Retrieval-Augmented Generation & RAG-työnkulut

Aikaleima: 24. lokakuuta 2023 9
Lähdesolmu: 2955016

esittely

Retrieval Augmented Generation eli RAG on mekanismi, joka auttaa suurista kielimalleista (LLM), kuten GPT:stä, tulemaan hyödyllisemmiksi ja tietoisemmiksi keräämällä tietoa hyödyllisten tietojen varastosta, aivan kuten kirjan hakeminen kirjastosta. Näin RAG tekee taikuutta yksinkertaisilla tekoälytyönkuluilla:

  • Tietokanta (syöttö): Ajattele tätä suurena kirjastona, joka on täynnä hyödyllisiä asioita – usein kysyttyjä kysymyksiä, oppaita, asiakirjoja jne. Kun kysymys ponnahtaa esiin, järjestelmä etsii sieltä vastauksia.
  • Liipaisin/kysely (syöttö): Tämä on lähtökohta. Yleensä se on käyttäjän kysymys tai pyyntö, joka kertoo järjestelmälle: "Hei, sinun täytyy tehdä jotain!"
  • Tehtävä/toiminto (tulos): Kun järjestelmä saa liipaisimen, se alkaa toimia. Jos se on kysymys, se kaivaa vastauksen. Jos se on pyyntö tehdä jotain, se saa sen tehtyä.

Jaetaan nyt RAG-mekanismi yksinkertaisiin vaiheisiin:

  1. haku: Ensinnäkin, kun kysymys tai pyyntö tulee, RAG selailee Knowledge Base -tietokannasta löytääkseen asiaankuuluvia tietoja.
  2. lisääminen: Seuraavaksi se ottaa nämä tiedot ja sekoittaa ne alkuperäiseen kysymykseen tai pyyntöön. Tämä on kuin lisäisi yksityiskohtia peruspyyntöön varmistaakseen, että järjestelmä ymmärtää sen täysin.
  3. Sukupolvi: Lopuksi, kun kaikki tämä rikas tieto on käsillä, se syöttää ne suureen kielimalliin, joka sitten muodostaa tietoisen vastauksen tai suorittaa vaaditut toiminnot.

Eli pähkinänkuoressa RAG on kuin älykäs avustaja, joka etsii ensin hyödyllistä tietoa, yhdistää sen käsillä olevaan kysymykseen ja sitten joko antaa kattavan vastauksen tai suorittaa tehtävän tarpeen mukaan. Tällä tavalla RAG:n avulla tekoälyjärjestelmäsi ei kuvaa vain pimeässä; sillä on vankka tietopohja työskentelyyn, mikä tekee siitä luotettavamman ja hyödyllisemmän.

Minkä ongelman ne ratkaisevat?

Tietokuilun kurominen umpeen

Generatiivinen tekoäly, jota käyttävät LLM:t, on taitava synnyttämään tekstivastauksia valtavan tietomäärän perusteella, johon se on koulutettu. Vaikka tämä koulutus mahdollistaa luettavan ja yksityiskohtaisen tekstin luomisen, harjoitustietojen staattinen luonne on kriittinen rajoitus. Mallin sisältämät tiedot vanhentuvat ajan myötä, ja dynaamisissa skenaarioissa, kuten yrityksen chatbotissa, reaaliaikaisten tai organisaatiokohtaisten tietojen puuttuminen voi johtaa vääriin tai harhaanjohtaviin vastauksiin. Tämä skenaario on haitallinen, koska se heikentää käyttäjien luottamusta tekniikkaan ja muodostaa merkittävän haasteen erityisesti asiakaskeskeisissä tai kriittisissä sovelluksissa.

RAG-ratkaisu

RAG tulee apuun yhdistämällä LLM:ien luovat ominaisuudet reaaliaikaiseen, kohdistettuun tiedonhakuun muuttamatta taustalla olevaa mallia. Tämän fuusion ansiosta tekoälyjärjestelmä voi tarjota vastauksia, jotka eivät ole vain kontekstuaalisia, vaan myös uusimpiin tietoihin perustuvia. Esimerkiksi urheiluliigan skenaariossa, kun LLM voi tarjota yleistä tietoa lajista tai joukkueista, RAG antaa tekoälylle mahdollisuuden toimittaa reaaliaikaisia ​​päivityksiä viimeaikaisista peleistä tai pelaajien vammoista käyttämällä ulkoisia tietolähteitä, kuten tietokantoja, uutissyötteitä tai jopa liigan omat tietovarastot.

Tiedot, jotka pysyvät ajan tasalla

RAG:n ydin on sen kyvyssä täydentää LLM:ää tuoreella, toimialuekohtaisella tiedolla. RAG:n tietovaraston jatkuva päivittäminen on kustannustehokas tapa varmistaa generatiivinen tekoäly pysyy ajan tasalla. Lisäksi se tarjoaa kontekstikerroksen, joka yleistetyltä LLM:ltä puuttuu, mikä parantaa vastausten laatua. Mahdollisuus tunnistaa, korjata tai poistaa virheellisiä tietoja RAG:n tietovarastossa lisää entisestään sen vetovoimaa ja varmistaa itsekorjautuvan mekanismin tarkempaan tiedonhakuun.

Esimerkkejä RAG-työnkuluista

Tekoälyn kehittyvällä alueella Retrieval-Augmented Generation (RAG) vaikuttaa merkittävästi eri liiketoiminta-aloihin parantamalla merkittävästi suurten kielimallien (LLM) ominaisuuksia. Katsotaanpa muutamia esimerkkejä saadaksesi käsityksen siitä, kuinka RAG-työnkulut automatisoivat tehtäviä –

  1. Tiimin sisäinen tiedon haku ja jakaminen:
    1. Skenaario: Monikansallinen yritys, jolla on monipuolinen projektisalkku, kohtaa usein haasteita tiedon ja näkemysten tehokkaassa jakamisessa tiimiensä kesken. Tämän lievittämiseksi yritys ottaa käyttöön RAG-lisätyn alustan, joka tehostaa sisäistä tiedonhakua ja -jakamista.
    2. Työnkulku:
      1. haku:
        1. Esimerkkikysely: Projektipäällikkö tiedustelee: "Olemmeko työskennelleet uusiutuvaan energiaan liittyvissä projekteissa viimeisen kolmen vuoden aikana?"
        2. RAG-mekanismi hakee välittömästi sisäisistä tietokannoista, aiemmista projektiraporteista ja kaikista muista asiaankuuluvista tietovarastoista tietoa yrityksen osallistumisesta uusiutuvan energian hankkeisiin tietyn ajanjakson aikana.
      2. lisääminen:
        1. Haettu tieto sisältää projektien nimet, avainhenkilöt, lopulliset suoritukset ja kunkin projektin tulokset.
        2. Se voi myös hakea linkkejä asiaankuuluviin viestintään, esityksiin tai asiakirjoihin, joita jaettiin sisäisesti näiden projektien aikana.
      3. Sukupolvi:
        1. Esimerkkivastaus: Järjestelmä luo kattavan vastauksen:
          ”Kyllä, viimeisten kolmen vuoden aikana olemme olleet mukana kolmessa suuressa uusiutuvan energian hankkeessa. Projektia "Solar Innovations" johti Sarah Johnson Sustainability Teamista ja se päättyi joulukuussa 2021 aurinkovoimalla toimivan latausaseman prototyypin kehittämiseen. Mark D'Souzan johtama Tuulienergiatehokkuusprojekti, jonka tavoitteena oli tuuliturbiinien tehokkuuden parantaminen ja joka valmistui kesäkuussa 2022. Lopuksi "Renewable Energy Policy Advocacy" oli osastojen välinen aloite, joka päättyi syyskuussa 2022 ja loi politiikkaehdotuksen. edistää uusiutuvan energian käyttöönottoa paikallisissa yhteisöissä. Asiaankuuluvat asiakirjat, raportit ja esitykset ovat saatavilla annettujen linkkien kautta."
  2. Automatisoidut markkinointikampanjat:
    • skenaario: Digitaalinen markkinointitoimisto toteuttaa RAG:n automatisoidakseen markkinointikampanjoiden luomisen ja käyttöönoton reaaliaikaisten markkinatrendien ja kuluttajien käyttäytymisen perusteella.
    • Työnkulku:
      • haku: Aina kun uusi liidi tulee järjestelmään, RAG-mekanismi hakee tarvittavat tiedot liidistä ja sen organisaatiosta ja käynnistää työnkulun.
      • lisääminen: Se yhdistää nämä tiedot asiakkaan markkinointitavoitteisiin, brändiohjeisiin ja kohdedemografisiin tietoihin.
      • Tehtävän suoritus: Järjestelmä suunnittelee ja ottaa käyttöön räätälöidyn markkinointikampanjan itsenäisesti eri digitaalisilla kanavilla hyödyntääkseen tunnistettua trendiä ja seuraamalla kampanjan tehokkuutta reaaliajassa mahdollisia muutoksia varten.
  3. Oikeudellinen tutkimus ja tapausten valmistelu:
    • skenaario: Asianajotoimisto yhdistää RAG:n nopeuttaakseen oikeudellista tutkimusta ja tapausten valmistelua.
    • Työnkulku:
      • haku: Uutta tapausta koskevissa tiedoissa se kerää asiaankuuluvat oikeudelliset ennakkotapaukset, säädökset ja viimeaikaiset tuomiot.
      • lisääminen: Se korreloi nämä tiedot tapauksen yksityiskohtiin.
      • Sukupolvi: Järjestelmä laatii alustavan tapausselosteen, mikä vähentää merkittävästi aikaa, jonka asianajajat käyttävät alustavaan tutkimukseen.
  4. Asiakaspalvelun tehostaminen:
    • skenaario: Televiestintäyritys ottaa käyttöön RAG-lisätyn chatbotin käsitelläkseen asiakkaiden kyselyitä suunnitelman yksityiskohdista, laskutuksesta ja yleisten ongelmien vianmäärityksestä.
    • Työnkulku:
      • haku: Saatuaan kyselyn tietyn suunnitelman datalisästä, järjestelmä viittaa tietokannastaan ​​uusimpiin suunnitelmiin ja tarjouksiin.
      • lisääminen: Se yhdistää nämä haetut tiedot asiakkaan nykyiseen suunnitelmatietoihin (asiakasprofiilista) ja alkuperäiseen kyselyyn.
      • Sukupolvi: Järjestelmä luo räätälöidyn vastauksen, joka selittää asiakkaan nykyisen suunnitelman ja kysytyn suunnitelman väliset datalisäerot.
  5. Varastonhallinta ja uudelleenjärjestäminen:
    1. Skenaario: Verkkokauppayritys käyttää RAG-lisättyä järjestelmää varaston hallintaan ja tuotteiden automaattiseen uudelleentilaamiseen, kun varastotasot putoavat ennalta määritetyn kynnyksen alle.
    2. Työnkulku:
      1. Haku: Kun tuotteen varasto saavuttaa alhaisen tason, järjestelmä tarkistaa tietokannastaan ​​myyntihistorian, kysynnän kausivaihtelut ja ajankohtaiset markkinatrendit.
      2. Lisäosa: Yhdistämällä haetut tiedot tuotteen uudelleentilaustiheyteen, toimitusaikoihin ja toimittajatietoihin, se määrittää optimaalisen uudelleentilattavan määrän.
      3. Tehtävän suoritus: Tämän jälkeen järjestelmä liitetään yrityksen hankintaohjelmistoon ja tekee automaattisesti ostotilauksen toimittajalta, mikä varmistaa, ettei verkkokauppaalusta lopu koskaan suosituista tuotteista.
  6. Työntekijän perehdytys ja IT-asetukset:
    1. Skenaario: Monikansallinen yritys käyttää RAG-käyttöistä järjestelmää virtaviivaistaakseen uusien työntekijöiden käyttöönottoprosessia ja varmistaa, että kaikki IT-vaatimukset on asetettu ennen työntekijän ensimmäistä työpäivää.
    2. Työnkulku:
      1. Haku: Saatuaan tiedot uudesta palkasta järjestelmä tarkastelee HR-tietokantaa määrittääkseen työntekijän roolin, osaston ja sijainnin.
      2. Lisäosa: Se korreloi nämä tiedot yrityksen IT-käytäntöjen kanssa, mikä määrittää ohjelmiston, laitteiston ja käyttöoikeudet, joita uusi työntekijä tarvitsee.
      3. Tehtävän suoritus: Tämän jälkeen järjestelmä kommunikoi IT-osaston lippujärjestelmän kanssa luoden automaattisesti liput uuden työaseman perustamiseksi, tarvittavien ohjelmistojen asentamiseksi ja asianmukaisen järjestelmän käyttöoikeuden myöntämiseksi. Näin varmistetaan, että kun uusi työntekijä aloittaa, hänen työpisteensä on valmis ja hän voi heti sukeltaa tehtäviinsä.

Nämä esimerkit korostavat RAG-työnkulkujen monipuolisuutta ja käytännön etuja monimutkaisten, reaaliaikaisten liiketoiminnan haasteiden ratkaisemisessa lukuisilla aloilla.

Yhdistä tietosi ja sovelluksesi Nanonets AI Assistantin kanssa keskustellaksesi tietojen kanssa, ottaaksesi käyttöön mukautettuja chatbotteja ja agentteja ja luodaksesi RAG-työnkulkuja.

Kuinka rakentaa omia RAG-työnkulkuja?

RAG-työnkulun rakentamisprosessi

Retrieval Augmented Generation (RAG) -työnkulun rakentamisprosessi voidaan jakaa useisiin avainvaiheisiin. Nämä vaiheet voidaan luokitella kolmeen pääprosessiin: nieleminen, hakuja sukupolvi, sekä lisävalmisteluja:

1. Valmistelu:
  • Tietokannan valmistelu: Valmistele tietovarasto tai tietokanta keräämällä tietoja eri lähteistä – sovelluksista, asiakirjoista, tietokannoista. Nämä tiedot tulee muotoilla tehokkaan haun mahdollistamiseksi, mikä tarkoittaa periaatteessa sitä, että nämä tiedot tulisi muotoilla yhtenäiseksi "Dokumentti"-objektiesitykseen.
2. Nielemisprosessi:
  • Vektoritietokannan asetukset: Käytä vektoritietokantoja tietokantoina käyttämällä erilaisia ​​indeksointialgoritmeja korkeadimensionaalisten vektorien järjestämiseen, mikä mahdollistaa nopean ja vankan kyselyn.
    • Tietojen poiminta: Poimi tiedot näistä asiakirjoista.
    • Tietojen lohkominen: Jaa asiakirjat tietoosioihin.
    • Tietojen upottaminen: Muunna nämä palaset upotuksiksi käyttämällä OpenAI:n tarjoamaa upotusmallia.
  • Kehitä mekanismi käyttäjän kyselysi vastaanottamiseksi. Tämä voi olla käyttöliittymä tai API-pohjainen työnkulku.
3. Hakuprosessi:
  • Kyselyn upottaminen: Hanki tietojen upotus käyttäjäkyselyä varten.
  • Palan haku: Suorita hybridihaku löytääksesi osuvimmat tallennetut palat vektoritietokannasta kyselyn upotuksen perusteella.
  • Sisällön veto: Vedä osuvin sisältö tietokannastasi kehotteeseen kontekstiksi.
4. Luontiprosessi:
  • Kehotteen luominen: Yhdistä haetut tiedot alkuperäiseen kyselyyn muodostaaksesi kehotteen. Nyt voit suorittaa -
    • Vastauksen luominen: Lähetä yhdistetty kehoteteksti LLM:lle (Large Language Model) luodaksesi tietoisen vastauksen.
    • Tehtävän suoritus: Lähetä yhdistetty kehoteteksti LLM-tietoagenttillesi, joka päättelee kyselysi perusteella oikean suoritettavan tehtävän ja suorittaa sen. Voit esimerkiksi luoda Gmail-tietoagentin ja pyytää sitä sitten "lähettämään mainossähköposteja viimeaikaisille Hubspot-liideille", jolloin tietoagentti
        • hakea viimeisimmät liidit Hubspotista.
        • käytä tietopohjaasi saadaksesi osuvia tietoja liideistä. Tietokantaasi voi kerätä tietoja useista tietolähteistä – LinkedInistä, Lead Enrichment API:ista ja niin edelleen.
        • kuratoi jokaiselle liidille henkilökohtaiset mainossähköpostit.
        • lähettää nämä sähköpostit sähköpostipalveluntarjoajaltasi/sähköpostikampanjapäällikkösi kautta.
5. Konfigurointi ja optimointi:
  • Räätälöinti: Mukauta työnkulku vastaamaan tiettyjä vaatimuksia, joihin voi sisältyä käsittelyvirran säätäminen, kuten esikäsittely, ryhmittely ja upotusmallin valinta.
  • optimointi: Ota käyttöön optimointistrategioita parantaaksesi haun laatua ja vähentääksesi prosessissa käytettävää merkkien määrää, mikä voi johtaa suorituskyvyn ja kustannusten optimointiin mittakaavassa.

Itsensä toteuttaminen

Retrieval Augmented Generation (RAG) -työnkulun toteuttaminen on monimutkainen tehtävä, joka sisältää useita vaiheita ja hyvän taustalla olevien algoritmien ja järjestelmien ymmärtämisen. Alla on korostettuja haasteita ja vaiheita niiden voittamiseksi niille, jotka haluavat ottaa käyttöön RAG-työnkulun:

Haasteita oman RAG-työnkulun rakentamisessa:
  1. Uutuus ja vakiintuneiden käytäntöjen puute: RAG on suhteellisen uusi teknologia, jota ehdotettiin ensimmäisen kerran vuonna 2020, ja kehittäjät selvittävät edelleen parhaita käytäntöjä sen tiedonhakumekanismien toteuttamiseksi generatiivisessa tekoälyssä.
  2. Kustannukset: RAG:n käyttöönotto on kalliimpaa kuin pelkän Large Language Model (LLM) -mallin käyttäminen. Se on kuitenkin halvempaa kuin LLM:n säännöllinen uudelleenkoulutus.
  3. Tietojen strukturointi: Sen määrittäminen, kuinka strukturoitua ja jäsentämätöntä dataa parhaiten mallinnetaan tietokirjastossa ja vektoritietokannassa, on keskeinen haaste.
  4. Inkrementaalinen tiedonsyöttö: Prosessien kehittäminen tietojen asteittain syöttämiseksi RAG-järjestelmään on ratkaisevan tärkeää.
  5. Käsittelyn epätarkkuudet: On tarpeen ottaa käyttöön prosessit epätarkkuuksia koskevien raporttien käsittelemiseksi ja näiden tietolähteiden korjaamiseksi tai poistamiseksi RAG-järjestelmästä.

Yhdistä tietosi ja sovelluksesi Nanonets AI Assistantin kanssa keskustellaksesi tietojen kanssa, ottaaksesi käyttöön mukautettuja chatbotteja ja agentteja ja luodaksesi RAG-työnkulkuja.

Näin pääset alkuun oman RAG-työnkulun luomisessa:

RAG-työnkulun toteuttaminen edellyttää yhdistelmää teknistä tietämystä, oikeita työkaluja sekä jatkuvaa oppimista ja optimointia varmistaakseen sen tehokkuuden ja tehokkuuden tavoitteiden saavuttamisessa. Niille, jotka haluavat toteuttaa RAG-työnkulkuja itse, olemme koonneet luettelon kattavista käytännön oppaista, jotka opastavat sinua käyttöönottoprosessien läpi yksityiskohtaisesti –

Jokaisessa opetusohjelmassa on ainutlaatuinen lähestymistapa tai alusta halutun toteutuksen saavuttamiseksi määritetyistä aiheista.

Jos aiot perehtyä omien RAG-työnkulkujesi rakentamiseen, suosittelemme tutustumaan kaikkiin yllä lueteltuihin artikkeleihin saadaksesi kokonaisvaltaisen käsityksen, jota tarvitaan matkasi alkuun.

Toteuta RAG-työnkulkuja ML-alustojen avulla

Vaikka Retrieval Augmented Generation (RAG) -työnkulun rakentaminen alusta alkaen tarjoaa tietynlaisen saavutuksen ja mukauttamisen tunteen, se on kiistatta monimutkainen yritys. Ymmärtääkseen monimutkaisuudet ja haasteet, useat yritykset ovat astuneet eteenpäin tarjoten erikoisalustoja ja palveluita yksinkertaistaakseen tätä prosessia. Näiden alustojen hyödyntäminen voi säästää arvokasta aikaa ja resursseja, mutta myös varmistaa, että käyttöönotto perustuu alan parhaisiin käytäntöihin ja on optimoitu suorituskykyä varten.

Organisaatioille tai henkilöille, joilla ei ehkä ole kaistanleveyttä tai asiantuntemusta rakentaa RAG-järjestelmää tyhjästä, nämä ML-alustat tarjoavat toteuttamiskelpoisen ratkaisun. Valitsemalla nämä alustat voit:

  • Ohita tekniset monimutkaisuudet: Vältä monimutkaisia ​​tietojen strukturointi-, upotus- ja hakuprosessien vaiheita. Näissä alustoissa on usein valmiita ratkaisuja ja RAG-työnkulkuja varten räätälöityjä kehyksiä.
  • Hyödynnä asiantuntemusta: Hyödynnä ammattilaisten asiantuntemusta, jotka tuntevat syvästi RAG-järjestelmät ja ovat jo käsitelleet monia sen toteuttamiseen liittyviä haasteita.
  • skaalautuvuus: Nämä alustat suunnitellaan usein skaalautuvuutta ajatellen, mikä varmistaa, että tietojesi kasvaessa tai vaatimusten muuttuessa järjestelmä voi mukautua ilman täydellistä uudistusta.
  • Kustannustehokkuus: Vaikka alustan käyttöön liittyy kustannuksia, se saattaa osoittautua kustannustehokkaammaksi pitkällä aikavälillä, varsinkin kun otetaan huomioon vianetsinnän, optimoinnin ja mahdollisten uudelleenkäyttöönottokustannukset.

Katsotaanpa alustoja, jotka tarjoavat RAG-työnkulun luomisominaisuudet.

Nanonetit

Nanonets tarjoaa turvallisia tekoälyavustajia, chatbotteja ja RAG-työnkulkuja yrityksesi tietojen avulla. Se mahdollistaa reaaliaikaisen tietojen synkronoinnin eri tietolähteiden välillä, mikä helpottaa tiimien kattavaa tiedonhakua. Alusta mahdollistaa chatbottien luomisen sekä monimutkaisten työnkulkujen käyttöönoton luonnollisen kielen avulla Large Language Modelsin (LLM) avulla. Se tarjoaa myös tietoliittimiä sovelluksiesi tietojen lukemiseen ja kirjoittamiseen sekä mahdollisuuden käyttää LLM-agentteja suorien toimien suorittamiseen ulkoisissa sovelluksissa.

Nanonets AI Assistant -tuotesivu

AWS Generatiivinen AI

AWS tarjoaa erilaisia ​​palveluita ja työkaluja Generative AI -sateenvarjonsa alla vastatakseen erilaisiin liiketoiminnan tarpeisiin. Se tarjoaa pääsyn laajaan valikoimaan alan johtavia perustusmalleja eri toimittajilta Amazon Bedrockin kautta. Käyttäjät voivat muokata näitä perusmalleja omilla tiedoillaan luodakseen yksilöllisempiä ja yksilöllisempiä kokemuksia. AWS korostaa turvallisuutta ja yksityisyyttä varmistaen tietosuojan perustusmalleja mukautettaessa. Se korostaa myös kustannustehokasta infrastruktuuria generatiivisen tekoälyn skaalaukseen, ja siinä on vaihtoehtoja, kuten AWS Trainium, AWS Inferentia ja NVIDIA GPU:t parhaan hintasuorituksen saavuttamiseksi. Lisäksi AWS helpottaa perustusmallien rakentamista, koulutusta ja käyttöönottoa Amazon SageMakerissa ja laajentaa perustusmallien tehoa käyttäjän erityisiin käyttötapauksiin.

AWS Generative AI -tuotesivu

Luova tekoäly Google Cloudissa

Google Cloudin Generative AI tarjoaa vankan työkaluvalikoiman tekoälymallien kehittämiseen, hakujen tehostamiseen ja tekoälypohjaisten keskustelujen mahdollistamiseen. Se on erinomainen tunneanalyysissä, kielenkäsittelyssä, puhetekniikoissa ja automatisoidussa asiakirjahallinnassa. Lisäksi se voi luoda RAG-työnkulkuja ja LLM-agentteja, jotka vastaavat erilaisiin liiketoiminnan tarpeisiin monikielisellä lähestymistavalla, mikä tekee siitä kattavan ratkaisun erilaisiin yritysten tarpeisiin.

Google Cloud Generatiivinen AI

Oracle Generatiivinen AI

Oraclen Generative AI (OCI Generative AI) on räätälöity yrityksille, ja se tarjoaa ylivoimaisia ​​malleja yhdistettynä erinomaiseen tiedonhallintaan, AI-infrastruktuuriin ja liiketoimintasovelluksiin. Se mahdollistaa mallien jalostamisen käyttämällä käyttäjän omia tietoja jakamatta niitä suurten kielimallien tarjoajien tai muiden asiakkaiden kanssa, mikä varmistaa turvallisuuden ja yksityisyyden. Alusta mahdollistaa mallien käyttöönoton omistetuissa tekoälyklustereissa ennustettavan suorituskyvyn ja hinnoittelun saavuttamiseksi. OCI Generative AI tarjoaa erilaisia ​​käyttötapauksia, kuten tekstin yhteenvedon, kopioiden luomisen, chatbotin luomisen, tyylin muuntamisen, tekstin luokittelun ja tiedonhaun, jotka vastaavat monenlaisiin yritysten tarpeisiin. Se käsittelee käyttäjän syötteitä, jotka voivat sisältää luonnollisen kielen, syöttö-/tulostusesimerkkejä ja ohjeita, luodakseen, tiivistääkseen, muuntaakseen, poimiakseen tietoja tai luokiteltakseen tekstiä käyttäjän pyyntöjen perusteella ja lähettää vastauksen määritetyssä muodossa.

Oracle Generatiivinen AI

cloudera

Generatiivisen tekoälyn alueella Cloudera on yritysten luotettava liittolainen. Heidän avoimen datan järvitalo, joka on käytettävissä sekä julkisilla että yksityisillä pilvillä, on kulmakivi. Ne tarjoavat joukon datapalveluita, jotka auttavat koko datan elinkaaren matkaa reunasta tekoälyyn. Niiden ominaisuudet ulottuvat reaaliaikaiseen datan suoratoistoon, tietojen tallentamiseen ja analysointiin avoimissa järvitaloissa sekä koneoppimismallien käyttöönottoon ja seurantaan Cloudera Data Platformin kautta. Tärkeää on, että Cloudera mahdollistaa Retrieval Augmented Generation -työnkulkujen luomisen yhdistäen tehokkaan yhdistelmän haku- ja generointiominaisuuksia parannetuille tekoälysovelluksille.

Cloudera-blogisivu

Poimia

Glean käyttää tekoälyä parantaakseen työpaikan hakua ja tiedon löytämistä. Se hyödyntää vektorihakua ja syväoppimiseen perustuvia suuria kielimalleja kyselyiden semanttiseen ymmärtämiseen ja parantaa jatkuvasti haun osuvuutta. Se tarjoaa myös Generative AI -avustajan, joka vastaa kyselyihin ja tekee yhteenvedon asiakirjoista, lipuista ja muista tiedoista. Alusta tarjoaa räätälöityjä hakutuloksia ja ehdottaa käyttäjien toimintaan ja trendeihin perustuvia tietoja sekä helpottaa asennusta ja integrointia yli 100 liittimellä eri sovelluksiin.

Glean kotisivu

landbot

Landbot tarjoaa joukon työkaluja keskustelukokemusten luomiseen. Se helpottaa liidien luomista, asiakkaiden sitoutumista ja tukea verkkosivustojen chatbottien tai WhatsAppin kautta. Käyttäjät voivat suunnitella, ottaa käyttöön ja skaalata chatbotteja koodittomalla rakennustyökalulla ja integroida ne suosittuihin alustoihin, kuten Slackin ja Messengerin. Se tarjoaa myös erilaisia ​​malleja erilaisiin käyttötapauksiin, kuten liidien luomiseen, asiakastukeen ja tuotemainontaan

Landbot.io kotisivu

keskustelukanta

Chatbase tarjoaa alustan ChatGPT:n mukauttamiseen brändin persoonallisuuden ja verkkosivuston ulkoasun mukaiseksi. Se mahdollistaa liidien keräämisen, päivittäiset keskusteluyhteenvedot ja integroinnin muihin työkaluihin, kuten Zapieriin, Slackiin ja Messengeriin. Alusta on suunniteltu tarjoamaan henkilökohtainen chatbot-kokemus yrityksille.

Chatbase-tuotesivu

Asteikko AI

Scale AI korjaa AI-sovelluskehityksen datan pullonkaulan tarjoamalla hienosäätöä ja RLHF:ää perusmallien mukauttamiseen tiettyihin liiketoiminnan tarpeisiin. Se integroi tai tekee yhteistyötä johtavien tekoälymallien kanssa, jolloin yritykset voivat sisällyttää tietonsa strategista eriyttämistä varten. Yhdessä kykyyn luoda RAG-työnkulkuja ja LLM-agentteja, Scale AI tarjoaa täyden pinon generatiivisen AI-alustan nopeutettuun tekoälysovellusten kehittämiseen.

Scale AI -kotisivu

Shakudo – LLM Solutions

Shakudo tarjoaa yhtenäisen ratkaisun suurten kielimallien (LLM) käyttöönottoon, vektoritietokantojen hallintaan ja kestävien tietoputkien luomiseen. Se virtaviivaistaa siirtymistä paikallisista demoista tuotantotason LLM-palveluihin reaaliaikaisella valvonnalla ja automatisoidulla orkestraatiolla. Alusta tukee joustavia generatiivisia tekoälytoimintoja, suuritehoisia vektoritietokantoja ja tarjoaa erilaisia ​​erikoistuneita LLMOps-työkaluja, jotka lisäävät olemassa olevien teknisten pinojen toiminnallista rikkautta.

Shakundo RAG Workflows -tuotesivu

Jokaisella mainitulla alustalla/yrityksellä on omat ainutlaatuiset ominaisuudet ja ominaisuudet, ja niitä voitaisiin tutkia tarkemmin, jotta voidaan ymmärtää, kuinka niitä voitaisiin hyödyntää yritystietojen yhdistämisessä ja RAG-työnkulkujen toteuttamisessa.

Yhdistä tietosi ja sovelluksesi Nanonets AI Assistantin kanssa keskustellaksesi tietojen kanssa, ottaaksesi käyttöön mukautettuja chatbotteja ja agentteja ja luodaksesi RAG-työnkulkuja.

RAG-työnkulut nanonettien avulla

Kielimallien täydentämisessä tarkempien ja oivaltavampien vastausten saamiseksi Retrieval Augmented Generation (RAG) on keskeinen mekanismi. Tämä monimutkainen prosessi lisää tekoälyjärjestelmien luotettavuutta ja hyödyllisyyttä varmistaen, että ne eivät toimi vain tietotyhjiössä.

Tämän ytimessä Nanonets AI Assistant tulee turvalliseksi, monikäyttöiseksi tekoälykumppaniksi, joka on suunniteltu kuromaan umpeen organisaatiotietosi ja suurten kielimallien (LLM) välillä, kaikki käyttäjäystävällisessä käyttöliittymässä.

Tässä on katsaus Nanonetsin RAG-ominaisuuksien tarjoamaan saumattomaan integraatioon ja työnkulun parannukseen:

Datayhteys:

Nanonets mahdollistaa saumattoman yhteyden yli 100 suosittuun työtilasovellukseen, mukaan lukien Slack, Notion, Google Suite, Salesforce ja Zendesk. Se osaa käsitellä monenlaisia ​​tietotyyppejä, olipa kyseessä sitten jäsentämätön, kuten PDF-, TXT-, kuva-, ääni- ja videotiedostot tai strukturoitu data, kuten CSV-tiedostot, laskentataulukot, MongoDB- ja SQL-tietokannat. Tämä laaja-alainen datayhteys varmistaa vankan tietokannan RAG-mekanismille.

Liipaisu- ja toimintaagentit:

Nanonetsin avulla laukaisu-/toimintaagenttien määrittäminen on helppoa. Nämä agentit ovat valppaita työtilasovellustesi tapahtumien varalta ja aloittavat tarvittavat toimenpiteet. Luo esimerkiksi työnkulku uusien sähköpostien seurantaa varten support@your_company.com, käytä dokumentaatiotasi ja aiempia sähköpostikeskustelujasi tietopohjana, luo oivaltava sähköpostivastaus ja lähetä se saumattomasti.

Virtaviivaistettu tiedonkeruu ja indeksointi:

Optimoitu tiedonkeruu ja indeksointi ovat osa pakettia, mikä varmistaa sujuvan tietojenkäsittelyn, jota taustalla käsittelee Nanonets AI Assistant. Tämä optimointi on ratkaisevan tärkeää reaaliaikaisessa synkronoinnissa tietolähteiden kanssa, mikä varmistaa, että RAG-mekanismilla on uusimmat tiedot käytettäväksi.

Aloita soittamalla tekoälyasiantuntijamme kanssa, ja voimme tarjota sinulle henkilökohtaisen Nanonets AI Assistantin esittelyn ja kokeiluversion käyttötapauksesi perusteella.

Kun olet määrittänyt, voit käyttää Nanonets AI Assistantia

Luo RAG-chat-työnkulkuja

Valtuuta tiimisi saamaan kattavat, reaaliaikaiset tiedot kaikista tietolähteistäsi.

Luo RAG-agenttityönkulkuja

Käytä luonnollista kieltä luodaksesi ja ajaaksesi monimutkaisia ​​työnkulkuja, jotka ovat vuorovaikutuksessa kaikkien sovelluksiesi ja tietojesi kanssa.

Ota RAG-pohjaiset chatbotit käyttöön

Rakenna ja ota käyttöön käyttövalmiita mukautettuja AI-chatbotteja, jotka tuntevat sinut muutamassa minuutissa.

Edistä tiimisi tehokkuutta

Nanonets AI:n avulla et vain integroi tietoja; lisäät tiimisi kykyjä. Automatisoimalla arkipäiväisiä tehtäviä ja tarjoamalla oivaltavia vastauksia tiimisi voivat siirtää huomionsa strategisiin aloitteisiin.

Nanonetsin RAG-ohjattu AI Assistant on enemmän kuin pelkkä työkalu; se on katalysaattori, joka virtaviivaistaa toimintaa, parantaa tietojen saatavuutta ja vie organisaatiotasi kohti tietoisen päätöksenteon ja automaation tulevaisuutta.

Yhdistä tietosi ja sovelluksesi Nanonets AI Assistantin kanssa keskustellaksesi tietojen kanssa, ottaaksesi käyttöön mukautettuja chatbotteja ja agentteja ja luodaksesi RAG-työnkulkuja.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Tekoäly ja koneoppiminen