بازیابی-افزایش یافته و گردش کار RAG

تمبر زمان: 24 اکتبر 2023، 9:40 بعد از ظهر
گره منبع: 2955016

معرفی

Retrieval Augmented Generation یا RAG مکانیزمی است که به مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT کمک می‌کند تا با بیرون کشیدن اطلاعات از یک ذخیره‌سازی داده‌های مفید، بسیار مفیدتر و آگاه‌تر شوند، دقیقاً مانند گرفتن کتاب از کتابخانه. در اینجا آمده است که چگونه RAG با گردش کار ساده هوش مصنوعی جادو می کند:

  • پایگاه دانش (ورودی): این را به عنوان یک کتابخانه بزرگ پر از موارد مفید در نظر بگیرید - سوالات متداول، راهنماها، اسناد، و غیره. هنگامی که یک سوال ظاهر می شود، اینجاست که سیستم به دنبال پاسخ است.
  • راه‌انداز/پرس و جو (ورودی): این نقطه شروع است. معمولاً این یک سؤال یا درخواست از طرف یک کاربر است که به سیستم می گوید: "هی، من باید کاری انجام دهی!"
  • وظیفه/عمل (خروجی): هنگامی که سیستم ماشه را دریافت می کند، وارد عمل می شود. اگر سوالی باشد، پاسخی را پیدا می کند. اگر درخواست انجام کاری باشد، آن کار را انجام می دهد.

اکنون، بیایید مکانیسم RAG را به مراحل ساده تقسیم کنیم:

  1. بازیابی: ابتدا، هنگامی که یک سوال یا درخواست وارد می شود، RAG از طریق پایگاه دانش جستجو می کند تا اطلاعات مربوطه را بیابد.
  2. افزودنی: در مرحله بعد، این اطلاعات را می گیرد و با سوال یا درخواست اصلی مخلوط می کند. این مانند افزودن جزئیات بیشتر به درخواست اصلی است تا مطمئن شوید سیستم آن را به طور کامل درک کرده است.
  3. نسل: در نهایت، با این همه اطلاعات غنی در دست، آن را به یک مدل زبان بزرگ وارد می کند که سپس یک پاسخ آگاهانه ایجاد می کند یا عمل مورد نیاز را انجام می دهد.

بنابراین، به طور خلاصه، RAG مانند داشتن یک دستیار هوشمند است که ابتدا اطلاعات مفیدی را جستجو می‌کند، آن را با سؤال مورد نظر ترکیب می‌کند، و سپس یا به خوبی پاسخ می‌دهد یا در صورت نیاز یک کار را انجام می‌دهد. به این ترتیب، با RAG، سیستم هوش مصنوعی شما فقط در تاریکی عکس نمی‌گیرد. این پایگاه اطلاعاتی محکمی برای کار دارد که آن را قابل اعتمادتر و مفیدتر می کند.

چه مشکلی را حل می کنند؟

پر کردن شکاف دانش

هوش مصنوعی مولد، که توسط LLM ها پشتیبانی می شود، در ایجاد پاسخ های متنی بر اساس حجم عظیمی از داده هایی که روی آن آموزش دیده است، مهارت دارد. در حالی که این آموزش امکان ایجاد متن خوانا و دقیق را فراهم می کند، ماهیت ایستا داده های آموزشی یک محدودیت حیاتی است. اطلاعات درون مدل با گذشت زمان منسوخ می شود و در یک سناریوی پویا مانند یک چت بات شرکتی، عدم وجود داده های زمان واقعی یا خاص سازمان می تواند منجر به پاسخ های نادرست یا گمراه کننده شود. این سناریو مضر است زیرا اعتماد کاربر به فناوری را تضعیف می‌کند و چالش مهمی را به‌ویژه در برنامه‌های کاربردی مشتری محور یا ماموریت‌محور ایجاد می‌کند.

راه حل RAG

RAG با ادغام قابلیت‌های مولد LLM با بازیابی اطلاعات در زمان واقعی و هدفمند، بدون تغییر مدل اساسی، به کمک می‌آید. این ادغام به سیستم هوش مصنوعی اجازه می دهد تا پاسخ هایی را ارائه دهد که نه تنها از نظر زمینه ای مناسب هستند، بلکه بر اساس جدیدترین داده ها نیز هستند. به عنوان مثال، در یک سناریوی لیگ ورزشی، در حالی که یک LLM می‌تواند اطلاعات عمومی در مورد ورزش یا تیم‌ها ارائه دهد، RAG به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد تا با دسترسی به منابع داده‌های خارجی مانند پایگاه‌های داده، فیدهای خبری، یا به‌روزرسانی‌های بلادرنگ درباره بازی‌های اخیر یا آسیب‌دیدگی بازیکنان ارائه کند. حتی مخازن داده های خود لیگ.

داده هایی که به روز می مانند

ماهیت RAG در توانایی آن برای تقویت LLM با داده های تازه و خاص دامنه نهفته است. به روز رسانی مستمر مخزن دانش در RAG یک راه مقرون به صرفه برای اطمینان از فعال بودن هوش مصنوعی مولد است. علاوه بر این، لایه ای از زمینه را فراهم می کند که یک LLM تعمیم یافته فاقد آن است، در نتیجه کیفیت پاسخ ها را افزایش می دهد. توانایی شناسایی، تصحیح یا حذف اطلاعات نادرست در مخزن دانش RAG به جذابیت آن می‌افزاید و مکانیزم خود اصلاحی برای بازیابی اطلاعات دقیق‌تر را تضمین می‌کند.

نمونه هایی از گردش کار RAG

در قلمرو در حال تکامل هوش مصنوعی، نسل افزوده بازیابی (RAG) با افزایش قابل توجهی قابلیت‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) تأثیر قابل‌توجهی در بخش‌های مختلف کسب‌وکار دارد. اجازه دهید به چند مثال نگاه کنیم تا درک کنیم که چگونه گردش‌های کاری RAG وظایف را خودکار می‌کند –

  1. بازیابی و به اشتراک گذاری دانش تیم داخلی:
    1. سناریو: یک شرکت چند ملیتی با مجموعه‌ای از پروژه‌های متنوع، اغلب با چالش‌هایی در به اشتراک‌گذاری کارآمد دانش و بینش در میان تیم‌های خود مواجه است. برای کاهش این مشکل، این شرکت یک پلتفرم تقویت‌شده با RAG را برای ساده‌سازی بازیابی و اشتراک‌گذاری دانش داخلی پیاده‌سازی می‌کند.
    2. گردش کار:
      1. بازیابی:
        1. سوال مثال: یک مدیر پروژه می پرسد، "آیا در سه سال گذشته روی پروژه های مرتبط با انرژی های تجدیدپذیر کار کرده ایم؟"
        2. مکانیسم RAG فوراً در پایگاه‌های اطلاعاتی داخلی، گزارش‌های پروژه‌های گذشته و سایر مخازن مربوطه جستجو می‌کند تا اطلاعات مربوط به مشارکت شرکت در پروژه‌های انرژی تجدیدپذیر را در مدت زمان مشخص بازیابی کند.
      2. افزودنی:
        1. داده های بازیابی شده شامل عناوین پروژه، پرسنل کلیدی، تحویل نهایی و نتایج هر پروژه است.
        2. همچنین ممکن است پیوندهایی را به هر گونه ارتباطات، ارائه یا اسناد مرتبط که در طول این پروژه ها به اشتراک گذاشته شده اند، واکشی کند.
      3. نسل:
        1. پاسخ مثال: سیستم یک پاسخ جامع ایجاد می کند:
          «بله، در طول سه سال گذشته، ما در سه پروژه بزرگ انرژی تجدیدپذیر مشارکت داشته ایم. پروژه "نوآوری های خورشیدی" توسط سارا جانسون از تیم پایداری رهبری شد و در دسامبر 2021 با توسعه نمونه اولیه ایستگاه شارژ با انرژی خورشیدی به پایان رسید. پروژه "کارایی انرژی بادی" به رهبری مارک دسوزا، با هدف افزایش کارایی توربین بادی و در ژوئن 2022 تکمیل شد. در نهایت، "حمایت از سیاست انرژی های تجدیدپذیر" یک ابتکار بین بخشی بود که در سپتامبر 2022 به پایان رسید و یک پیشنهاد سیاست ایجاد کرد. برای ترویج پذیرش انرژی های تجدیدپذیر در جوامع محلی. اسناد، گزارش‌ها و ارائه‌های مربوطه از طریق پیوندهای ارائه شده قابل دسترسی هستند.»
  2. کمپین های بازاریابی خودکار:
    • سناریو: یک آژانس بازاریابی دیجیتال RAG را برای خودکارسازی ایجاد و استقرار کمپین های بازاریابی بر اساس روندهای بازار و رفتار مصرف کننده در زمان واقعی پیاده سازی می کند.
    • گردش کار:
      • بازیابی: هر زمان که یک سرنخ جدید وارد سیستم می شود، مکانیسم RAG جزئیات مربوط به سرنخ و سازمان آنها را واکشی می کند و شروع گردش کار را آغاز می کند.
      • افزودنی: این داده ها را با اهداف بازاریابی مشتری، دستورالعمل های برند و جمعیت شناسی هدف ترکیب می کند.
      • اجرای وظیفه: سیستم به طور مستقل یک کمپین بازاریابی مناسب را در کانال‌های دیجیتال مختلف طراحی و اجرا می‌کند تا از روند شناسایی‌شده استفاده کند و عملکرد کمپین را در زمان واقعی برای تنظیمات احتمالی ردیابی کند.
  3. تحقیق حقوقی و تهیه پرونده:
    • سناریو: یک شرکت حقوقی RAG را برای تسریع تحقیقات حقوقی و آماده سازی پرونده ادغام می کند.
    • گردش کار:
      • بازیابی: در ورودی در مورد یک پرونده جدید، سوابق قانونی مربوطه، قوانین، و قضاوت های اخیر را ارائه می کند.
      • افزودنی: این داده ها را با جزئیات پرونده مرتبط می کند.
      • نسل: سیستم یک خلاصه پرونده مقدماتی تهیه می کند و زمان صرف شده توسط وکلا برای تحقیقات اولیه را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.
  4. افزایش خدمات مشتری:
    • سناریو: یک شرکت مخابراتی یک ربات گفتگوی تقویت‌شده RAG را برای رسیدگی به سؤالات مشتریان در مورد جزئیات طرح، صورت‌حساب و عیب‌یابی مشکلات رایج پیاده‌سازی می‌کند.
    • گردش کار:
      • بازیابی: با دریافت درخواستی در مورد کمک هزینه داده یک طرح خاص، سیستم به آخرین طرح ها و پیشنهادات از پایگاه داده خود ارجاع می دهد.
      • افزودنی: این اطلاعات بازیابی شده را با جزئیات طرح فعلی مشتری (از نمایه مشتری) و درخواست اصلی ترکیب می کند.
      • نسل: سیستم یک پاسخ مناسب ایجاد می کند و تفاوت های مجاز داده بین طرح فعلی مشتری و طرح درخواست شده را توضیح می دهد.
  5. مدیریت موجودی و سفارش مجدد:
    1. سناریو: یک شرکت تجارت الکترونیک از یک سیستم تقویت شده RAG برای مدیریت موجودی و سفارش مجدد خودکار محصولات زمانی که سطح سهام به زیر یک آستانه از پیش تعیین شده می‌رسد، استفاده می‌کند.
    2. گردش کار:
      1. بازیابی: هنگامی که موجودی محصول به سطح پایینی می رسد، سیستم تاریخچه فروش، نوسانات تقاضای فصلی و روندهای فعلی بازار را از پایگاه داده خود بررسی می کند.
      2. افزایش: ترکیب داده‌های بازیابی شده با فرکانس سفارش مجدد محصول، زمان تحویل و جزئیات تامین‌کننده، مقدار بهینه برای سفارش مجدد را تعیین می‌کند.
      3. اجرای وظیفه: سپس این سیستم با نرم‌افزار تدارکات شرکت ارتباط برقرار می‌کند تا به‌طور خودکار سفارش خرید را با تامین‌کننده ارسال کند و اطمینان حاصل کند که پلت‌فرم تجارت الکترونیک هرگز از محصولات محبوب تمام نمی‌شود.
  6. نصب کارکنان و راه اندازی فناوری اطلاعات:
    1. سناریو: یک شرکت چند ملیتی از یک سیستم مبتنی بر RAG برای ساده‌سازی فرآیند ورود به کارمندان جدید استفاده می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که تمام الزامات فناوری اطلاعات قبل از اولین روز کارمند تنظیم شده‌اند.
    2. گردش کار:
      1. بازیابی: پس از دریافت جزئیات استخدام جدید، سیستم با پایگاه داده HR مشورت می کند تا نقش، بخش و مکان کارمند را تعیین کند.
      2. افزایش: این اطلاعات این اطلاعات را با خط‌مشی‌های فناوری اطلاعات شرکت، تعیین نرم‌افزار، سخت‌افزار و مجوزهای دسترسی که کارمند جدید نیاز دارد، مرتبط می‌کند.
      3. اجرای وظیفه: سپس سیستم با سیستم فروش بلیط بخش فناوری اطلاعات ارتباط برقرار می کند و به طور خودکار بلیط هایی را برای راه اندازی یک ایستگاه کاری جدید، نصب نرم افزار لازم و اعطای دسترسی مناسب به سیستم تولید می کند. این تضمین می کند که وقتی کارمند جدید شروع به کار می کند، ایستگاه کاری آنها آماده است و آنها می توانند بلافاصله به مسئولیت های خود شیرجه بزنند.

این مثال‌ها بر تطبیق‌پذیری و مزایای عملی استفاده از گردش‌های کاری RAG در رسیدگی به چالش‌های تجاری پیچیده و بی‌درنگ در دامنه‌های بی‌شماری تأکید می‌کنند.

داده‌ها و برنامه‌های خود را با دستیار هوش مصنوعی Nanonets متصل کنید تا با داده‌ها چت کنید، ربات‌های چت سفارشی و عوامل ایجاد کنید و گردش‌های کاری RAG ایجاد کنید.

چگونه RAG Workflow های خود را بسازیم؟

فرآیند ایجاد یک گردش کار RAG

فرآیند ساخت یک گردش کار بازیابی نسل افزوده (RAG) را می توان به چند مرحله کلیدی تقسیم کرد. این مراحل را می توان به سه فرآیند اصلی طبقه بندی کرد: خوراکی, بازیابیو نسلو همچنین برخی از آماده سازی های اضافی:

1. آمادگی:
  • آماده سازی پایگاه دانش: با جذب داده ها از منابع مختلف - برنامه ها، اسناد، پایگاه های داده، یک مخزن داده یا یک پایگاه دانش آماده کنید. این داده‌ها باید به گونه‌ای قالب‌بندی شوند که امکان جستجوی کارآمد را فراهم کند، که اساساً به این معنی است که این داده‌ها باید به یک نمایش یک شی «سند» قالب‌بندی شوند.
2. فرآیند بلع:
  • راه اندازی پایگاه داده برداری: از پایگاه‌های داده برداری به عنوان پایگاه‌های دانش، با استفاده از الگوریتم‌های نمایه‌سازی مختلف برای سازمان‌دهی بردارهای با ابعاد بالا استفاده کنید، و توانایی جستجوی سریع و قوی را ممکن می‌سازد.
    • استخراج داده ها: داده ها را از این اسناد استخراج کنید.
    • خرد کردن داده ها: اسناد را به تکه هایی از بخش های داده تقسیم کنید.
    • جاسازی داده ها: این تکه ها را با استفاده از یک مدل جاسازی مانند آنچه که توسط OpenAI ارائه شده است، به جاسازی تبدیل کنید.
  • مکانیزمی برای جذب درخواست کاربر خود ایجاد کنید. این می تواند یک رابط کاربری یا یک گردش کار مبتنی بر API باشد.
3. فرآیند بازیابی:
  • جاسازی پرس و جو: جاسازی داده ها را برای درخواست کاربر دریافت کنید.
  • بازیابی تکه: یک جستجوی ترکیبی انجام دهید تا مرتبط ترین تکه های ذخیره شده را در پایگاه داده برداری بر اساس جاسازی پرس و جو پیدا کنید.
  • کشیدن محتوا: مرتبط ترین محتوا را از پایگاه دانش خود به عنوان متن به درخواست خود بکشید.
4. فرآیند تولید:
  • نسل سریع: اطلاعات بازیابی شده را با پرس و جو اصلی ترکیب کنید تا یک درخواست ایجاد کنید. اکنون، می توانید اجرا کنید -
    • تولید پاسخ: متن دستور ترکیبی را به LLM (مدل زبان بزرگ) ارسال کنید تا یک پاسخ آگاهانه ایجاد کنید.
    • اجرای وظیفه: متن سریع ترکیبی را به عامل داده LLM خود ارسال کنید تا کار صحیح را بر اساس پرس و جو شما استنباط کند و آن را انجام دهد. برای مثال، می‌توانید یک عامل داده‌های Gmail ایجاد کنید و سپس از آن بخواهید «ایمیل‌های تبلیغاتی را به سرنخ‌های اخیر Hubspot بفرستد» و نماینده داده این کار را انجام می‌دهد:
        • سرنخ های اخیر را از Hubspot دریافت کنید.
        • از پایگاه دانش خود برای دریافت اطلاعات مرتبط در مورد سرنخ ها استفاده کنید. پایگاه دانش شما می‌تواند داده‌ها را از چندین منبع داده دریافت کند - LinkedIn، APIهای غنی‌سازی سرنخ، و غیره.
        • ایمیل های تبلیغاتی شخصی سازی شده را برای هر سرنخ تنظیم کنید.
        • این ایمیل ها را با استفاده از ارائه دهنده ایمیل / مدیر کمپین ایمیل خود ارسال کنید.
5. پیکربندی و بهینه سازی:
  • سفارشی سازی: گردش کار را متناسب با نیازهای خاص سفارشی کنید، که ممکن است شامل تنظیم جریان جذب، مانند پیش پردازش، تکه تکه کردن، و انتخاب مدل جاسازی باشد.
  • بهينه سازي: اجرای استراتژی های بهینه سازی برای بهبود کیفیت بازیابی و کاهش تعداد توکن ها برای پردازش، که می تواند منجر به بهینه سازی عملکرد و هزینه در مقیاس شود.

پیاده سازی یکی از خودتان

پیاده‌سازی یک گردش کار بازیابی (RAG) یک کار پیچیده است که شامل مراحل متعدد و درک خوب الگوریتم‌ها و سیستم‌های زیربنایی است. در زیر چالش ها و مراحل برجسته شده برای غلبه بر آنها برای کسانی که به دنبال پیاده سازی گردش کار RAG هستند آورده شده است:

چالش‌های ایجاد گردش کار RAG خودتان:
  1. تازگی و فقدان رویه های تثبیت شده: RAG یک فناوری نسبتاً جدید است که برای اولین بار در سال 2020 ارائه شد و توسعه دهندگان هنوز در حال کشف بهترین روش ها برای پیاده سازی مکانیسم های بازیابی اطلاعات آن در هوش مصنوعی هستند.
  2. هزینه: پیاده‌سازی RAG گران‌تر از استفاده از مدل زبان بزرگ (LLM) به تنهایی خواهد بود. با این حال، هزینه کمتری نسبت به بازآموزی مکرر LLM دارد.
  3. ساختار داده ها: تعیین چگونگی بهترین مدل سازی داده های ساختاریافته و بدون ساختار در کتابخانه دانش و پایگاه داده برداری یک چالش کلیدی است.
  4. تغذیه افزایشی داده: توسعه فرآیندهایی برای تغذیه تدریجی داده ها به سیستم RAG بسیار مهم است.
  5. رسیدگی به اشتباهات: ایجاد فرآیندهایی برای رسیدگی به گزارش‌های عدم دقت و تصحیح یا حذف آن منابع اطلاعاتی در سیستم RAG ضروری است.

داده‌ها و برنامه‌های خود را با دستیار هوش مصنوعی Nanonets متصل کنید تا با داده‌ها چت کنید، ربات‌های چت سفارشی و عوامل ایجاد کنید و گردش‌های کاری RAG ایجاد کنید.

چگونه با ایجاد گردش کار RAG خود شروع کنید:

پیاده‌سازی یک گردش کار RAG به ترکیبی از دانش فنی، ابزارهای مناسب و یادگیری و بهینه‌سازی مداوم نیاز دارد تا از اثربخشی و کارایی آن در دستیابی به اهداف شما اطمینان حاصل شود. برای کسانی که به دنبال پیاده‌سازی گردش‌های کاری RAG هستند، ما فهرستی از راهنماهای عملی جامع تهیه کرده‌ایم که شما را در فرآیندهای پیاده‌سازی با جزئیات راهنمایی می‌کند.

هر یک از آموزش ها با یک رویکرد یا پلتفرم منحصر به فرد برای دستیابی به پیاده سازی مطلوب در موضوعات مشخص شده ارائه می شود.

اگر به دنبال کاوش در ساخت گردش‌های کاری RAG خود هستید، توصیه می‌کنیم تمام مقالات فهرست‌شده در بالا را بررسی کنید تا درک جامعی را برای شروع سفر خود به دست آورید.

پیاده‌سازی گردش‌های کاری RAG با استفاده از پلتفرم‌های ML

در حالی که جذابیت ساخت یک جریان کاری Retrieval Augmented Generation (RAG) از پایه، حس خاصی از موفقیت و سفارشی‌سازی را ارائه می‌دهد، بدون شک یک تلاش پیچیده است. با درک پیچیدگی ها و چالش ها، چندین کسب و کار پیش قدم شده اند و پلتفرم ها و خدمات تخصصی را برای ساده سازی این فرآیند ارائه کرده اند. استفاده از این پلتفرم‌ها نه تنها می‌تواند در زمان و منابع ارزشمند صرفه‌جویی کند، بلکه تضمین می‌کند که پیاده‌سازی بر اساس بهترین شیوه‌های صنعت است و برای عملکرد بهینه شده است.

برای سازمان ها یا افرادی که ممکن است پهنای باند یا تخصص لازم برای ساختن یک سیستم RAG را از ابتدا نداشته باشند، این پلتفرم های ML راه حل مناسبی را ارائه می دهند. با انتخاب این پلتفرم ها می توان:

  • دور زدن پیچیدگی های فنی: از مراحل پیچیده ساختار داده، جاسازی و فرآیندهای بازیابی اجتناب کنید. این پلتفرم‌ها اغلب با راه‌حل‌ها و چارچوب‌های از پیش ساخته‌شده برای گردش‌های کاری RAG عرضه می‌شوند.
  • تخصص اهرمی: از تخصص افراد حرفه ای که درک عمیقی از سیستم های RAG دارند و قبلاً بسیاری از چالش های مرتبط با اجرای آن را برطرف کرده اند، بهره مند شوید.
  • مقیاس پذیری: این پلتفرم‌ها اغلب با در نظر گرفتن مقیاس‌پذیری طراحی می‌شوند و این اطمینان را می‌دهند که با رشد داده‌های شما یا تغییر نیازهای شما، سیستم می‌تواند بدون تعمیرات اساسی سازگار شود.
  • مقرون به صرفه بودن: در حالی که استفاده از یک پلت فرم هزینه مرتبطی دارد، ممکن است در درازمدت مقرون به صرفه‌تر باشد، به‌ویژه زمانی که هزینه‌های عیب‌یابی، بهینه‌سازی و اجرای مجدد احتمالی را در نظر بگیرید.

اجازه دهید نگاهی به پلتفرم‌هایی بیندازیم که قابلیت‌های ایجاد گردش کار RAG را ارائه می‌کنند.

نانوت

Nanonets دستیارهای ایمن هوش مصنوعی، ربات‌های چت و جریان‌های کاری RAG را ارائه می‌کند که توسط داده‌های شرکت شما پشتیبانی می‌شوند. این امکان همگام سازی بلادرنگ داده ها بین منابع مختلف داده را فراهم می کند و بازیابی جامع اطلاعات را برای تیم ها تسهیل می کند. این پلتفرم امکان ایجاد ربات‌های چت را به همراه استقرار گردش‌های کاری پیچیده از طریق زبان طبیعی فراهم می‌کند که توسط مدل‌های زبان بزرگ (LLM) ارائه می‌شود. همچنین اتصال دهنده های داده را برای خواندن و نوشتن داده ها در برنامه های شما و توانایی استفاده از عوامل LLM برای انجام مستقیم اقدامات در برنامه های خارجی فراهم می کند.

صفحه محصول دستیار هوش مصنوعی Nanonets

AWS Generative AI

AWS خدمات و ابزارهای مختلفی را در زیر چتر هوش مصنوعی Generative خود ارائه می دهد تا نیازهای مختلف کسب و کار را برآورده کند. این امکان دسترسی به طیف گسترده ای از مدل های پایه پیشرو در صنعت را از ارائه دهندگان مختلف از طریق Amazon Bedrock فراهم می کند. کاربران می‌توانند این مدل‌های پایه را با داده‌های خود سفارشی کنند تا تجربیات شخصی‌تر و متفاوت‌تری ایجاد کنند. AWS بر امنیت و حفظ حریم خصوصی تاکید می کند و هنگام سفارشی سازی مدل های پایه، حفاظت از داده ها را تضمین می کند. همچنین زیرساخت مقرون به صرفه را برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی مولد، با گزینه‌هایی مانند AWS Trainium، AWS Inferentia و پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA برای دستیابی به بهترین عملکرد قیمت، برجسته می‌کند. علاوه بر این، AWS ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های پایه را در Amazon SageMaker تسهیل می‌کند و قدرت مدل‌های پایه را به موارد استفاده خاص کاربر گسترش می‌دهد.

صفحه محصول AWS Generative AI

هوش مصنوعی مولد در Google Cloud

هوش مصنوعی مولد Google Cloud مجموعه ای قوی از ابزارها را برای توسعه مدل های هوش مصنوعی، بهبود جستجو و فعال کردن مکالمات مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می دهد. در تجزیه و تحلیل احساسات، پردازش زبان، فناوری های گفتار و مدیریت خودکار اسناد برتری دارد. علاوه بر این، می‌تواند گردش‌های کاری RAG و نمایندگان LLM را ایجاد کند، نیازهای مختلف کسب‌وکار را با رویکردی چند زبانه برآورده کند، و آن را به یک راه‌حل جامع برای نیازهای مختلف سازمان تبدیل کند.

هوش مصنوعی Google Cloud Generative

هوش مصنوعی Oracle Generative

هوش مصنوعی Oracle Generative (OCI Generative AI) برای شرکت‌ها طراحی شده است و مدل‌های برتر همراه با مدیریت عالی داده، زیرساخت هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی تجاری را ارائه می‌دهد. این اجازه می دهد تا مدل ها را با استفاده از داده های خود کاربر بدون به اشتراک گذاشتن آن با ارائه دهندگان مدل های زبان بزرگ یا سایر مشتریان پالایش کنید، بنابراین امنیت و حریم خصوصی را تضمین می کند. این پلتفرم امکان استقرار مدل‌ها را در خوشه‌های اختصاصی هوش مصنوعی برای عملکرد و قیمت قابل پیش‌بینی فراهم می‌کند. هوش مصنوعی OCI Generative موارد استفاده مختلفی مانند خلاصه‌سازی متن، تولید کپی، ایجاد ربات چت، تبدیل سبک، طبقه‌بندی متن و جستجوی داده‌ها را فراهم می‌کند و طیفی از نیازهای سازمانی را برطرف می‌کند. ورودی کاربر را پردازش می‌کند که می‌تواند شامل زبان طبیعی، مثال‌های ورودی/خروجی و دستورالعمل‌ها باشد تا تولید، خلاصه‌سازی، تبدیل، استخراج اطلاعات یا طبقه‌بندی متن بر اساس درخواست‌های کاربر، ارسال پاسخ در قالب مشخص شده باشد.

هوش مصنوعی Oracle Generative

Cloudera

در حوزه هوش مصنوعی Generative، Cloudera به عنوان یک متحد قابل اعتماد برای شرکت ها ظاهر می شود. خانه دریاچه داده باز آنها، قابل دسترسی بر روی ابرهای عمومی و خصوصی، سنگ بنای است. آنها طیف وسیعی از خدمات داده را ارائه می دهند که به کل چرخه زندگی داده، از لبه تا هوش مصنوعی کمک می کند. قابلیت‌های آن‌ها به جریان داده‌های بی‌درنگ، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در خانه‌های دریاچه باز، و استقرار و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشینی از طریق پلتفرم داده کلودرا گسترش می‌یابد. به طور قابل توجهی، Cloudera ساخت جریان‌های کاری Retrieval Augmented Generation را امکان‌پذیر می‌کند و ترکیب قدرتمندی از قابلیت‌های بازیابی و تولید را برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی تقویت‌شده در هم می‌آمیزد.

صفحه وبلاگ کلودرا

جمع آوری

Glean از هوش مصنوعی برای افزایش جستجوی محل کار و کشف دانش استفاده می کند. از جستجوی برداری و مدل های زبان بزرگ مبتنی بر یادگیری عمیق برای درک معنایی پرس و جوها استفاده می کند و پیوسته ارتباط جستجو را بهبود می بخشد. همچنین یک دستیار هوش مصنوعی مولد برای پاسخ به سؤالات و خلاصه کردن اطلاعات در اسناد، بلیط ها و موارد دیگر ارائه می دهد. این پلتفرم نتایج جستجوی شخصی‌سازی شده را ارائه می‌کند و اطلاعاتی را بر اساس فعالیت‌ها و گرایش‌های کاربر پیشنهاد می‌کند، علاوه بر تسهیل راه‌اندازی و ادغام آسان با بیش از 100 رابط به برنامه‌های مختلف.

صفحه اصلی Glean

لندبوت

Landbot مجموعه ای از ابزارها را برای ایجاد تجربیات مکالمه ارائه می دهد. تولید سرنخ ها، تعامل با مشتری و پشتیبانی را از طریق ربات های چت در وب سایت ها یا واتس اپ تسهیل می کند. کاربران می توانند چت بات ها را با یک سازنده بدون کد طراحی، استقرار و مقیاس کنند و آنها را با پلتفرم های محبوبی مانند اسلک و مسنجر ادغام کنند. همچنین الگوهای مختلفی را برای موارد استفاده مختلف مانند تولید سرنخ، پشتیبانی مشتری و ارتقای محصول ارائه می دهد

صفحه اصلی Landbot.io

پایگاه چت

Chatbase بستری را برای سفارشی کردن ChatGPT فراهم می کند تا با شخصیت و ظاهر وب سایت یک برند هماهنگ شود. این امکان جمع آوری سرنخ، خلاصه مکالمات روزانه و ادغام با ابزارهای دیگر مانند Zapier، Slack و Messenger را فراهم می کند. این پلتفرم برای ارائه یک تجربه چت بات شخصی برای مشاغل طراحی شده است.

صفحه محصول پایگاه چت

مقیاس AI

Scale AI با ارائه تنظیمات دقیق و RLHF برای تطبیق مدل‌های پایه با نیازهای خاص کسب‌وکار، گلوگاه داده در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی را برطرف می‌کند. این مدل‌ها با مدل‌های پیشرو هوش مصنوعی ادغام یا شریک می‌شوند و شرکت‌ها را قادر می‌سازد داده‌های خود را برای تمایز استراتژیک ترکیب کنند. Scale AI همراه با توانایی ایجاد گردش‌های کاری RAG و عوامل LLM، یک پلتفرم هوش مصنوعی مولد تمام پشته برای توسعه سریع برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

صفحه اصلی مقیاس هوش مصنوعی

Shakudo – LLM Solutions

Shakudo یک راه حل یکپارچه برای استقرار مدل های زبان بزرگ (LLM)، مدیریت پایگاه های داده برداری، و ایجاد خطوط لوله داده قوی ارائه می دهد. این انتقال از دموهای محلی به خدمات LLM درجه تولید را با نظارت بلادرنگ و ارکستراسیون خودکار ساده می کند. این پلتفرم از عملیات انعطاف پذیر AI Generative، پایگاه داده های برداری با توان عملیاتی بالا، و انواع ابزارهای تخصصی LLMOps را پشتیبانی می کند و غنای عملکردی پشته های فناوری موجود را افزایش می دهد.

صفحه محصول Shakundo RAG Workflows

هر پلتفرم/کسب و کار ذکر شده مجموعه ای از ویژگی ها و قابلیت های منحصر به فرد خود را دارد و می تواند بیشتر مورد بررسی قرار گیرد تا بفهمیم چگونه می توان از آنها برای اتصال داده های سازمانی و پیاده سازی گردش های کاری RAG استفاده کرد.

داده‌ها و برنامه‌های خود را با دستیار هوش مصنوعی Nanonets متصل کنید تا با داده‌ها چت کنید، ربات‌های چت سفارشی و عوامل ایجاد کنید و گردش‌های کاری RAG ایجاد کنید.

RAG گردش کار با نانو شبکه ها

در قلمرو تقویت مدل‌های زبان برای ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و روشن‌تر، Retrieval Augmented Generation (RAG) به عنوان یک مکانیسم محوری است. این فرآیند پیچیده، قابلیت اطمینان و سودمندی سیستم‌های هوش مصنوعی را بالا می‌برد و تضمین می‌کند که آنها صرفاً در خلاء اطلاعاتی کار نمی‌کنند.

در قلب این امر، دستیار هوش مصنوعی Nanonets به عنوان یک همراه هوش مصنوعی ایمن و چند منظوره ظاهر می‌شود که برای پر کردن شکاف بین دانش سازمانی شما و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) طراحی شده است، همه در یک رابط کاربر پسند.

در اینجا نگاهی اجمالی به ادغام یکپارچه و بهبود گردش کار ارائه شده توسط قابلیت‌های RAG Nanonets داریم:

اتصال داده ها:

Nanonets اتصال یکپارچه به بیش از 100 برنامه کاربردی فضای کاری محبوب از جمله Slack، Notion، Google Suite، Salesforce و Zendesk را تسهیل می‌کند. در مدیریت طیف وسیعی از انواع داده‌ها، چه بدون ساختار مانند فایل‌های PDF، TXT، تصاویر، فایل‌های صوتی و تصویری، یا داده‌های ساختاری مانند CSV، صفحات گسترده، MongoDB و پایگاه‌های داده SQL مهارت دارد. این اتصال داده با طیف گسترده، یک پایگاه دانش قوی را برای مکانیزم RAG تضمین می کند.

عوامل محرک و اقدام:

با نانو شبکه‌ها، راه‌اندازی عوامل ماشه‌ای/عملی بسیار آسان است. این عوامل برای رویدادها در برنامه‌های فضای کاری شما هوشیار هستند و در صورت لزوم اقداماتی را آغاز می‌کنند. به عنوان مثال، یک گردش کار برای نظارت بر ایمیل های جدید ایجاد کنید support@your_company.com، از اسناد و مکالمات ایمیل گذشته خود به عنوان یک پایگاه دانش استفاده کنید، یک پاسخ ایمیل هوشمندانه تهیه کنید و آن را ارسال کنید، همه به طور یکپارچه تنظیم شده اند.

مصرف ساده و نمایه سازی داده ها:

دریافت بهینه داده و نمایه سازی بخشی از این بسته است که از پردازش روان داده ها اطمینان می دهد که در پس زمینه توسط دستیار هوش مصنوعی Nanonets مدیریت می شود. این بهینه‌سازی برای همگام‌سازی هم‌زمان با منابع داده بسیار مهم است و اطمینان حاصل می‌کند که مکانیسم RAG آخرین اطلاعات برای کار با آن را دارد.

برای شروع، می‌توانید با یکی از کارشناسان هوش مصنوعی ما تماس بگیرید و ما می‌توانیم یک نسخه آزمایشی و آزمایشی شخصی از دستیار هوش مصنوعی Nanonets را بر اساس مورد استفاده شما ارائه دهیم.

پس از راه‌اندازی، می‌توانید از دستیار هوش مصنوعی Nanonets خود برای:

RAG Chat Workflows ایجاد کنید

تیم‌های خود را با اطلاعات جامع و بی‌درنگ از همه منابع داده‌تان توانمند کنید.

گردش کار عامل RAG را ایجاد کنید

از زبان طبیعی برای ایجاد و اجرای گردش‌های کاری پیچیده با LLM که با همه برنامه‌ها و داده‌های شما تعامل دارند، استفاده کنید.

ربات های چت مبتنی بر RAG را مستقر کنید

ساخت و استقرار آماده برای استفاده از چت ربات های سفارشی هوش مصنوعی که شما را در عرض چند دقیقه می شناسند.

کارایی تیم خود را افزایش دهید

با هوش مصنوعی Nanonets، شما فقط داده ها را یکپارچه نمی کنید. شما توانایی های تیم خود را افزایش می دهید. با خودکار کردن وظایف پیش پا افتاده و ارائه پاسخ های روشنگر، تیم های شما می توانند تمرکز خود را بر ابتکارات استراتژیک مجدداً تخصیص دهند.

دستیار هوش مصنوعی مبتنی بر RAG بیش از یک ابزار است. این کاتالیزوری است که عملیات را ساده می کند، دسترسی به داده ها را افزایش می دهد و سازمان شما را به سمت آینده ای با تصمیم گیری آگاهانه و اتوماسیون سوق می دهد.

داده‌ها و برنامه‌های خود را با دستیار هوش مصنوعی Nanonets متصل کنید تا با داده‌ها چت کنید، ربات‌های چت سفارشی و عوامل ایجاد کنید و گردش‌های کاری RAG ایجاد کنید.

تمبر زمان:

بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین