Génération augmentée par récupération et flux de travail RAG

Republié par Platon

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Introduction

La génération augmentée de récupération, ou RAG, est un mécanisme qui aide les grands modèles de langage (LLM) comme GPT à devenir plus utiles et plus compétents en extrayant des informations d'un magasin de données utiles, un peu comme récupérer un livre dans une bibliothèque. Voici comment RAG fait de la magie avec des flux de travail d'IA simples :

Base de connaissances (entrée): Considérez cela comme une grande bibliothèque remplie de contenus utiles : FAQ, manuels, documents, etc. Lorsqu'une question apparaît, c'est ici que le système recherche des réponses.
Déclencheur/requête (entrée): C'est le point de départ. Habituellement, il s'agit d'une question ou d'une demande d'un utilisateur qui dit au système : « Hé, j'ai besoin que tu fasses quelque chose !
Tâche/Action (Sortie): Une fois que le système obtient le déclencheur, il passe à l'action. Si c'est une question, il trouve une réponse. S'il s'agit d'une demande de faire quelque chose, cette chose est accomplie.

Maintenant, décomposons le mécanisme RAG en étapes simples :

Récupération: Tout d'abord, lorsqu'une question ou une demande arrive, RAG parcourt la base de connaissances pour trouver des informations pertinentes.
Augmentation: Ensuite, il prend ces informations et les mélange avec la question ou la demande d'origine. Cela revient à ajouter plus de détails à la demande de base pour s'assurer que le système la comprend parfaitement.
Génération: Enfin, avec toutes ces informations riches à portée de main, il les alimente dans un grand modèle de langage qui élabore ensuite une réponse bien informée ou exécute l'action requise.

Donc, en un mot, RAG, c'est comme avoir un assistant intelligent qui recherche d'abord des informations utiles, les mélange avec la question posée, puis donne une réponse complète ou effectue une tâche selon les besoins. De cette façon, avec RAG, votre système d’IA ne se contente pas de filmer dans le noir ; il dispose d’une base d’informations solide sur laquelle travailler, ce qui le rend plus fiable et plus utile.

Quel problème résolvent-ils ?

Combler le fossé des connaissances

L'IA générative, alimentée par les LLM, est compétente pour générer des réponses textuelles basées sur une quantité colossale de données sur lesquelles elle a été formée. Bien que cette formation permette la création d'un texte lisible et détaillé, la nature statique des données de formation constitue une limitation critique. Les informations contenues dans le modèle deviennent obsolètes avec le temps et, dans un scénario dynamique tel qu'un chatbot d'entreprise, l'absence de données en temps réel ou spécifiques à l'organisation peut conduire à des réponses incorrectes ou trompeuses. Ce scénario est préjudiciable car il mine la confiance de l'utilisateur dans la technologie, posant un défi important, en particulier dans les applications centrées sur le client ou critiques.

La solution RAG

RAG vient à la rescousse en fusionnant les capacités génératives des LLM avec la récupération d'informations ciblées en temps réel, sans altérer le modèle sous-jacent. Cette fusion permet au système d’IA de fournir des réponses non seulement adaptées au contexte, mais également basées sur les données les plus récentes. Par exemple, dans un scénario de ligue sportive, alors qu'un LLM pourrait fournir des informations génériques sur le sport ou les équipes, RAG permet à l'IA de fournir des mises à jour en temps réel sur les matchs récents ou les blessures des joueurs en accédant à des sources de données externes telles que des bases de données, des flux d'actualités ou même les propres référentiels de données de la ligue.

Des données qui restent à jour

L'essence de RAG réside dans sa capacité à augmenter le LLM avec de nouvelles données spécifiques au domaine. La mise à jour continue du référentiel de connaissances dans RAG est un moyen rentable de garantir que l'IA générative reste à jour. De plus, il fournit une couche de contexte qui manque à un LLM généralisé, améliorant ainsi la qualité des réponses. La possibilité d'identifier, de corriger ou de supprimer des informations incorrectes dans le référentiel de connaissances du RAG ajoute encore à son attrait, garantissant un mécanisme d'auto-correction pour une récupération d'informations plus précise.

Exemples de flux de travail RAG

Dans le domaine en évolution de l’intelligence artificielle, la génération augmentée par récupération (RAG) a un impact substantiel dans divers secteurs d’activité en améliorant considérablement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM). Examinons quelques exemples pour avoir une idée de la façon dont les flux de travail RAG automatisent les tâches :

Récupération et partage des connaissances en équipe interne :
1. Scénario: Une entreprise multinationale disposant d’un portefeuille diversifié de projets est souvent confrontée à des difficultés pour partager efficacement les connaissances et les idées entre ses équipes. Pour atténuer ce problème, l'entreprise met en œuvre une plateforme augmentée par RAG pour rationaliser la récupération et le partage des connaissances internes.
2. Workflow:
  1. Récupération:
    1. Exemple de requête : un chef de projet demande : « Avons-nous travaillé sur des projets liés aux énergies renouvelables au cours des trois dernières années ? »
    2. Le mécanisme RAG recherche instantanément dans les bases de données internes, les rapports de projets antérieurs et tout autre référentiel pertinent pour récupérer des informations concernant l'implication de l'entreprise dans des projets d'énergie renouvelable sur la période spécifiée.
  2. Augmentation:
    1. Les données récupérées comprennent les titres des projets, le personnel clé, les livrables finaux et les résultats de chaque projet.
    2. Il peut également récupérer des liens vers des communications, présentations ou documents pertinents qui ont été partagés en interne au cours de ces projets.
  3. Génération:
    1. Exemple de réponse : Le système génère une réponse complète :
      « Oui, au cours des trois dernières années, nous nous sommes engagés dans trois grands projets d’énergies renouvelables. Le projet « Solar Innovations » a été dirigé par Sarah Johnson de l'équipe de développement durable et s'est conclu en décembre 2021 avec le développement d'un prototype de station de recharge à énergie solaire. Le projet « Wind Energy Efficiency » dirigé par Mark D'Souza, visant à améliorer l'efficacité des éoliennes, s'est achevé en juin 2022. Enfin, le « Renewable Energy Policy Advocacy » était une initiative interdépartementale qui s'est terminée en septembre 2022, créant une proposition politique. pour promouvoir l’adoption des énergies renouvelables au sein des communautés locales. Les documents, rapports et présentations pertinents sont accessibles via les liens fournis.
Campagnes de marketing automatisées:
- Scénario: Une agence de marketing numérique met en œuvre RAG pour automatiser la création et le déploiement de campagnes marketing basées sur les tendances du marché et le comportement des consommateurs en temps réel.
- Workflow:
  - Récupération: Chaque fois qu'un nouveau prospect arrive dans le système, le mécanisme RAG récupère les détails pertinents du prospect et de son organisation et déclenche le démarrage du flux de travail.
  - Augmentation: Il combine ces données avec les objectifs marketing du client, les directives de la marque et les données démographiques cibles.
  - Exécution de la tâche: Le système conçoit et déploie de manière autonome une campagne marketing sur mesure sur différents canaux numériques pour capitaliser sur la tendance identifiée, en suivant les performances de la campagne en temps réel pour d'éventuels ajustements.
Recherche juridique et préparation de dossiers:
- Scénario: Un cabinet d'avocats intègre RAG pour accélérer la recherche juridique et la préparation des dossiers.
- Workflow:
  - Récupération: Lors des commentaires sur une nouvelle affaire, il extrait les précédents juridiques, les lois et les jugements récents pertinents.
  - Augmentation: Il corrèle ces données avec les détails du cas.
  - Génération: Le système rédige un mémoire préliminaire, réduisant considérablement le temps que les avocats consacrent à la recherche préliminaire.
Amélioration du service client:
- Scénario: Une entreprise de télécommunications met en œuvre un chatbot augmenté par RAG pour traiter les requêtes des clients concernant les détails du forfait, la facturation et le dépannage des problèmes courants.
- Workflow:
  - Récupération: Dès réception d'une requête sur l'allocation de données d'un forfait spécifique, le système référence les derniers forfaits et offres de sa base de données.
  - Augmentation: Il combine ces informations récupérées avec les détails du plan actuel du client (à partir du profil client) et la requête d'origine.
  - Génération: Le système génère une réponse personnalisée, expliquant les différences d'allocation de données entre le forfait actuel du client et le forfait interrogé.
Gestion des stocks et réapprovisionnement :
1. Scénario: Une entreprise de commerce électronique utilise un système augmenté par RAG pour gérer les stocks et réorganiser automatiquement les produits lorsque les niveaux de stock tombent en dessous d'un seuil prédéterminé.
2. Workflow:
  1. Récupération: Lorsque le stock d'un produit atteint un niveau bas, le système vérifie l'historique des ventes, les fluctuations saisonnières de la demande et les tendances actuelles du marché à partir de sa base de données.
  2. Augmentation: En combinant les données récupérées avec la fréquence de réapprovisionnement du produit, les délais de livraison et les détails du fournisseur, il détermine la quantité optimale à réapprovisionner.
  3. Exécution de la tâche : Le système s'interface ensuite avec le logiciel d'approvisionnement de l'entreprise pour passer automatiquement une commande auprès du fournisseur, garantissant ainsi que la plateforme de commerce électronique ne manque jamais de produits populaires.
Intégration des employés et configuration informatique :
1. Scénario: Une société multinationale utilise un système basé sur RAG pour rationaliser le processus d'intégration des nouveaux employés, garantissant que toutes les exigences informatiques sont définies avant le premier jour de l'employé.
2. Workflow:
  1. Récupération: Dès réception des détails d'une nouvelle embauche, le système consulte la base de données RH pour déterminer le rôle, le service et l'emplacement de l'employé.
  2. Augmentation: Il met en corrélation ces informations avec les politiques informatiques de l'entreprise, déterminant les logiciels, le matériel et les autorisations d'accès dont le nouvel employé aura besoin.
  3. Exécution de la tâche : Le système communique ensuite avec le système de tickets du service informatique, générant automatiquement des tickets pour configurer un nouveau poste de travail, installer les logiciels nécessaires et accorder l'accès approprié au système. Cela garantit que lorsque le nouvel employé démarre, son poste de travail est prêt et il peut immédiatement se plonger dans ses responsabilités.

Ces exemples soulignent la polyvalence et les avantages pratiques de l'utilisation des flux de travail RAG pour relever des défis commerciaux complexes en temps réel dans une myriade de domaines.

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Comment créer vos propres workflows RAG ?

Processus de création d'un flux de travail RAG

Le processus de création d’un flux de travail de génération augmentée de récupération (RAG) peut être décomposé en plusieurs étapes clés. Ces étapes peuvent être classées en trois processus principaux : ingestion, récupérationet une génération , ainsi qu'une préparation supplémentaire :

1. Préparation :

Préparation de la base de connaissances : Préparez un référentiel de données ou une base de connaissances en ingérant des données provenant de diverses sources : applications, documents, bases de données. Ces données doivent être formatées pour permettre une recherche efficace, ce qui signifie essentiellement que ces données doivent être formatées dans une représentation d'objet « Document » unifiée.

2. Processus d'ingestion :

Configuration de la base de données vectorielles : Utilisez les bases de données vectorielles comme bases de connaissances, en utilisant divers algorithmes d'indexation pour organiser des vecteurs de grande dimension, permettant ainsi une capacité d'interrogation rapide et robuste.
- Extraction de données: Extrayez les données de ces documents.
- Regroupement de données : Décomposez les documents en morceaux de sections de données.
- Intégration des données : Transformez ces morceaux en intégrations à l'aide d'un modèle d'intégration comme celui fourni par OpenAI.
Développez un mécanisme pour ingérer votre requête utilisateur. Il peut s'agir d'une interface utilisateur ou d'un flux de travail basé sur une API.

3. Processus de récupération :

Incorporation de requêtes : Obtenez l'intégration des données pour la requête de l'utilisateur.
Récupération de fragments : Effectuez une recherche hybride pour trouver les morceaux stockés les plus pertinents dans la base de données vectorielles en fonction de l'intégration de la requête.
Extraction de contenu : Extrayez le contenu le plus pertinent de votre base de connaissances dans votre invite en tant que contexte.

4. Processus de génération :

Génération d'invite : Combinez les informations récupérées avec la requête d'origine pour former une invite. Maintenant, vous pouvez effectuer –
- Génération de réponse : Envoyez le texte d'invite combiné au LLM (Large Language Model) pour générer une réponse bien informée.
- Exécution de la tâche : Envoyez le texte d'invite combiné à votre agent de données LLM qui déduira la tâche correcte à effectuer en fonction de votre requête et l'exécutera. Par exemple, vous pouvez créer un agent de données Gmail, puis l'inviter à « envoyer des e-mails promotionnels aux prospects Hubspot récents » et l'agent de données :

5. Configuration et optimisation :

Personnalisation: Personnalisez le flux de travail pour répondre à des exigences spécifiques, qui peuvent inclure l'ajustement du flux d'ingestion, comme le prétraitement, le regroupement et la sélection du modèle d'intégration.
Optimisation: Mettez en œuvre des stratégies d'optimisation pour améliorer la qualité de la récupération et réduire le nombre de jetons à traiter, ce qui pourrait conduire à une optimisation des performances et des coûts à grande échelle.

En mettre en œuvre un vous-même

La mise en œuvre d'un flux de travail de génération augmentée de récupération (RAG) est une tâche complexe qui implique de nombreuses étapes et une bonne compréhension des algorithmes et des systèmes sous-jacents. Vous trouverez ci-dessous les défis mis en évidence et les étapes pour les surmonter pour ceux qui cherchent à mettre en œuvre un flux de travail RAG :

Défis liés à la création de votre propre flux de travail RAG :

Nouveauté et manque de pratiques établies : RAG est une technologie relativement nouvelle, proposée pour la première fois en 2020, et les développeurs sont encore en train de trouver les meilleures pratiques pour mettre en œuvre ses mécanismes de récupération d'informations dans l'IA générative.
Prix: La mise en œuvre de RAG coûtera plus cher que l’utilisation d’un seul modèle de langage étendu (LLM). Cependant, c'est moins coûteux que de recycler fréquemment le LLM.
Structuration des données : Déterminer la meilleure façon de modéliser les données structurées et non structurées au sein de la bibliothèque de connaissances et de la base de données vectorielles constitue un défi majeur.
Alimentation de données incrémentielle : Il est crucial de développer des processus permettant d’introduire progressivement des données dans le système RAG.
Gestion des inexactitudes : Il est nécessaire de mettre en place des processus pour traiter les rapports d'inexactitudes et pour corriger ou supprimer ces sources d'informations dans le système RAG.

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Comment commencer à créer votre propre flux de travail RAG :

La mise en œuvre d'un flux de travail RAG nécessite un mélange de connaissances techniques, les bons outils, ainsi qu'un apprentissage et une optimisation continus pour garantir son efficacité et son efficience dans l'atteinte de vos objectifs. Pour ceux qui cherchent à mettre en œuvre eux-mêmes les flux de travail RAG, nous avons dressé une liste de guides pratiques complets qui vous guident en détail à travers les processus de mise en œuvre :

Chacun des didacticiels est accompagné d'une approche ou d'une plate-forme unique pour réaliser la mise en œuvre souhaitée sur les sujets spécifiés.

Si vous souhaitez vous plonger dans la création de vos propres flux de travail RAG, nous vous recommandons de consulter tous les articles répertoriés ci-dessus pour avoir une idée globale nécessaire pour commencer votre voyage.

Implémenter des workflows RAG à l'aide de plates-formes ML

Bien que l'attrait de la construction d'un flux de travail de génération augmentée de récupération (RAG) à partir de zéro offre un certain sentiment d'accomplissement et de personnalisation, il s'agit indéniablement d'une entreprise complexe. Conscientes des subtilités et des défis, plusieurs entreprises se sont manifestées en proposant des plateformes et des services spécialisés pour simplifier ce processus. L’exploitation de ces plates-formes permet non seulement d’économiser du temps et des ressources précieuses, mais également de garantir que la mise en œuvre est basée sur les meilleures pratiques du secteur et optimisée pour les performances.

Pour les organisations ou les individus qui ne disposent pas de la bande passante ou de l'expertise nécessaire pour créer un système RAG à partir de zéro, ces plates-formes ML présentent une solution viable. En optant pour ces plateformes, on peut :

Contourner les complexités techniques: Évitez les étapes complexes des processus de structuration, d’intégration et de récupération des données. Ces plates-formes sont souvent accompagnées de solutions et de cadres prédéfinis adaptés aux flux de travail RAG.
Tirer parti de l'expertise: Bénéficiez de l’expertise de professionnels qui ont une compréhension approfondie des systèmes RAG et qui ont déjà relevé de nombreux défis associés à sa mise en œuvre.
Évolutivité: Ces plates-formes sont souvent conçues dans un souci d'évolutivité, garantissant qu'à mesure que vos données augmentent ou que vos besoins changent, le système peut s'adapter sans une refonte complète.
Rentabilité: Bien qu'il y ait un coût associé à l'utilisation d'une plate-forme, elle peut s'avérer plus rentable à long terme, en particulier si l'on considère les coûts de dépannage, d'optimisation et de réimplémentations potentielles.

Jetons un coup d'œil aux plates-formes offrant des capacités de création de workflow RAG.

nanonets

Nanonets propose des assistants IA sécurisés, des chatbots et des flux de travail RAG alimentés par les données de votre entreprise. Il permet la synchronisation des données en temps réel entre diverses sources de données, facilitant ainsi la récupération complète des informations pour les équipes. La plateforme permet la création de chatbots ainsi que le déploiement de flux de travail complexes via le langage naturel, alimentés par de grands modèles linguistiques (LLM). Il fournit également des connecteurs de données pour lire et écrire des données dans vos applications, ainsi que la possibilité d'utiliser des agents LLM pour effectuer directement des actions sur des applications externes.

Page produit de l'assistant IA Nanonets

IA générative AWS

AWS propose une variété de services et d'outils sous son égide d'IA générative pour répondre aux différents besoins commerciaux. Il donne accès à une large gamme de modèles de fondations de pointe proposés par divers fournisseurs via Amazon Bedrock. Les utilisateurs peuvent personnaliser ces modèles de base avec leurs propres données pour créer des expériences plus personnalisées et différenciées. AWS met l'accent sur la sécurité et la confidentialité, garantissant la protection des données lors de la personnalisation des modèles de fondation. Il met également en évidence une infrastructure rentable pour faire évoluer l'IA générative, avec des options telles qu'AWS Trainium, AWS Inferentia et les GPU NVIDIA pour obtenir le meilleur rapport qualité-prix. De plus, AWS facilite la création, la formation et le déploiement de modèles de base sur Amazon SageMaker, étendant ainsi la puissance des modèles de base aux cas d'utilisation spécifiques d'un utilisateur.

Page produit AWS IA générative

IA générative sur Google Cloud

L'IA générative de Google Cloud fournit une suite robuste d'outils pour développer des modèles d'IA, améliorer la recherche et permettre des conversations basées sur l'IA. Il excelle dans l'analyse des sentiments, le traitement du langage, les technologies vocales et la gestion automatisée des documents. De plus, il peut créer des flux de travail RAG et des agents LLM, répondant à diverses exigences commerciales avec une approche multilingue, ce qui en fait une solution complète pour les différents besoins de l'entreprise.

IA générative de Google Cloud

IA générative Oracle

L'IA générative d'Oracle (OCI Generative AI) est conçue pour les entreprises, offrant des modèles supérieurs combinés à une excellente gestion des données, une infrastructure d'IA et des applications métier. Il permet d'affiner les modèles en utilisant les propres données de l'utilisateur sans les partager avec de grands fournisseurs de modèles linguistiques ou d'autres clients, garantissant ainsi la sécurité et la confidentialité. La plateforme permet le déploiement de modèles sur des clusters d'IA dédiés pour des performances et des tarifs prévisibles. OCI Generative AI propose divers cas d'utilisation tels que le résumé de texte, la génération de copies, la création de chatbot, la conversion stylistique, la classification de texte et la recherche de données, répondant à un éventail de besoins d'entreprise. Il traite les entrées de l'utilisateur, qui peuvent inclure du langage naturel, des exemples d'entrée/sortie et des instructions, pour générer, résumer, transformer, extraire des informations ou classer du texte en fonction des demandes de l'utilisateur, en renvoyant une réponse dans le format spécifié.

IA générative Oracle

Cloudera

Dans le domaine de l’IA générative, Cloudera apparaît comme un allié de confiance pour les entreprises. Leur Lakehouse de données ouvertes, accessible sur les cloud publics et privés, en est la pierre angulaire. Ils offrent une gamme de services de données facilitant l’ensemble du cycle de vie des données, de la périphérie à l’IA. Leurs capacités s'étendent au streaming de données en temps réel, au stockage et à l'analyse de données dans des lacs ouverts, ainsi qu'au déploiement et à la surveillance de modèles d'apprentissage automatique via la plateforme de données Cloudera. De manière significative, Cloudera permet la création de flux de travail de génération augmentée de récupération, fusionnant une puissante combinaison de capacités de récupération et de génération pour des applications d'IA améliorées.

Page du blog Cloudera

Glean

Glean utilise l'IA pour améliorer la recherche sur le lieu de travail et la découverte de connaissances. Il exploite la recherche vectorielle et les grands modèles de langage basés sur l'apprentissage profond pour la compréhension sémantique des requêtes, améliorant ainsi continuellement la pertinence de la recherche. Il propose également un assistant d'IA générative pour répondre aux requêtes et résumer les informations dans les documents, les tickets, etc. La plate-forme fournit des résultats de recherche personnalisés et suggère des informations basées sur l'activité et les tendances des utilisateurs, en plus de faciliter une configuration et une intégration faciles avec plus de 100 connecteurs vers diverses applications.

Page d'accueil de Glaner

robot terrestre

Landbot propose une suite d'outils pour créer des expériences conversationnelles. Il facilite la génération de leads, l'engagement client et l'assistance via des chatbots sur les sites Web ou WhatsApp. Les utilisateurs peuvent concevoir, déployer et faire évoluer des chatbots avec un générateur sans code, et les intégrer à des plateformes populaires telles que Slack et Messenger. Il fournit également divers modèles pour différents cas d'utilisation tels que la génération de leads, le support client et la promotion de produits.

Page d'accueil de Landbot.io

Base de discussion

Chatbase fournit une plate-forme permettant de personnaliser ChatGPT afin de l'aligner sur la personnalité d'une marque et l'apparence d'un site Web. Il permet la collecte de prospects, les résumés de conversations quotidiennes et l'intégration avec d'autres outils tels que Zapier, Slack et Messenger. La plateforme est conçue pour offrir une expérience de chatbot personnalisée aux entreprises.

Page produit de la base de chat

Échelle AI

Scale AI résout le goulot d'étranglement des données dans le développement d'applications d'IA en proposant un réglage fin et un RLHF pour adapter les modèles de base aux besoins spécifiques de l'entreprise. Il s'intègre ou s'associe aux principaux modèles d'IA, permettant aux entreprises d'incorporer leurs données à des fins de différenciation stratégique. Associé à la possibilité de créer des flux de travail RAG et des agents LLM, Scale AI fournit une plate-forme d'IA générative complète pour un développement accéléré d'applications d'IA.

Page d'accueil de l'IA à l'échelle

Shakudo – Solutions LLM

Shakudo propose une solution unifiée pour déployer des modèles de langage étendus (LLM), gérer des bases de données vectorielles et établir des pipelines de données robustes. Il rationalise la transition des démonstrations locales vers les services LLM de niveau production avec une surveillance en temps réel et une orchestration automatisée. La plate-forme prend en charge des opérations flexibles d'IA générative, des bases de données vectorielles à haut débit et fournit une variété d'outils LLMOps spécialisés, améliorant la richesse fonctionnelle des piles technologiques existantes.

Page produit des flux de travail Shakundo RAG

Chaque plate-forme/entreprise mentionnée possède son propre ensemble de fonctionnalités et de capacités uniques, et pourrait être explorée plus en détail pour comprendre comment elles pourraient être exploitées pour connecter les données d'entreprise et mettre en œuvre les flux de travail RAG.

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Flux de travail RAG avec Nanonets

Dans le domaine de l’augmentation des modèles de langage pour fournir des réponses plus précises et plus perspicaces, la génération augmentée de récupération (RAG) constitue un mécanisme essentiel. Ce processus complexe augmente la fiabilité et l'utilité des systèmes d'IA, garantissant qu'ils ne fonctionnent pas simplement dans un vide d'informations.

Au cœur de cela, Nanonets AI Assistant apparaît comme un compagnon d'IA sécurisé et multifonctionnel conçu pour combler le fossé entre vos connaissances organisationnelles et les grands modèles linguistiques (LLM), le tout dans une interface conviviale.

Voici un aperçu de l'intégration transparente et de l'amélioration du flux de travail offertes par les capacités RAG de Nanonets :

Connectivité des données :

Nanonets facilite des connexions transparentes à plus de 100 applications d'espace de travail populaires, notamment Slack, Notion, Google Suite, Salesforce et Zendesk, entre autres. Il est capable de gérer un large éventail de types de données, qu'elles soient non structurées comme les PDF, les TXT, les images, les fichiers audio et vidéo, ou les données structurées telles que les CSV, les feuilles de calcul, MongoDB et les bases de données SQL. Cette connectivité de données à large spectre garantit une base de connaissances solide sur laquelle le mécanisme RAG peut s'appuyer.

Agents de déclenchement et d'action :

Avec Nanonets, la configuration d'agents de déclenchement/action est un jeu d'enfant. Ces agents surveillent les événements survenant dans vos applications d'espace de travail et lancent les actions nécessaires. Par exemple, établissez un flux de travail pour surveiller les nouveaux e-mails à support@votre_entreprise.com, utilisez votre documentation et vos conversations par courrier électronique passées comme base de connaissances, rédigez une réponse par courrier électronique perspicace et envoyez-la, le tout orchestré de manière transparente.

Ingestion et indexation de données rationalisées :

L'ingestion et l'indexation optimisées des données font partie du package, garantissant un traitement fluide des données qui est géré en arrière-plan par l'assistant Nanonets AI. Cette optimisation est cruciale pour la synchronisation en temps réel avec les sources de données, garantissant que le mécanisme RAG dispose des dernières informations avec lesquelles travailler.

Pour commencer, vous pouvez appeler l'un de nos experts en IA et nous pouvons vous proposer une démo et un essai personnalisés de l'assistant IA Nanonets en fonction de votre cas d'utilisation.

Une fois configuré, vous pouvez utiliser votre assistant Nanonets AI pour :

Créer des flux de travail de discussion RAG

Donnez à vos équipes des informations complètes en temps réel provenant de toutes vos sources de données.

Créer des flux de travail d'agent RAG

Utilisez le langage naturel pour créer et exécuter des flux de travail complexes alimentés par des LLM qui interagissent avec toutes vos applications et données.

Déployer des chatbots basés sur RAG

Créez et déployez des chatbots IA personnalisés prêts à l'emploi qui vous connaissent en quelques minutes.

Propulsez l’efficacité de votre équipe

Avec Nanonets AI, vous n'intégrez pas seulement des données ; vous renforcez les capacités de votre équipe. En automatisant les tâches banales et en fournissant des réponses pertinentes, vos équipes peuvent se recentrer sur les initiatives stratégiques.

L'assistant IA piloté par RAG de Nanonets est plus qu'un simple outil ; c'est un catalyseur qui rationalise les opérations, améliore l'accessibilité des données et propulse votre organisation vers un avenir de prise de décision éclairée et d'automatisation.

Connectez vos données et applications avec Nanonets AI Assistant pour discuter avec les données, déployer des chatbots et des agents personnalisés et créer des flux de travail RAG.