιχειρήσεις. Ο ακρογωνιαίος λίθος είναι το ανοιχτό σπίτι τους στη λίμνη, προσβάσιμο τόσο σε δημόσια όσο και σε ιδιωτικά σύννεφα. Προσφέρουν μια γκάμα υπηρεσιών δεδομένων που βοηθούν ολόκληρο το ταξίδι του κύκλου ζωής των δεδομένων, από την άκρη έως την τεχνητή νοημοσύνη. Οι δυνατότητές τους επεκτείνονται σε ροή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, αποθήκευση και ανάλυση δεδομένων σε ανοιχτά lakehouses, καθώς και στην ανάπτυξη και παρακολούθηση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης μέσω της πλατφόρμας δεδομένων Cloudera. Είναι σημαντικό ότι το Cloudera επιτρέπει τη δημιουργία ροών εργασιών Augmented Generation Ανάκτησης, συνδυάζοντας έναν ισχυρό συνδυασμό δυνατοτήτων ανάκτησης και παραγωγής για βελτιωμένες εφαρμογές AI.

Σελίδα ιστολογίου Cloudera

Σταχυολογώ

Η Glean χρησιμοποιεί AI για να βελτιώσει την αναζήτηση στο χώρο εργασίας και την ανακάλυψη γνώσης. Αξιοποιεί τη διανυσματική αναζήτηση και μεγάλα γλωσσικά μοντέλα βασισμένα σε βαθιά μάθηση για σημασιολογική κατανόηση των ερωτημάτων, βελτιώνοντας συνεχώς τη συνάφεια της αναζήτησης. Προσφέρει επίσης έναν βοηθό Generative AI για την απάντηση ερωτημάτων και τη σύνοψη πληροφοριών σε έγγραφα, εισιτήρια και άλλα. Η πλατφόρμα παρέχει εξατομικευμένα αποτελέσματα αναζήτησης και προτείνει πληροφορίες με βάση τη δραστηριότητα και τις τάσεις των χρηστών, εκτός από τη διευκόλυνση της εύκολης εγκατάστασης και ενσωμάτωσης με περισσότερες από 100 συνδέσεις σε διάφορες εφαρμογές​.

Αρχική σελίδα Glean

landbot

Το Landbot προσφέρει μια σειρά εργαλείων για τη δημιουργία εμπειριών συνομιλίας. Διευκολύνει τη δημιουργία δυνητικών πελατών, τη δέσμευση πελατών και την υποστήριξη μέσω chatbots σε ιστότοπους ή WhatsApp. Οι χρήστες μπορούν να σχεδιάσουν, να αναπτύξουν και να κλιμακώσουν chatbots με ένα πρόγραμμα δημιουργίας χωρίς κώδικα και να τα ενσωματώσουν με δημοφιλείς πλατφόρμες όπως το Slack και το Messenger. Παρέχει επίσης διάφορα πρότυπα για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης, όπως δημιουργία δυνητικών πελατών, υποστήριξη πελατών και προώθηση προϊόντων

Ιστοσελίδα Landbot.io

Βάση συνομιλίας

Το Chatbase παρέχει μια πλατφόρμα για την προσαρμογή του ChatGPT ώστε να ευθυγραμμίζεται με την προσωπικότητα και την εμφάνιση του ιστότοπου μιας επωνυμίας. Επιτρέπει τη συλλογή δυνητικών πελατών, τις καθημερινές περιλήψεις συνομιλιών και την ενσωμάτωση με άλλα εργαλεία όπως το Zapier, το Slack και το Messenger. Η πλατφόρμα έχει σχεδιαστεί για να προσφέρει μια εξατομικευμένη εμπειρία chatbot για επιχειρήσεις​.

Σελίδα προϊόντος Chatbase

Κλίμακα AI

Η Scale AI αντιμετωπίζει το σημείο συμφόρησης δεδομένων στην ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, προσφέροντας τελειοποίηση και RLHF για την προσαρμογή των μοντέλων θεμελίωσης σε συγκεκριμένες επιχειρηματικές ανάγκες. Ενσωματώνει ή συνεργάζεται με κορυφαία μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να ενσωματώσουν τα δεδομένα τους για στρατηγική διαφοροποίηση. Σε συνδυασμό με τη δυνατότητα δημιουργίας ροών εργασιών RAG και πρακτόρων LLM, το Scale AI παρέχει μια πλήρους στοίβας παραγωγική πλατφόρμα AI για ταχεία ανάπτυξη εφαρμογών AI.

Scale AI Homepage

Shakudo – LLM Solutions

Το Shakudo προσφέρει μια ενοποιημένη λύση για την ανάπτυξη μοντέλων μεγάλων γλωσσών (LLM), τη διαχείριση διανυσματικών βάσεων δεδομένων και τη δημιουργία ισχυρών αγωγών δεδομένων. Βελτιώνει τη μετάβαση από τις τοπικές επιδείξεις στις υπηρεσίες LLM ποιότητας παραγωγής με παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο και αυτοματοποιημένη ενορχήστρωση. Η πλατφόρμα υποστηρίζει ευέλικτες λειτουργίες Generative AI, διανυσματικές βάσεις δεδομένων υψηλής απόδοσης και παρέχει μια ποικιλία εξειδικευμένων εργαλείων LLMOps, ενισχύοντας τον λειτουργικό πλούτο των υπαρχόντων τεχνολογικών στοίβων.

Σελίδα προϊόντος Shakundo RAG Workflows

Κάθε πλατφόρμα/επιχείρηση που αναφέρεται έχει το δικό της σύνολο μοναδικών χαρακτηριστικών και δυνατοτήτων και θα μπορούσε να διερευνηθεί περαιτέρω για να κατανοηθεί πώς θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν για τη σύνδεση εταιρικών δεδομένων και την εφαρμογή ροών εργασιών RAG.

Συνδέστε τα δεδομένα και τις εφαρμογές σας με το Nanonets AI Assistant για να συνομιλήσετε με δεδομένα, να αναπτύξετε προσαρμοσμένα chatbot και πράκτορες και να δημιουργήσετε ροές εργασίας RAG.

Ροές εργασιών RAG με Nanonets

Στον τομέα της αύξησης των μοντέλων γλώσσας για την παροχή πιο ακριβών και διορατικών απαντήσεων, το Retrieval Augmented Generation (RAG) αποτελεί κεντρικό μηχανισμό. Αυτή η περίπλοκη διαδικασία αναβαθμίζει την αξιοπιστία και τη χρησιμότητα των συστημάτων AI, διασφαλίζοντας ότι δεν λειτουργούν απλώς σε ένα κενό πληροφοριών.

Στο επίκεντρο αυτού, το Nanonets AI Assistant αναδύεται ως ένας ασφαλής, πολυλειτουργικός σύντροφος τεχνητής νοημοσύνης που έχει σχεδιαστεί για να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ των οργανωτικών σας γνώσεων και των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM), όλα μέσα σε μια φιλική προς τον χρήστη διεπαφή.

Ακολουθεί μια ματιά στην απρόσκοπτη ενσωμάτωση και τη βελτίωση της ροής εργασίας που προσφέρουν οι δυνατότητες RAG της Nanonets:

Συνδεσιμότητα δεδομένων:

Τα Nanonets διευκολύνουν τις απρόσκοπτες συνδέσεις σε περισσότερες από 100 δημοφιλείς εφαρμογές χώρου εργασίας, συμπεριλαμβανομένων των Slack, Notion, Google Suite, Salesforce και Zendesk, μεταξύ άλλων. Είναι ικανός στο χειρισμό ενός ευρέος φάσματος τύπων δεδομένων, είτε είναι μη δομημένοι όπως αρχεία PDF, TXT, εικόνες, αρχεία ήχου και βίντεο, είτε δομημένα δεδομένα όπως CSV, υπολογιστικά φύλλα, MongoDB και βάσεις δεδομένων SQL. Αυτή η ευρέως φάσματος συνδεσιμότητα δεδομένων εξασφαλίζει μια ισχυρή βάση γνώσεων για την αξιοποίηση του μηχανισμού RAG.

Πράκτορες ενεργοποίησης και δράσης:

Με τα Nanonets, η ρύθμιση των πρακτόρων ενεργοποίησης/δράσης είναι παιχνιδάκι. Αυτοί οι πράκτορες επαγρυπνούν για συμβάντα στις εφαρμογές του χώρου εργασίας σας, ξεκινώντας ενέργειες όπως απαιτείται. Για παράδειγμα, δημιουργήστε μια ροή εργασιών για την παρακολούθηση νέων email support@your_company.com, χρησιμοποιήστε την τεκμηρίωσή σας και τις προηγούμενες συνομιλίες email σας ως βάση γνώσεων, συντάξτε μια διορατική απάντηση μέσω email και στείλτε την, όλα ενορχηστρωμένα απρόσκοπτα.

Βελτιωμένη απορρόφηση δεδομένων και ευρετηρίαση:

Η βελτιστοποιημένη απορρόφηση δεδομένων και η ευρετηρίαση αποτελούν μέρος του πακέτου, διασφαλίζοντας την ομαλή επεξεργασία δεδομένων που χειρίζεται στο παρασκήνιο το Nanonets AI Assistant. Αυτή η βελτιστοποίηση είναι ζωτικής σημασίας για τον συγχρονισμό σε πραγματικό χρόνο με πηγές δεδομένων, διασφαλίζοντας ότι ο μηχανισμός RAG διαθέτει τις πιο πρόσφατες πληροφορίες για να συνεργαστεί.

Για να ξεκινήσετε, μπορείτε να επικοινωνήσετε με έναν από τους ειδικούς μας στην τεχνητή νοημοσύνη και μπορούμε να σας προσφέρουμε μια εξατομικευμένη επίδειξη και δοκιμή του Nanonets AI Assistant με βάση την περίπτωση χρήσης σας.

Μόλις ρυθμιστεί, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Nanonets AI Assistant για να –

Δημιουργήστε ροές εργασίας συνομιλίας RAG

Ενδυναμώστε τις ομάδες σας με ολοκληρωμένες πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο από όλες τις πηγές δεδομένων σας.

Δημιουργήστε ροές εργασίας παράγοντα RAG

Χρησιμοποιήστε φυσική γλώσσα για να δημιουργήσετε και να εκτελέσετε σύνθετες ροές εργασίας που υποστηρίζονται από LLM που αλληλεπιδρούν με όλες τις εφαρμογές και τα δεδομένα σας.

Αναπτύξτε Chatbot που βασίζονται σε RAG

Δημιουργήστε και αναπτύξτε έτοιμα για χρήση προσαρμοσμένα Chatbots AI που σας γνωρίζουν μέσα σε λίγα λεπτά.

Προωθήστε την αποτελεσματικότητα της ομάδας σας

Με το Nanonets AI, δεν ενσωματώνετε απλώς δεδομένα. υπερτροφοδοτείτε τις δυνατότητες της ομάδας σας. Αυτοματοποιώντας κοσμικές εργασίες και παρέχοντας διορατικές απαντήσεις, οι ομάδες σας μπορούν να ανακατανείμουν την εστίασή τους σε στρατηγικές πρωτοβουλίες.

Το RAG-driven AI Assistant της Nanonets είναι κάτι περισσότερο από ένα απλό εργαλείο. είναι ένας καταλύτης που εξορθολογίζει τις λειτουργίες, ενισχύει την προσβασιμότητα των δεδομένων και ωθεί τον οργανισμό σας προς ένα μέλλον ενημερωμένης λήψης αποφάσεων και αυτοματισμού.

Συνδέστε τα δεδομένα και τις εφαρμογές σας με το Nanonets AI Assistant για να συνομιλήσετε με δεδομένα, να αναπτύξετε προσαρμοσμένα chatbot και πράκτορες και να δημιουργήσετε ροές εργασίας RAG.

Σφραγίδα ώρας:

Περισσότερα από AI και μηχανική μάθηση