Retrieval-Augmented Generation & RAG munkafolyamatok

Időbélyeg: 24. október 2023. 9:40
Forrás csomópont: 2955016

Bevezetés

A Retrieval Augmented Generation (RAG) egy olyan mechanizmus, amely segít a nagy nyelvi modelleknek (LLM-eknek), például a GPT-nek hasznosabbá és tájékozottabbá válni azáltal, hogy információkat gyűjt be a hasznos adatok tárából, hasonlóan ahhoz, mint egy könyv lekérése a könyvtárból. Íme, hogyan varázsol a RAG egyszerű AI-munkafolyamatokkal:

  • Tudásbázis (bemenet): Tekintse ezt egy nagy könyvtárnak, amely tele van hasznos dolgokkal – GYIK, kézikönyvek, dokumentumok stb. Ha felbukkan egy kérdés, a rendszer itt keresi a választ.
  • Trigger/lekérdezés (bemenet): Ez a kiindulópont. Általában egy felhasználótól érkező kérdés vagy kérés azt mondja a rendszernek: „Hé, tegyél valamit!”
  • Feladat/művelet (kimenet): Amint a rendszer megkapja a ravaszt, működésbe lép. Ha kérdés, akkor választ talál. Ha ez egy kérés, hogy tegyen meg valamit, akkor azt teljesíti.

Most bontsuk le a RAG mechanizmust egyszerű lépésekre:

  1. visszakeresés: Először is, amikor kérdés vagy kérés érkezik, a RAG átkutatja a Tudásbázist, hogy megtalálja a releváns információkat.
  2. nagyobbodás: Ezután veszi ezt az információt, és összekeveri az eredeti kérdéssel vagy kéréssel. Ez olyan, mintha több részletet adnánk hozzá az alapvető kéréshez, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a rendszer teljesen megérti azt.
  3. Generáció: Végül, mindezzel a gazdag információval a kéznél, egy nagy nyelvi modellbe táplálja be, amely aztán jól tájékozott választ ad, vagy végrehajtja a szükséges műveletet.

Dióhéjban tehát a RAG olyan, mintha egy intelligens asszisztens lenne, aki először megkeresi a hasznos információkat, elegyíti azokat a feltett kérdéssel, majd vagy kimerítő választ ad, vagy szükség szerint végrehajt egy feladatot. Így a RAG segítségével a mesterséges intelligencia rendszere nem csak sötétben fényképez; szilárd információbázissal rendelkezik a munkavégzéshez, ami megbízhatóbbá és hasznosabbá teszi.

Milyen problémát oldanak meg?

A tudásszakadék áthidalása

Az LLM-ek által üzemeltetett generatív mesterséges intelligencia jártas a szöveges válaszok létrehozásában, a betanított adatok kolosszális mennyisége alapján. Bár ez a képzés lehetővé teszi olvasható és részletes szöveg létrehozását, a képzési adatok statikus jellege kritikus korlátot jelent. A modellen belüli információk idővel elavulnak, és egy olyan dinamikus forgatókönyvben, mint egy vállalati chatbot, a valós idejű vagy szervezet-specifikus adatok hiánya helytelen vagy félrevezető válaszokhoz vezethet. Ez a forgatókönyv káros, mivel aláássa a felhasználó technológiába vetett bizalmát, és jelentős kihívást jelent, különösen az ügyfélközpontú vagy kritikus fontosságú alkalmazásokban.

A RAG megoldás

A RAG segít az LLM-ek generatív képességeinek és a valós idejű, célzott információ-visszakereséssel, anélkül, hogy megváltoztatná az alapul szolgáló modellt. Ez a fúzió lehetővé teszi az AI-rendszer számára, hogy olyan válaszokat adjon, amelyek nemcsak a kontextus szempontjából megfelelőek, hanem a legfrissebb adatokon is alapulnak. Például egy sportliga forgatókönyve esetén, míg egy LLM általános információkat nyújthat a sportágról vagy a csapatokról, a RAG felhatalmazza az AI-t, hogy valós idejű frissítéseket küldjön a legutóbbi meccsekről vagy játékossérülésekről külső adatforrások, például adatbázisok, hírfolyamok vagy akár a liga saját adattárai.

Adatok, amelyek naprakészek maradnak

A RAG lényege abban rejlik, hogy képes az LLM-et friss, tartományspecifikus adatokkal bővíteni. A RAG tudástárának folyamatos frissítése költséghatékony módja annak, hogy a generatív mesterséges intelligencia naprakész maradjon. Ezenkívül olyan kontextusréteget biztosít, amely az általánosított LLM-ből hiányzik, ezáltal javítja a válaszok minőségét. A RAG tudástárán belüli helytelen információk azonosításának, kijavításának vagy törlésének képessége tovább növeli vonzerejét, biztosítva az önjavító mechanizmust a pontosabb információ-visszakeresés érdekében.

Példák RAG munkafolyamatokra

A mesterséges intelligencia fejlődő birodalmában a Retrieval-Augmented Generation (RAG) jelentős hatást gyakorol különböző üzleti szektorokra azáltal, hogy jelentősen javítja a Large Language Models (LLM) képességeit. Nézzünk meg néhány példát, hogy megértsük, hogyan automatizálja a RAG munkafolyamat a feladatokat –

  1. Belső csapat tudás visszaszerzése és megosztása:
    1. Forgatókönyv: A diverzifikált projektportfólióval rendelkező multinacionális vállalatok gyakran kihívásokkal néznek szembe az ismeretek és betekintések hatékony megosztása csapatai között. Ennek enyhítésére a vállalat egy RAG-bővített platformot vezet be a belső tudás-visszakeresés és -megosztás egyszerűsítésére.
    2. Munkafolyamat:
      1. visszakeresés:
        1. Példa lekérdezés: Egy projektmenedzser megkérdezi: „Dolgoztunk-e a megújuló energiával kapcsolatos projekteken az elmúlt három évben?”
        2. A RAG mechanizmus azonnal átkutat a belső adatbázisokban, a múltbeli projektjelentésekben és minden más releváns adattárban, hogy információkat szerezzen a vállalat megújulóenergia-projektekben való részvételéről a megadott időszakban.
      2. nagyobbodás:
        1. A visszakeresett adatok magukban foglalják a projektcímeket, a kulcsszemélyzetet, a végső eredményeket és az egyes projektek eredményeit.
        2. Lekérhet hivatkozásokat minden olyan releváns kommunikációra, prezentációra vagy dokumentumra, amelyet a projektek során belsőleg megosztottak.
      3. Generáció:
        1. Példa válasz: A rendszer átfogó választ generál:
          „Igen, az elmúlt három évben három jelentős megújulóenergia-projektben vettünk részt. A „Solar Innovations” projektet Sarah Johnson, a Fenntarthatósági Team munkatársa vezette, és 2021 decemberében egy napelemes töltőállomás prototípusának kifejlesztésével zárult. A Mark D'Souza vezette „szélenergia-hatékonyság” projekt a szélturbinák hatékonyságának növelését célozta, és 2022 júniusában fejeződött be. Végül a „Megújulóenergia-politika támogatása” egy tárcaközi kezdeményezés, amely 2022 szeptemberében zárult le, és szakpolitikai javaslatot hozott létre. a megújuló energia elterjedésének elősegítése a helyi közösségekben. A vonatkozó dokumentumok, jelentések és prezentációk a megadott hivatkozásokon keresztül érhetők el.”
  2. Automatizált marketingkampányok:
    • Forgatókönyv: Egy digitális marketingügynökség megvalósítja a RAG-ot, hogy automatizálja a marketingkampányok létrehozását és bevezetését a valós idejű piaci trendek és fogyasztói magatartás alapján.
    • munkafolyamat:
      • visszakeresés: Amikor új érdeklődő érkezik a rendszerbe, a RAG-mechanizmus lekéri a potenciális ügyfél és szervezetének releváns részleteit, és elindítja a munkafolyamatot.
      • nagyobbodás: Ezeket az adatokat egyesíti az ügyfél marketingcéljaival, márkairányelveivel és megcélzott demográfiai adataival.
      • Feladat végrehajtása: A rendszer önállóan megtervez és bevezet egy személyre szabott marketingkampányt a különböző digitális csatornákon, hogy kihasználja az azonosított trendet, valós időben nyomon követve a kampány teljesítményét a lehetséges módosítások érdekében.
  3. Jogi kutatás és ügy-előkészítés:
    • Forgatókönyv: Egy ügyvédi iroda integrálja a RAG-ot, hogy felgyorsítsa a jogi kutatást és az ügyek előkészítését.
    • munkafolyamat:
      • visszakeresés: Egy új üggyel kapcsolatos bevitelkor a vonatkozó jogi precedenseket, jogszabályokat és a közelmúltban hozott ítéleteket gyűjti össze.
      • nagyobbodás: Ezeket az adatokat korrelálja az eset részleteivel.
      • Generáció: A rendszer előzetes eseti összefoglalót készít, jelentősen csökkentve az ügyvédek előzetes kutatásra fordított idejét.
  4. Ügyfélszolgálat fejlesztése:
    • Forgatókönyv: Egy távközlési vállalat egy RAG-val kiegészített chatbotot valósít meg az ügyfeleknek a terv részleteivel, a számlázással és a gyakori problémák hibaelhárításával kapcsolatos kérdéseinek kezelésére.
    • munkafolyamat:
      • visszakeresés: Egy adott terv adatkeretére vonatkozó lekérdezés esetén a rendszer az adatbázisából hivatkozik a legújabb tervekre és ajánlatokra.
      • nagyobbodás: Ezt a kikeresett információt egyesíti az ügyfél aktuális tervadataival (az ügyfélprofilból) és az eredeti lekérdezéssel.
      • Generáció: A rendszer személyre szabott választ generál, amely elmagyarázza az ügyfél aktuális csomagja és a lekérdezett terv közötti adatkeret különbségeket.
  5. Készletkezelés és átrendezés:
    1. Forgatókönyv: Egy e-kereskedelmi vállalat RAG-bővített rendszert alkalmaz a készletek kezelésére és a termékek automatikus újrarendelésére, ha a készletek szintje egy előre meghatározott küszöb alá esik.
    2. Munkafolyamat:
      1. Letöltés: Amikor egy termék készlete alacsony szintet ér el, a rendszer az adatbázisából ellenőrzi az értékesítési előzményeket, a szezonális kereslet-ingadozásokat és az aktuális piaci trendeket.
      2. Kiegészítés: A visszakeresett adatokat a termék utánrendelési gyakoriságával, átfutási idejével és szállítói adataival kombinálva meghatározza az optimális újrarendelési mennyiséget.
      3. Feladat végrehajtása: A rendszer ezután a vállalat beszerzési szoftverével csatlakozik, így automatikusan megrendelést ad le a szállítónak, így biztosítva, hogy az e-kereskedelmi platform soha ne fogyjon ki a népszerű termékekből.
  6. Munkavállalói betanítás és IT-beállítás:
    1. Forgatókönyv: A multinacionális nagyvállalatok RAG-alapú rendszert használnak az új alkalmazottak felvételi folyamatának egyszerűsítésére, biztosítva, hogy az összes informatikai követelményt az alkalmazott első munkanapja előtt beállítsák.
    2. Munkafolyamat:
      1. Letöltés: Az új felvétel részleteinek kézhezvételekor a rendszer lekérdezi a HR adatbázist, hogy meghatározza az alkalmazott szerepét, osztályát és elhelyezkedését.
      2. Kiegészítés: Ezeket az információkat korrelálja a vállalat informatikai szabályzatával, meghatározva, hogy az új alkalmazottnak milyen szoftverre, hardverre és hozzáférési engedélyekre lesz szüksége.
      3. Feladat végrehajtása: A rendszer ezután kommunikál az informatikai részleg jegyértékesítő rendszerével, automatikusan generál jegyeket egy új munkaállomás felállításához, a szükséges szoftverek telepítéséhez és a megfelelő rendszer-hozzáférés biztosításához. Ezzel biztosítható, hogy az új munkatárs megkezdésekor a munkaállomása készen álljon, és azonnal belemerülhessen a feladataiba.

Ezek a példák alátámasztják a RAG-munkafolyamatok alkalmazásának sokoldalúságát és gyakorlati előnyeit az összetett, valós idejű üzleti kihívások kezelésében, számtalan területen.

Csatlakoztassa adatait és alkalmazásait a Nanonets AI Assistant segítségével az adatokkal való csevegéshez, egyéni chatbotok és ügynökök telepítéséhez, valamint RAG-munkafolyamatok létrehozásához.

Hogyan építsd fel saját RAG-munkafolyamatodat?

A RAG munkafolyamat felépítésének folyamata

A Retrieval Augmented Generation (RAG) munkafolyamat felépítésének folyamata több kulcsfontosságú lépésre bontható. Ezek a lépések három fő folyamatra oszthatók: táplálékfelvétel, visszakeresésés generáció, valamint néhány további előkészület:

1. Elkészítés:
  • Tudásbázis felkészítés: Készítsen adattárat vagy tudásbázist különféle forrásokból – alkalmazásokból, dokumentumokból, adatbázisokból – származó adatok bevitelével. Ezeket az adatokat úgy kell formázni, hogy lehetővé tegyék a hatékony kereshetőséget, ami alapvetően azt jelenti, hogy ezeket az adatokat egységes „Dokumentum” objektumábrázolásba kell formázni.
2. Lenyelés folyamata:
  • Vektoros adatbázis beállítása: Használja a vektoros adatbázisokat tudásbázisként, különféle indexelő algoritmusokat alkalmazva a nagy dimenziós vektorok rendszerezéséhez, lehetővé téve a gyors és robusztus lekérdezési képességet.
    • Adatkinyerés: Adatok kinyerése ezekből a dokumentumokból.
    • Adatcsonkítás: Bontsa fel a dokumentumokat adatrészekre.
    • Adatbeágyazás: Alakítsa át ezeket a darabokat beágyazásokká az OpenAI által biztosított beágyazási modell segítségével.
  • Fejlesszen ki egy mechanizmust a felhasználói lekérdezések feldolgozására. Ez lehet felhasználói felület vagy API-alapú munkafolyamat.
3. Visszakeresési folyamat:
  • Lekérdezés beágyazása: Szerezze be az adatbeágyazást a felhasználói lekérdezéshez.
  • Darabok lekérése: Végezzen hibrid keresést, hogy megtalálja a legrelevánsabb tárolt darabokat a vektoradatbázisban a lekérdezés beágyazása alapján.
  • Tartalom húzása: Húzza ki a tudásbázis legrelevánsabb tartalmát a promptba kontextusként.
4. Generációs folyamat:
  • Prompt generálás: Kombinálja a letöltött információkat az eredeti lekérdezéssel, hogy promptot hozzon létre. Most előadhatja –
    • Válasz generálás: Küldje el a kombinált prompt szöveget az LLM-nek (Large Language Model), hogy jól informált választ generáljon.
    • Feladat végrehajtása: Küldje el a kombinált prompt szöveget az LLM-adatügynöknek, amely a lekérdezés alapján következtet a helyes végrehajtandó feladatra, és végrehajtja azt. Létrehozhat például egy Gmail adatügynököt, majd felkéri, hogy „küldjön promóciós e-maileket a legutóbbi Hubspot-ügynököknek”, és az adatügynök –
        • lekérni a legutóbbi leadeket a Hubspotról.
        • használja tudásbázisát, hogy releváns információkat szerezzen a potenciális ügyfelekről. Tudásbázisa többféle adatforrásból – LinkedIn, Lead Enrichment API-k és így tovább – képes adatokat feldolgozni.
        • személyre szabott promóciós e-maileket készíthet minden érdeklődő számára.
        • küldje el ezeket az e-maileket az e-mail szolgáltatója/e-mail kampánykezelője segítségével.
5. Konfiguráció és optimalizálás:
  • Testreszabás: A munkafolyamat testreszabása az adott követelményeknek megfelelően, beleértve a feldolgozási folyamat beállítását, például az előfeldolgozást, a darabolást és a beágyazási modell kiválasztását.
  • Optimalizálás: Optimalizációs stratégiákat valósítson meg a visszakeresés minőségének javítása és a folyamatban lévő tokenszám csökkentése érdekében, ami a teljesítmény és a költségek nagyarányú optimalizálásához vezethet.

Saját magad megvalósítása

A Retrieval Augmented Generation (RAG) munkafolyamat megvalósítása összetett feladat, amely számos lépésből és a mögöttes algoritmusok és rendszerek alapos ismeretéből áll. Az alábbiakban felsoroljuk a kiemelt kihívásokat és a leküzdésük lépéseit azok számára, akik RAG-munkafolyamatot szeretnének megvalósítani:

Kihívások a saját RAG munkafolyamat felépítésében:
  1. Újdonság és a bevett gyakorlatok hiánya: A RAG egy viszonylag új technológia, amelyet először 2020-ban javasoltak, és a fejlesztők még mindig kitalálják a legjobb gyakorlatokat az információ-visszakereső mechanizmusok generatív mesterséges intelligenciában való megvalósításához.
  2. Költség: A RAG megvalósítása drágább lesz, mint a Large Language Model (LLM) önmagában történő alkalmazása. Ez azonban olcsóbb, mint az LLM gyakori átképzése.
  3. Adatok strukturálása: Kulcsfontosságú kihívás annak meghatározása, hogyan lehet a legjobban modellezni a strukturált és strukturálatlan adatokat a tudáskönyvtárban és a vektoradatbázisban.
  4. Növekményes adatbevitel: Az adatok RAG-rendszerbe történő fokozatos betáplálására szolgáló folyamatok fejlesztése kulcsfontosságú.
  5. Kezelési pontatlanságok: Szükséges folyamatokat bevezetni a pontatlansági jelentések kezelésére, valamint ezen információforrások javítására vagy törlésére a RAG-rendszerben.

Csatlakoztassa adatait és alkalmazásait a Nanonets AI Assistant segítségével az adatokkal való csevegéshez, egyéni chatbotok és ügynökök telepítéséhez, valamint RAG-munkafolyamatok létrehozásához.

A saját RAG-munkafolyamat létrehozásának megkezdése:

A RAG-munkafolyamat megvalósításához a műszaki ismeretek, a megfelelő eszközök, valamint a folyamatos tanulás és optimalizálás keverékére van szükség, hogy biztosítsa annak hatékonyságát és hatékonyságát a célok elérésében. Azok számára, akik maguk szeretnék megvalósítani a RAG munkafolyamatokat, összeállítottunk egy listát átfogó gyakorlati útmutatókból, amelyek részletesen végigvezetik a megvalósítási folyamatokon –

Mindegyik oktatóanyag egyedi megközelítéssel vagy platformmal rendelkezik a kívánt megvalósítás eléréséhez a megadott témákban.

Ha saját RAG-munkafolyamatainak felépítésében szeretne elmélyülni, javasoljuk, hogy tekintse meg a fent felsorolt ​​összes cikket, hogy holisztikus képet kapjon az utazás megkezdéséhez.

RAG-munkafolyamatok megvalósítása ML-platformokkal

Míg a Retrieval Augmented Generation (RAG) munkafolyamat alapoktól való felépítésének vonzereje bizonyos sikerélményt és testreszabhatóságot kínál, ez tagadhatatlanul összetett feladat. Felismerve a bonyolultságokat és kihívásokat, több vállalkozás is előrelépett, speciális platformokat és szolgáltatásokat kínálva ennek a folyamatnak az egyszerűsítésére. E platformok kihasználásával nemcsak értékes időt és erőforrásokat takaríthat meg, hanem azt is biztosíthatja, hogy a megvalósítás az iparág legjobb gyakorlatain alapuljon, és a teljesítményre optimalizálva legyen.

Azon szervezetek vagy magánszemélyek számára, akik nem rendelkeznek a sávszélességgel vagy a szakértelemmel, hogy a semmiből építsenek egy RAG-rendszert, ezek az ML platformok életképes megoldást jelentenek. Ha ezeket a platformokat választja, akkor:

  • Kerülje el a műszaki bonyolultságokat: Kerülje az adatstrukturálási, beágyazási és visszakeresési folyamatok bonyolult lépéseit. Ezek a platformok gyakran a RAG munkafolyamatokhoz szabott előre elkészített megoldásokkal és keretrendszerekkel rendelkeznek.
  • Használja ki a szakértelmet: Használja ki olyan szakemberek szakértelmét, akik mélyen ismerik az RAG-rendszereket, és már megbirkóztak a megvalósítással kapcsolatos számos kihívással.
  • skálázhatóság: Ezeket a platformokat gyakran a méretezhetőséget szem előtt tartva tervezték, így biztosítva, hogy az adatok növekedésével vagy a követelmények változásával a rendszer teljes átdolgozás nélkül is alkalmazkodni tudjon.
  • Költséghatékonyság: Bár a platform használatának költségei is vannak, hosszú távon költséghatékonyabbnak bizonyulhat, különösen, ha figyelembe vesszük a hibaelhárítás, az optimalizálás és az esetleges újratelepítések költségeit.

Vessünk egy pillantást a RAG-munkafolyamat-létrehozási képességeket kínáló platformokra.

Nanonetek

A Nanonets biztonságos mesterséges intelligencia-asszisztenseket, chatbotokat és RAG-munkafolyamatokat kínál, amelyek a vállalati adatokon alapulnak. Lehetővé teszi a valós idejű adatszinkronizálást a különböző adatforrások között, megkönnyítve a csapatok átfogó információ-visszakeresését. A platform lehetővé teszi chatbotok létrehozását, valamint összetett munkafolyamatok telepítését természetes nyelven keresztül, a Large Language Models (LLM) segítségével. Ezenkívül adatcsatlakozókat is biztosít az alkalmazásokban lévő adatok olvasásához és írásához, valamint lehetőséget biztosít az LLM-ügynökök használatára a külső alkalmazásokon végzett műveletek közvetlen végrehajtására.

Nanonets AI Assistant termékoldal

AWS Generatív AI

Az AWS számos szolgáltatást és eszközt kínál a Generative AI ernyője alatt, hogy megfeleljen a különböző üzleti igényeknek. Hozzáférést biztosít számos iparágvezető alapozó modellhez különböző szolgáltatóktól az Amazon Bedrockon keresztül. A felhasználók testreszabhatják ezeket az alapmodelleket saját adataikkal, hogy személyre szabottabb és differenciáltabb élményeket hozzanak létre. Az AWS a biztonságra és az adatvédelemre helyezi a hangsúlyt, biztosítva az adatvédelmet az alapmodellek testreszabásakor. Emellett kiemeli a költséghatékony infrastruktúrát a generatív AI skálázásához, olyan opciókkal, mint az AWS Trainium, AWS Inferentia és az NVIDIA GPU-k a legjobb árteljesítmény elérése érdekében. Ezenkívül az AWS megkönnyíti az alapozási modellek építését, betanítását és telepítését az Amazon SageMakeren, kiterjesztve az alapozási modellek erejét a felhasználó konkrét felhasználási eseteire.

AWS Generatív AI termékoldal

Generatív mesterséges intelligencia a Google Cloudon

A Google Cloud Generative AI-ja robusztus eszközkészletet kínál AI-modellek fejlesztéséhez, a keresés javításához és az AI-vezérelt beszélgetések lehetővé tételéhez. Kiemelkedik a hangulatelemzésben, a nyelvi feldolgozásban, a beszédtechnológiákban és az automatizált dokumentumkezelésben. Ezenkívül RAG-munkafolyamatokat és LLM-ügynököket tud létrehozni, amelyek többnyelvű megközelítéssel kielégítik a különféle üzleti követelményeket, így átfogó megoldást kínálnak különféle vállalati igényekre.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Az Oracle Generative AI (OCI Generative AI) a vállalatok számára készült, kiváló modelleket kínál kiváló adatkezeléssel, AI infrastruktúrával és üzleti alkalmazásokkal. Lehetővé teszi a modellek finomítását a felhasználó saját adatai alapján anélkül, hogy megosztaná azokat nagy nyelvi modellszolgáltatókkal vagy más ügyfelekkel, így biztosítva a biztonságot és a magánélet védelmét. A platform lehetővé teszi a modellek telepítését dedikált AI-fürtökön a kiszámítható teljesítmény és árképzés érdekében. Az OCI Generative AI különféle felhasználási eseteket biztosít, például szövegösszegzést, másolatkészítést, chatbot-készítést, stilisztikai átalakítást, szövegosztályozást és adatkeresést, a vállalati igények széles skáláját kielégítve. Feldolgozza a felhasználói bevitelt, amely természetes nyelvet, beviteli/kimeneti példákat és utasításokat tartalmazhat, hogy információkat generáljon, összegezzen, átalakítson, kinyerjen vagy a felhasználói kérések alapján szöveget osztályozzon, és a megadott formátumban visszaküldje a választ.

Oracle Generative AI

Cloudera

A Generative AI területén a Cloudera a vállalkozások megbízható szövetségeseként jelenik meg. Nyílt adatokkal működő tóházuk, amely nyilvános és privát felhőkön is elérhető, sarokkő. Adatszolgáltatások skáláját kínálják, amelyek segítik az adatok teljes életciklusát, a szélektől az AI-ig. Lehetőségeik kiterjednek a valós idejű adatfolyamra, az adattárolásra és -elemzésre nyílt tóházakban, valamint a gépi tanulási modellek telepítésére és felügyeletére a Cloudera Data Platformon keresztül. Lényeges, hogy a Cloudera lehetővé teszi a Retrieval Augmented Generation munkafolyamatok kialakítását, egyesítve a visszakeresési és generálási képességek erőteljes kombinációját a továbbfejlesztett AI-alkalmazásokhoz.

Cloudera blogoldal

Szed

A Glean mesterséges intelligencia segítségével javítja a munkahelyi keresést és a tudásfeltárást. Kihasználja a vektoros keresést és a mély tanuláson alapuló nagy nyelvi modelleket a lekérdezések szemantikai megértéséhez, folyamatosan javítva a keresési relevanciát. Generatív mesterséges intelligencia asszisztenst is kínál a kérdések megválaszolásához és a dokumentumok, jegyek és egyebek információinak összegzéséhez. A platform személyre szabott keresési eredményeket biztosít, és információkat javasol a felhasználói tevékenység és trendek alapján, emellett megkönnyíti a könnyű beállítást és az integrációt több mint 100 csatlakozóval a különböző alkalmazásokhoz.

Glean kezdőlap

Landbot

A Landbot eszközöket kínál a társalgási élmények létrehozásához. Megkönnyíti a potenciális ügyfelek generálását, az ügyfelek bevonását és a webhelyeken lévő chatbotokon vagy a WhatsApp-on keresztüli támogatást. A felhasználók kód nélküli fejlesztővel tervezhetnek, telepíthetnek és méretezhetnek chatbotokat, és integrálhatják azokat olyan népszerű platformokkal, mint a Slack és a Messenger. Különféle sablonokat is biztosít különféle felhasználási esetekhez, például lead generáláshoz, ügyfélszolgálathoz és termékpromócióhoz

Landbot.io honlap

chatbázis

A Chatbase platformot biztosít a ChatGPT testreszabásához, hogy igazodjon a márka személyiségéhez és a webhely megjelenéséhez. Lehetővé teszi az érdeklődők összegyűjtését, a napi beszélgetések összefoglalását, valamint az integrációt más eszközökkel, például a Zapierrel, a Slack-kel és a Messengerrel. A platformot úgy alakították ki, hogy személyre szabott chatbot-élményt kínáljon a vállalkozások számára.

Chatbase termékoldal

AI skála

A Scale AI finomhangolást és RLHF-t kínál az alapmodellek konkrét üzleti igényekhez való igazításához az AI-alkalmazások fejlesztésének adatforgalmi szűk keresztmetszetére. Integrálja a vezető mesterséges intelligencia modelleket, vagy együttműködik velük, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy adataikat beépítsék a stratégiai megkülönböztetés érdekében. A RAG-munkafolyamatok és LLM-ügynökök létrehozásának lehetőségével párosulva a Scale AI egy teljes készletet biztosító generatív AI-platformot biztosít a felgyorsított AI-alkalmazások fejlesztéséhez.

Scale AI kezdőlap

Shakudo – LLM Solutions

A Shakudo egységes megoldást kínál a Large Language Models (LLM) telepítésére, a vektoros adatbázisok kezelésére és robusztus adatfolyamok létrehozására. Valós idejű felügyelettel és automatizált hangszereléssel leegyszerűsíti az átállást a helyi bemutatókról a termelési szintű LLM szolgáltatásokra. A platform támogatja a rugalmas generatív AI-műveleteket, a nagy áteresztőképességű vektoradatbázisokat, és számos speciális LLMOps-eszközt kínál, növelve a meglévő technológiai stackek funkcionális gazdagságát.

Shakundo RAG munkafolyamatok termékoldala

Minden említett platform/üzletág saját egyedi jellemzőkkel és képességekkel rendelkezik, amelyeket tovább lehetne vizsgálni, hogy megértsük, hogyan használhatók fel a vállalati adatok összekapcsolására és a RAG-munkafolyamatok megvalósítására.

Csatlakoztassa adatait és alkalmazásait a Nanonets AI Assistant segítségével az adatokkal való csevegéshez, egyéni chatbotok és ügynökök telepítéséhez, valamint RAG-munkafolyamatok létrehozásához.

RAG munkafolyamatok nanohálókkal

A pontosabb és éleslátóbb válaszok érdekében a nyelvi modellek bővítése terén a Retrieval Augmented Generation (RAG) kulcsfontosságú mechanizmus. Ez a bonyolult folyamat növeli az AI-rendszerek megbízhatóságát és hasznosságát, biztosítva, hogy ne csupán információs vákuumban működjenek.

Ennek középpontjában a Nanonets AI Assistant biztonságos, többfunkciós mesterségesintelligencia-társként jelenik meg, amelyet arra terveztek, hogy áthidalja a szakadékot a szervezeti ismeretek és a nagy nyelvi modellek (LLM) között, mindezt egy felhasználóbarát felületen belül.

Íme egy pillantás a Nanonets RAG képességei által kínált zökkenőmentes integrációba és munkafolyamat-bővítésbe:

Adatkapcsolat:

A Nanonets megkönnyíti a zökkenőmentes csatlakozást több mint 100 népszerű munkaterület-alkalmazáshoz, többek között a Slackhez, a Notionhoz, a Google Suite-hoz, a Salesforce-hoz és a Zendeskhez. Jártas az adattípusok széles spektrumának kezelésében, legyenek azok strukturálatlanok, például PDF-ek, TXT-fájlok, képek, hang- és videofájlok, vagy strukturált adatok, például CSV-k, táblázatok, MongoDB és SQL-adatbázisok. Ez a széles spektrumú adatkapcsolat robusztus tudásbázist biztosít a RAG-mechanizmus számára.

Kiváltó és akcióügynökök:

A Nanonetekkel a trigger/action ügynökök beállítása gyerekjáték. Ezek az ügynökök éberen figyelik az eseményeket a munkaterület-alkalmazásokban, és szükség szerint kezdeményeznek műveleteket. Hozzon létre például egy munkafolyamatot az új e-mailek figyeléséhez support@your_company.com, használja fel a dokumentációt és a korábbi e-mailes beszélgetéseket tudásbázisként, készítsen áttekintő e-mail választ, és küldje el, mindezt zökkenőmentesen megszervezve.

Egyszerűsített adatfeldolgozás és indexelés:

Az optimalizált adatfeldolgozás és indexelés a csomag részét képezi, biztosítva a zökkenőmentes adatfeldolgozást, amelyet a háttérben a Nanonets AI Assistant kezel. Ez az optimalizálás kulcsfontosságú az adatforrásokkal való valós idejű szinkronizáláshoz, így biztosítva, hogy a RAG mechanizmus a legfrissebb információkkal rendelkezzen.

A kezdéshez telefonáljon az egyik AI-szakértőnkkel, és mi személyre szabott bemutatót és próbaverziót biztosítunk a Nanonets AI Assistant használatához az Ön használati esetei alapján.

A beállítást követően a Nanonets AI Assistant segítségével –

Hozzon létre RAG-csevegési munkafolyamatokat

Biztosítsa csapatait átfogó, valós idejű információkkal az összes adatforrásból.

Hozzon létre RAG-ügynök munkafolyamatokat

Használjon természetes nyelvet olyan összetett munkafolyamatok létrehozásához és futtatásához, amelyeket LLM-ek hajtanak végre, és amelyek kölcsönhatásba lépnek az összes alkalmazással és adattal.

Telepítsen RAG-alapú chatbotokat

Készítsen és telepítsen használatra kész egyéni AI chatbotokat, amelyek perceken belül megismerik Önt.

Növelje csapata hatékonyságát

A Nanonets AI-val nem csak adatokat integrál; feltöltöd a csapatod képességeit. A hétköznapi feladatok automatizálásával és éleslátó válaszokkal a csapatok átcsoportosíthatják a figyelmüket a stratégiai kezdeményezésekre.

A Nanonets RAG-vezérelt AI-asszisztense több, mint egy eszköz; ez egy olyan katalizátor, amely egyszerűsíti a műveleteket, javítja az adatok hozzáférhetőségét, és a tájékozott döntéshozatal és automatizálás jövője felé tereli a szervezetet.

Csatlakoztassa adatait és alkalmazásait a Nanonets AI Assistant segítségével az adatokkal való csevegéshez, egyéni chatbotok és ügynökök telepítéséhez, valamint RAG-munkafolyamatok létrehozásához.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás