Otsimisega laiendatud genereerimine ja RAG-töövood

Ajatempel: 24. oktoober 2023 9:40
Allikasõlm: 2955016

Sissejuhatus

Retrieval Augmented Generation ehk RAG on mehhanism, mis aitab suurtel keelemudelitel (LLM) (nt GPT) saada kasulikumaks ja teadlikumaks, kogudes teavet kasulike andmete salvest, sarnaselt raamatukogust raamatu toomisega. Siit saate teada, kuidas RAG lihtsate tehisintellekti töövoogudega maagiat teeb:

  • Teadmistebaas (sisend): Mõelge sellele kui suurele raamatukogule, mis on täis kasulikku kraami – KKK-sid, käsiraamatuid, dokumente jne. Kui tekib küsimus, otsib süsteem vastuseid siit.
  • Päästik/päring (sisend): See on lähtepunkt. Tavaliselt on see kasutaja küsimus või taotlus, mis ütleb süsteemile: "Hei, ma pean, et sa midagi teeksid!"
  • Ülesanne/tegevus (väljund): kui süsteem saab päästiku, hakkab see tööle. Kui see on küsimus, otsib see vastuse. Kui see on taotlus midagi teha, saab see selle asja tehtud.

Jagame nüüd RAG-mehhanismi lihtsateks sammudeks:

  1. Väljatoomine: Kõigepealt, kui küsimus või taotlus tuleb, uurib RAG teabebaasi, et leida asjakohast teavet.
  2. Augmentatsioon: Järgmiseks võtab see selle teabe ja segab selle algse küsimuse või taotlusega. See on nagu põhipäringu üksikasjade lisamine tagamaks, et süsteem mõistab seda täielikult.
  3. Põlvkond: Lõpuks, kui kogu see rikkalik teave on käepärast, sisestab see selle suuresse keelemudelisse, mis seejärel koostab teadliku vastuse või sooritab nõutud toimingu.

Lühidalt öeldes on RAG nagu nutikas assistent, kes otsib esmalt üles kasuliku teabe, segab selle käsil oleva küsimusega ja seejärel annab põhjaliku vastuse või täidab vajaduse korral ülesande. Nii ei pildista teie AI-süsteem RAG-iga ainult pimedas; sellel on töötamiseks kindel teabebaas, mis muudab selle usaldusväärsemaks ja kasulikumaks.

Mis probleemi nad lahendavad?

Teadmiste lõhe ületamine

LLM-ide toel töötav generatiivne AI oskab luua tekstivastuseid, mis põhinevad tohutul hulgal andmetel, mille põhjal seda koolitati. Kuigi see koolitus võimaldab luua loetavat ja üksikasjalikku teksti, on koolitusandmete staatiline olemus kriitiline piirang. Mudelis sisalduv teave vananeb aja jooksul ja dünaamilises stsenaariumis, nagu ettevõtte vestlusrobot, võib reaalajas või organisatsioonispetsiifiliste andmete puudumine põhjustada valesid või eksitavaid vastuseid. See stsenaarium on kahjulik, kuna see õõnestab kasutaja usaldust tehnoloogia vastu, kujutades endast märkimisväärset väljakutset eelkõige kliendikesksete või missioonikriitiliste rakenduste puhul.

RAG lahendus

RAG tuleb appi, ühendades LLM-ide generatiivsed võimalused reaalajas ja sihipärase teabeotsinguga, muutmata alusmudelit. See liit võimaldab AI-süsteemil pakkuda vastuseid, mis pole mitte ainult kontekstuaalselt sobivad, vaid põhinevad ka kõige värskematel andmetel. Näiteks spordiliiga stsenaariumi korral, kuigi LLM võib pakkuda üldist teavet spordiala või meeskondade kohta, annab RAG tehisintellektile võimaluse edastada reaalajas värskendusi viimaste mängude või mängijate vigastuste kohta, pääsedes juurde välistele andmeallikatele, nagu andmebaasid, uudistevood või isegi liiga enda andmehoidlad.

Andmed, mis püsivad ajakohasena

RAG-i olemus seisneb selle võimes täiendada LLM-i värskete domeenispetsiifiliste andmetega. RAG-i teadmistehoidla pidev värskendamine on kulutõhus viis generatiivse tehisintellekti ajakohasuse tagamiseks. Lisaks annab see kontekstikihi, mis üldistatud LLM-il puudub, parandades seeläbi vastuste kvaliteeti. Võimalus tuvastada, parandada või kustutada ebaõiget teavet RAGi teadmistehoidlas suurendab veelgi selle atraktiivsust, tagades teabe täpsemaks hankimiseks iseparandusmehhanismi.

RAG-i töövoogude näited

Tehisintellekti arenevas valdkonnas avaldab taastamise laiendatud põlvkond (RAG) märkimisväärset mõju erinevates ärisektorites, suurendades märkimisväärselt suurte keelemudelite (LLM) võimeid. Vaatame mõnda näidet, et saada aimu, kuidas RAG-i töövood ülesandeid automatiseerivad –

  1. Meeskonnasisene teadmiste hankimine ja jagamine:
    1. Stsenaarium: Mitmerahvuselise projektiportfelliga rahvusvaheline korporatsioon seisab sageli silmitsi väljakutsetega oma meeskondadele tõhusalt teadmiste ja arusaamade jagamisel. Selle leevendamiseks rakendab ettevõte RAG-iga täiendatud platvormi, et tõhustada sisemist teadmiste otsimist ja jagamist.
    2. Töövoog:
      1. Väljatoomine:
        1. Näidispäring: projektijuht küsib: "Kas oleme viimase kolme aasta jooksul töötanud mõne taastuvenergiaga seotud projekti kallal?"
        2. RAG-mehhanism otsib koheselt läbi sisemiste andmebaaside, varasemate projektiaruannete ja muude asjakohaste hoidlate, et hankida teavet ettevõtte osalemise kohta taastuvenergiaprojektides kindlaksmääratud perioodi jooksul.
      2. Augmentatsioon:
        1. Otsitud andmed hõlmavad projektide pealkirju, võtmeisikuid, lõpptulemusi ja iga projekti tulemusi.
        2. Samuti võib see tuua linke mis tahes asjakohastele suhtlustele, esitlustele või dokumentidele, mida nende projektide käigus sisemiselt jagati.
      3. Põlvkond:
        1. Vastuse näide: süsteem genereerib tervikliku vastuse:
          „Jah, viimase kolme aasta jooksul oleme tegelenud kolme suurema taastuvenergia projektiga. Projekti „Solar Innovations” juhtis Sarah Johnson jätkusuutlikkuse meeskonnast ja see lõppes 2021. aasta detsembris päikeseenergial töötava laadimisjaama prototüübi väljatöötamisega. Mark D'Souza juhitud projekt „Tuuleenergia tõhusus”, mille eesmärk oli suurendada tuuleturbiinide tõhusust ja mis viidi lõpule 2022. aasta juunis. Lõpuks oli „Taastuvenergiapoliitika propageerimine” osakondadeülene algatus, mis lõppes 2022. aasta septembris ja koostas poliitilise ettepaneku taastuvenergia kasutuselevõtu edendamiseks kohalikes kogukondades. Asjakohastele dokumentidele, aruannetele ja esitlustele pääseb juurde pakutavate linkide kaudu.
  2. Automatiseeritud turunduskampaaniad:
    • Stsenaarium: digitaalse turunduse agentuur rakendab RAG-i, et automatiseerida turunduskampaaniate loomist ja juurutamist reaalajas turusuundumuste ja tarbijakäitumise põhjal.
    • Töövoo:
      • Väljatoomine: kui süsteemi saabub uus müügivihje, hangib RAG-mehhanism müügivihje ja nende korralduse asjakohased üksikasjad ning käivitab töövoo.
      • Augmentatsioon: see ühendab need andmed kliendi turunduseesmärkide, brändijuhiste ja sihtdemograafiaga.
      • Ülesande täitmine: süsteem kujundab ja juurutab iseseisvalt kohandatud turunduskampaania erinevates digitaalsetes kanalites, et tuvastatud trendist kasu saada, jälgides kampaania toimivust reaalajas võimalike kohanduste tegemiseks.
  3. Õigusuuringud ja kohtuasjade ettevalmistamine:
    • Stsenaarium: Advokaadibüroo integreerib RAG-i, et kiirendada õigusuuringuid ja kohtuasjade ettevalmistamist.
    • Töövoo:
      • Väljatoomine: uue kohtuasja kohta teabe sisestamisel kuvatakse asjakohased õiguslikud pretsedendid, põhikirjad ja hiljutised kohtuotsused.
      • Augmentatsioon: see korreleerib need andmed juhtumi üksikasjadega.
      • Põlvkond: süsteem koostab juhtumi esialgse kokkuvõtte, vähendades oluliselt aega, mille advokaadid kulutavad eeluuringutele.
  4. Klienditeeninduse täiustamine:
    • Stsenaarium: telekommunikatsiooniettevõte rakendab RAG-i täiendatud vestlusrobotit, et käsitleda klientide päringuid plaani üksikasjade, arveldamise ja levinud probleemide tõrkeotsingu kohta.
    • Töövoo:
      • Väljatoomine: Konkreetse plaani andmemahu kohta päringu saamisel viitab süsteem oma andmebaasist viimastele plaanidele ja pakkumistele.
      • Augmentatsioon: see ühendab selle hangitud teabe kliendi praeguse plaani üksikasjadega (kliendiprofiilist) ja algse päringuga.
      • Põlvkond: süsteem genereerib kohandatud vastuse, selgitades andmemahu erinevusi kliendi praeguse plaani ja küsitud plaani vahel.
  5. Varude haldamine ja ümberkorraldamine:
    1. Stsenaarium: E-kaubandusettevõte kasutab varude haldamiseks ja toodete automaatseks ümbertellimiseks RAG-i täiendatud süsteemi, kui varude tase langeb alla etteantud läve.
    2. Töövoog:
      1. Otsimine: Kui toote laovaru jõuab madalale tasemele, kontrollib süsteem oma andmebaasist müügiajalugu, hooajalisi nõudluse kõikumisi ja hetke turutrende.
      2. Suurendamine: Kombineerides hangitud andmed toote kordustellimuste sageduse, tarneaegade ja tarnija andmetega, määrab see optimaalse koguse, mida uuesti tellida.
      3. Ülesande täitmine: Seejärel liidestub süsteem ettevõtte hanketarkvaraga, et esitada tarnijale automaatselt ostutellimus, tagades, et e-kaubanduse platvormil ei saaks populaarsed tooted kunagi otsa.
  6. Töötaja sisseelamine ja IT seadistamine:
    1. Stsenaarium: Rahvusvaheline korporatsioon kasutab RAG-toega süsteemi, et lihtsustada uute töötajate sisseelamisprotsessi, tagades, et kõik IT-nõuded on paika pandud enne töötaja esimest tööpäeva.
    2. Töövoog:
      1. Otsimine: Uue palga kohta üksikasjade saamisel uurib süsteem personaliandmebaasi, et määrata kindlaks töötaja roll, osakond ja asukoht.
      2. Suurendamine: See korreleerib selle teabe ettevõtte IT-poliitikaga, määrates kindlaks tarkvara, riistvara ja juurdepääsuõigused, mida uus töötaja vajab.
      3. Ülesande täitmine: Seejärel suhtleb süsteem IT-osakonna piletimüügisüsteemiga, genereerides automaatselt piletid uue tööjaama seadistamiseks, vajaliku tarkvara installimiseks ja vastava süsteemi juurdepääsu võimaldamiseks. See tagab, et uue töötaja tööle asudes on tema tööjaam valmis ja ta saab kohe oma kohustustesse sukelduda.

Need näited rõhutavad RAG-i töövoogude kasutamise mitmekülgsust ja praktilisi eeliseid keeruliste reaalajas äriprobleemide lahendamisel paljudes valdkondades.

Ühendage oma andmed ja rakendused Nanonets AI Assistantiga, et vestelda andmetega, juurutada kohandatud vestlusroboteid ja agente ning luua RAG-töövooge.

Kuidas luua oma RAG-i töövooge?

RAG-i töövoo loomise protsess

Retrieval Augmented Generation (RAG) töövoo loomise protsessi saab jagada mitmeks põhietapiks. Need etapid võib jagada kolme põhiprotsessi: allaneelamine, otsingja põlvkond, samuti mõned täiendavad ettevalmistused:

1. Ettevalmistus:
  • Teadmusbaasi ettevalmistamine: Valmistage ette andmehoidla või teadmistebaas, neelades andmeid erinevatest allikatest – rakendustest, dokumentidest, andmebaasidest. Need andmed tuleks vormindada, et võimaldada tõhusat otsimist, mis tähendab põhimõtteliselt seda, et need andmed tuleks vormindada ühtseks "Dokumendi" objekti esituseks.
2. Allaneelamise protsess:
  • Vektori andmebaasi seadistamine: Kasutage vektorandmebaase teadmistebaasidena, kasutades erinevaid indekseerimisalgoritme kõrgmõõtmeliste vektorite korraldamiseks, võimaldades kiiret ja tugevat päringuvõimet.
    • Andmete ekstraheerimine: Võtke nendest dokumentidest andmed välja.
    • Andmete tükeldamine: Jaotage dokumendid andmeosadeks.
    • Andmete manustamine: Muutke need tükid manustusteks, kasutades OpenAI pakutavat manustamismudelit.
  • Töötage välja mehhanism teie kasutajapäringu allaneelamiseks. See võib olla kasutajaliides või API-põhine töövoog.
3. Otsimise protsess:
  • Päringu manustamine: Hankige kasutajapäringu jaoks andmete manustamine.
  • Tükkide otsimine: Tehke hübriidotsing, et leida päringu manustamise põhjal vektorandmebaasis kõige asjakohasemad salvestatud tükid.
  • Sisu tõmbamine: Tõmmake oma teadmistebaasist kõige asjakohasem sisu oma viipa konteksti.
4. Genereerimisprotsess:
  • Viipe genereerimine: Viipa moodustamiseks ühendage hangitud teave algse päringuga. Nüüd saate esineda -
    • Vastuste genereerimine: Hästi informeeritud vastuse genereerimiseks saatke kombineeritud viipatekst LLM-ile (suurkeele mudel).
    • Ülesande täitmine: Saatke kombineeritud viiba tekst oma LLM-i andmeagendile, mis järeldab teie päringu põhjal õige ülesande täitmise ja täidab selle. Näiteks saate luua Gmaili andmeagendi ja seejärel paluda sellel „saata reklaammeile viimastele Hubspoti müügivihjetele” ning andmeagent –
        • hankige Hubspotilt hiljutisi müügivihjeid.
        • kasutage oma teadmistebaasi, et saada asjakohast teavet müügivihjete kohta. Teie teadmistebaas võib neelata andmeid mitmest andmeallikast – LinkedIn, Lead Enrichment API-d ja nii edasi.
        • koostada iga müügivihje jaoks isikupärastatud reklaammeile.
        • saatke need meilid oma meiliteenuse pakkuja / meilikampaaniahalduri kaudu.
5. Konfigureerimine ja optimeerimine:
  • Kohandamine: Kohandage töövoogu vastavalt konkreetsetele nõuetele, mis võivad hõlmata sisestusvoo kohandamist, nagu eeltöötlus, tükeldamine ja manustamismudeli valimine.
  • Optimeerimine: Rakendage optimeerimisstrateegiaid, et parandada otsimise kvaliteeti ja vähendada protsessi märkide arvu, mis võib viia jõudluse ja kulude mastaapi optimeerimiseni.

Ise rakendades

Retrieval Augmented Generation (RAG) töövoo rakendamine on keerukas ülesanne, mis hõlmab mitmeid samme ja selle aluseks olevate algoritmide ja süsteemide head mõistmist. Allpool on esile tõstetud väljakutsed ja sammud nende ületamiseks neile, kes soovivad rakendada RAG-i töövoogu.

Väljakutsed oma RAG-i töövoo loomisel:
  1. Uudsus ja väljakujunenud tavade puudumine: RAG on suhteliselt uus tehnoloogia, mida esmakordselt pakuti välja aastal 2020, ja arendajad on endiselt välja selgitamas parimaid tavasid selle teabeotsingu mehhanismide rakendamiseks generatiivses AI-s.
  2. Hind: RAG-i rakendamine on kulukam kui ainult suure keelemudeli (LLM) kasutamine. See on aga odavam kui LLM-i sagedane ümberõpe.
  3. Andmete struktureerimine: Peamine väljakutse on struktureeritud ja struktureerimata andmete parima modelleerimise kindlaksmääramine teadmiste raamatukogus ja vektorandmebaasis.
  4. Täiendav andmesöötmine: Andmete järkjärgulise RAG-süsteemi sisestamise protsesside arendamine on ülioluline.
  5. Käsitsemise ebatäpsused: Vajalik on kehtestada protsessid ebatäpsuste aruannete käsitlemiseks ja nende teabeallikate parandamiseks või kustutamiseks RAG-süsteemis.

Ühendage oma andmed ja rakendused Nanonets AI Assistantiga, et vestelda andmetega, juurutada kohandatud vestlusroboteid ja agente ning luua RAG-töövooge.

Kuidas alustada oma RAG-i töövoo loomisega:

RAG-i töövoo rakendamine nõuab tehniliste teadmiste, õigete tööriistade ning pideva õppimise ja optimeerimise segu, et tagada selle tõhusus ja tõhusus teie eesmärkide saavutamisel. Neile, kes soovivad RAG-i töövooge ise rakendada, oleme koostanud põhjalike praktiliste juhendite loendi, mis juhendavad teid üksikasjalikult rakendusprotsesside kaudu –

Kõigil õpetustel on ainulaadne lähenemine või platvorm, et saavutada soovitud teostus määratud teemadel.

Kui soovite süveneda oma RAG-i töövoogude loomisesse, soovitame tutvuda kõigi ülaltoodud artiklitega, et saada oma teekonna alustamiseks vajalik terviklik arusaam.

Rakendage RAG-i töövooge ML-platvormide abil

Kuigi ahvatlus, mida pakub RAG-i (Retrieval Augmented Generation) töövoo algusest peale ülesehitamine, pakub teatud saavutus- ja kohandamistunnet, on see vaieldamatult keeruline ettevõtmine. Tunnistades keerukust ja väljakutseid, on mitmed ettevõtted edasi astunud, pakkudes selle protsessi lihtsustamiseks spetsiaalseid platvorme ja teenuseid. Nende platvormide võimendamine ei säästa mitte ainult väärtuslikku aega ja ressursse, vaid tagab ka selle, et juurutamine põhineb valdkonna parimatel tavadel ja on jõudluse jaoks optimeeritud.

Organisatsioonidele või üksikisikutele, kellel ei pruugi olla ribalaiust ega teadmisi RAG-süsteemi nullist ülesehitamiseks, on need ML-platvormid elujõuline lahendus. Nende platvormide valimisel saate:

  • Tehnilistest keerukustest möödaminek: vältige andmete struktureerimise, manustamise ja otsimise protsesside keerulisi samme. Nendel platvormidel on sageli RAG-i töövoogudele kohandatud eelehitatud lahendused ja raamistikud.
  • Kasuta asjatundlikkust: saate kasu professionaalide teadmistest, kellel on RAG-süsteemidest sügav arusaam ja kes on juba lahendanud paljusid selle rakendamisega seotud väljakutseid.
  • Skaalautuvus: need platvormid on sageli kavandatud skaleeritavust silmas pidades, tagades, et teie andmete kasvades või teie nõuete muutudes saab süsteem kohaneda ilma täieliku remondita.
  • Kulutõhususe: Kuigi platvormi kasutamine on seotud kuluga, võib see pikas perspektiivis osutuda kulutõhusamaks, eriti kui arvestada tõrkeotsingu, optimeerimise ja võimalike uuesti juurutamise kulusid.

Vaatame platvorme, mis pakuvad RAG-i töövoo loomise võimalusi.

Nanonetid

Nanonets pakub turvalisi tehisintellekti abilisi, vestlusroboteid ja RAG-töövooge, mis töötavad teie ettevõtte andmetel. See võimaldab andmete reaalajas sünkroonimist erinevate andmeallikate vahel, hõlbustades meeskondadel igakülgset teabeotsingut. Platvorm võimaldab luua vestlusroboteid ja juurutada keerulisi töövooge loomuliku keele kaudu, mida toidavad suured keelemudelid (LLM). See pakub ka andmeühendusi teie rakendustes andmete lugemiseks ja kirjutamiseks ning võimalust kasutada LLM-i agente, et teha otse toiminguid välistes rakendustes.

Nanonets AI Assistant tooteleht

AWS Generatiivne AI

AWS pakub oma Generative AI katuse all mitmesuguseid teenuseid ja tööriistu, et rahuldada erinevaid ärivajadusi. See pakub Amazon Bedrocki kaudu juurdepääsu laiale valikule tööstusharu juhtivatele alusmudelitele erinevatelt pakkujatelt. Kasutajad saavad kohandada neid vundamendimudeleid oma andmetega, et luua isikupärasemaid ja diferentseeritud kogemusi. AWS rõhutab turvalisust ja privaatsust, tagades andmekaitse vundamendimudelite kohandamisel. Samuti tõstab see esile kulutõhusa infrastruktuuri generatiivse AI skaleerimiseks koos selliste valikutega nagu AWS Trainium, AWS Inferentia ja NVIDIA GPU-d, et saavutada parim hinnajõudlus. Lisaks hõlbustab AWS vundamendimudelite ehitamist, koolitamist ja juurutamist Amazon SageMakeris, laiendades vundamendimudelite võimsust kasutaja konkreetsetele kasutusjuhtudele.

AWS-i generatiivne AI tooteleht

Generatiivne AI Google Cloudis

Google Cloudi generatiivne AI pakub tugevat tööriistakomplekti AI mudelite arendamiseks, otsingu täiustamiseks ja AI-põhiste vestluste võimaldamiseks. See paistab silma sentimentanalüüsi, keeletöötluse, kõnetehnoloogiate ja automatiseeritud dokumendihalduse vallas. Lisaks saab see luua RAG-i töövooge ja LLM-agente, mis vastavad mitmekeelsele lähenemisviisile erinevatele ärinõuetele, muutes selle terviklikuks lahenduseks erinevate ettevõtete vajaduste jaoks.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Oracle'i generatiivne AI (OCI Generative AI) on kohandatud ettevõtetele, pakkudes suurepäraseid mudeleid koos suurepärase andmehalduse, AI infrastruktuuri ja ärirakendustega. See võimaldab täpsustada mudeleid, kasutades kasutaja enda andmeid, ilma neid suurte keelemudelite pakkujate või teiste klientidega jagamata, tagades nii turvalisuse ja privaatsuse. Platvorm võimaldab prognoositava jõudluse ja hinnakujunduse jaoks kasutada spetsiaalsetes AI-klastrites mudeleid. OCI Generative AI pakub mitmesuguseid kasutusjuhtumeid, nagu teksti kokkuvõte, koopiate loomine, vestlusrobotite loomine, stilistiline teisendamine, teksti klassifitseerimine ja andmete otsimine, rahuldades mitmesuguseid ettevõtte vajadusi. See töötleb kasutaja sisendit, mis võib sisaldada loomulikku keelt, sisend-/väljundnäiteid ja juhiseid, et genereerida, kokku võtta, teisendada, eraldada teavet või klassifitseerida teksti kasutaja päringu alusel, saates tagasi määratud vormingus vastuse.

Oracle Generative AI

cloudera

Generatiivse AI valdkonnas on Cloudera ettevõtete jaoks usaldusväärne liitlane. Nende avatud andmete järvehoone, mis on juurdepääsetav nii avaliku kui ka privaatse pilve kaudu, on nurgakivi. Nad pakuvad mitmesuguseid andmeteenuseid, mis aitavad kaasa kogu andmete elutsükli teekonnale, alates servast kuni tehisintellekti. Nende võimalused laienevad reaalajas andmete voogedastusele, andmete salvestamisele ja analüüsile avatud järvehoonetes ning masinõppemudelite juurutamisel ja jälgimisel Cloudera andmeplatvormi kaudu. Märkimisväärne on see, et Cloudera võimaldab luua täiustatud genereerimise töövooge, ühendades täiustatud tehisintellekti rakenduste jaoks võimsa otsingu- ja genereerimisvõimaluste kombinatsiooni.

Cloudera ajaveebi leht

Glean

Glean kasutab tehisintellekti, et tõhustada töökoha otsimist ja teadmiste avastamist. See kasutab päringute semantiliseks mõistmiseks vektorotsingut ja sügaval õppimisel põhinevaid suuri keelemudeleid, parandades pidevalt otsingu asjakohasust. Samuti pakub see generatiivset AI abilist päringutele vastamiseks ja teabe kokkuvõtmiseks dokumentide, piletite ja muu kohta. Platvorm pakub isikupärastatud otsingutulemusi ja soovitab teavet kasutaja tegevuse ja suundumuste põhjal ning hõlbustab lihtsat seadistamist ja integreerimist enam kui 100 konnektoriga erinevate rakendustega.

Glean koduleht

landbot

Landbot pakub vestluskogemuste loomiseks tööriistakomplekti. See hõlbustab müügivihjete loomist, klientide kaasamist ja tuge veebisaitide vestlusrobotite või WhatsAppi kaudu. Kasutajad saavad luua, juurutada ja skaleerida vestlusroboteid koodita koostajaga ning integreerida need populaarsete platvormidega, nagu Slack ja Messenger. Samuti pakub see erinevaid malle erinevateks kasutusjuhtudeks, nagu müügivihje genereerimine, klienditugi ja tootereklaam

Landbot.io koduleht

Vestlusbaas

Chatbase pakub platvormi ChatGPT kohandamiseks, et see vastaks brändi isikupärale ja veebisaidi välimusele. See võimaldab müügivihjete kogumist, igapäevaseid vestluste kokkuvõtteid ja integreerimist muude tööriistadega, nagu Zapier, Slack ja Messenger. Platvorm on loodud pakkuma ettevõtetele isikupärastatud vestlusrobotite kogemust.

Chatbase'i tooteleht

Skaala AI

Scale AI tegeleb tehisintellekti rakenduste arendamise andmete kitsaskohaga, pakkudes peenhäälestust ja RLHF-i alusmudelite kohandamiseks konkreetsete ärivajadustega. See integreerib juhtivaid tehisintellekti mudeleid või teeb nendega koostööd, võimaldades ettevõtetel lisada oma andmed strateegiliseks eristamiseks. Koos võimalusega luua RAG-töövooge ja LLM-agente, pakub Scale AI täielikku generatiivset AI-platvormi kiirendatud AI-rakenduste arendamiseks.

Scale AI koduleht

Shakudo – LLM Solutions

Shakudo pakub ühtset lahendust suurte keelemudelite (LLM) juurutamiseks, vektorandmebaaside haldamiseks ja tugevate andmekanalite loomiseks. See lihtsustab üleminekut kohalikelt demodelt tootmistasemel LLM-teenustele reaalajas jälgimise ja automatiseeritud orkestreerimisega. Platvorm toetab paindlikke generatiivseid tehisintellekti toiminguid, suure läbilaskevõimega vektorandmebaase ja pakub mitmesuguseid spetsiaalseid LLMOpsi tööriistu, mis suurendavad olemasolevate tehnoloogiavirnade funktsionaalset rikkust.

Shakundo RAG Workflowsi tooteleht

Igal mainitud platvormil/ettevõttel on oma ainulaadsete funktsioonide ja võimaluste komplekt ning neid võiks edasi uurida, et mõista, kuidas neid ettevõtte andmete ühendamiseks ja RAG-i töövoogude rakendamiseks kasutada.

Ühendage oma andmed ja rakendused Nanonets AI Assistantiga, et vestelda andmetega, juurutada kohandatud vestlusroboteid ja agente ning luua RAG-töövooge.

RAG-i töövood nanovõrkudega

Keelemudelite täiustamise valdkonnas, et pakkuda täpsemaid ja põhjalikumaid vastuseid, on Retrieval Augmented Generation (RAG) pöördeline mehhanism. See keerukas protsess tõstab tehisintellektisüsteemide töökindlust ja kasulikkust, tagades, et need ei tööta pelgalt teabevaakumis.

Selle keskmes on Nanonets AI Assistant turvalise, multifunktsionaalse tehisintellekti kaaslasena, mis on loodud teie organisatsiooniliste teadmiste ja suurte keelemudelite (LLM) vahelise lõhe ületamiseks – seda kõike kasutajasõbralikus liideses.

Siin on pilguheit sujuvale integreerimisele ja töövoo täiustamisele, mida pakuvad Nanonetsi RAG-i võimalused:

Andmeside:

Nanonets hõlbustab sujuvat ühendust enam kui 100 populaarse tööruumirakendusega, sealhulgas Slack, Notion, Google Suite, Salesforce ja Zendesk. Ta oskab käsitleda mitmesuguseid andmetüüpe, olgu need siis struktureerimata, nagu PDF-id, TXT-d, pildid, heli- ja videofailid või struktureeritud andmed, nagu CSV-d, arvutustabelid, MongoDB ja SQL-andmebaasid. See laia spektriga andmeühenduvus tagab tugeva teadmistebaasi RAG-mehhanismi jaoks.

Päästikud ja tegevusagendid:

Nanonetsiga on päästik-/tegevusagentide seadistamine imelihtne. Need agendid on teie tööruumi rakendustes toimuvate sündmuste suhtes valvsad, algatades vajadusel toiminguid. Näiteks looge töövoog uute meilide jälgimiseks tugi@teie_ettevõte.com, kasutage oma dokumentatsiooni ja varasemaid meilivestlusi teadmistebaasina, koostage arusaadav meilivastus ja saatke see välja – kõike seda sujuvalt korraldatuna.

Sujuv andmete sisestamine ja indekseerimine:

Optimeeritud andmete sissevõtmine ja indekseerimine on osa paketist, mis tagab sujuva andmetöötluse, mida taustal haldab Nanonets AI Assistant. See optimeerimine on ülioluline andmeallikatega reaalajas sünkroonimiseks, tagades, et RAG-mehhanismil on töötamiseks uusim teave.

Alustamiseks võite helistada ühe meie AI-eksperdiga ja me saame teile pakkuda Nanonets AI Assistanti isikupärastatud demo ja prooviversiooni, mis põhineb teie kasutusjuhtumil.

Pärast seadistamist saate oma Nanonetsi AI-abilist kasutada

Looge RAG-vestluse töövooge

Võimaldage oma meeskondi põhjaliku ja reaalajas teabega kõigist oma andmeallikatest.

Looge RAG-agendi töövooge

Kasutage loomulikku keelt, et luua ja käitada keerulisi töövooge, mida juhivad LLM-id, mis suhtlevad kõigi teie rakenduste ja andmetega.

Juurutage RAG-põhised vestlusrobotid

Ehitage ja juurutage kasutamiseks valmis kohandatud AI vestlusrobotid, mis tunnevad teid mõne minuti jooksul.

Suurendage oma meeskonna tõhusust

Nanonets AI abil ei integreeri te ainult andmeid; laadite oma meeskonna võimeid üle. Automatiseerides igapäevaseid ülesandeid ja pakkudes põhjalikke vastuseid, saavad teie meeskonnad suunata oma fookuse ümber strateegilistele algatustele.

Nanonetsi RAG-põhine AI-assistent on midagi enamat kui lihtsalt tööriist; see on katalüsaator, mis tõhustab toiminguid, parandab andmetele juurdepääsetavust ja tõukab teie organisatsiooni teadlike otsuste tegemise ja automatiseerimise tuleviku suunas.

Ühendage oma andmed ja rakendused Nanonets AI Assistantiga, et vestelda andmetega, juurutada kohandatud vestlusroboteid ja agente ning luua RAG-töövooge.

Ajatempel:

Veel alates Tehisintellekt ja masinõpe