Alur Kerja Pembuatan Augmentasi Pengambilan & RAG

Stempel Waktu: 24 Oktober 2023 9:40
Node Sumber: 2955016

Pengantar

Retrieval Augmented Generation, atau RAG, adalah mekanisme yang membantu model bahasa besar (LLM) seperti GPT menjadi lebih berguna dan berpengetahuan dengan mengambil informasi dari penyimpanan data yang berguna, seperti mengambil buku dari perpustakaan. Inilah cara RAG menciptakan keajaiban dengan alur kerja AI sederhana:

  • Basis Pengetahuan (Masukan): Bayangkan ini sebagai perpustakaan besar yang penuh dengan hal-hal berguna—FAQ, manual, dokumen, dll. Ketika sebuah pertanyaan muncul, di sinilah sistem mencari jawabannya.
  • Pemicu/Permintaan (Input): Ini adalah titik awalnya. Biasanya, ini adalah pertanyaan atau permintaan dari pengguna yang memberitahu sistem, "Hei, saya ingin Anda melakukan sesuatu!"
  • Tugas/Tindakan (Output): Setelah sistem mendapat pemicunya, sistem akan langsung beraksi. Jika itu sebuah pertanyaan, ia akan menggali jawabannya. Jika itu adalah permintaan untuk melakukan sesuatu, maka hal itu akan terlaksana.

Sekarang, mari kita pecahkan mekanisme RAG menjadi beberapa langkah sederhana:

  1. Pengambilan: Pertama, ketika ada pertanyaan atau permintaan masuk, RAG menjelajahi Basis Pengetahuan untuk menemukan info yang relevan.
  2. Augmentasi: Selanjutnya, dibutuhkan informasi ini dan menggabungkannya dengan pertanyaan atau permintaan awal. Ini seperti menambahkan lebih banyak detail pada permintaan dasar untuk memastikan sistem memahaminya sepenuhnya.
  3. Generasi: Terakhir, dengan semua informasi yang kaya ini, ia memasukkannya ke dalam model bahasa besar yang kemudian menghasilkan respons yang tepat atau melakukan tindakan yang diperlukan.

Singkatnya, RAG seperti memiliki asisten cerdas yang terlebih dahulu mencari informasi berguna, memadukannya dengan pertanyaan yang ada, lalu memberikan jawaban menyeluruh atau melakukan tugas sesuai kebutuhan. Dengan cara ini, dengan RAG, sistem AI Anda tidak hanya memotret dalam kegelapan; ia memiliki dasar informasi yang kuat untuk digunakan, sehingga lebih dapat diandalkan dan bermanfaat.

Masalah apa yang mereka pecahkan?

Menjembatani Kesenjangan Pengetahuan

AI generatif, yang didukung oleh LLM, mahir dalam memunculkan respons teks berdasarkan sejumlah besar data yang dilatihnya. Meskipun pelatihan ini memungkinkan pembuatan teks yang dapat dibaca dan mendetail, sifat statis dari data pelatihan merupakan batasan penting. Informasi dalam model menjadi usang seiring berjalannya waktu, dan dalam skenario dinamis seperti chatbot perusahaan, tidak adanya data real-time atau data spesifik organisasi dapat menyebabkan respons yang salah atau menyesatkan. Skenario ini merugikan karena melemahkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi, sehingga menimbulkan tantangan yang signifikan terutama dalam aplikasi yang berpusat pada pelanggan atau aplikasi yang sangat penting.

Solusi RAG

RAG datang untuk menyelamatkan dengan menggabungkan kemampuan generatif LLM dengan pengambilan informasi yang ditargetkan secara real-time, tanpa mengubah model yang mendasarinya. Penggabungan ini memungkinkan sistem AI memberikan respons yang tidak hanya tepat secara kontekstual tetapi juga berdasarkan data terkini. Misalnya, dalam skenario liga olahraga, meskipun LLM dapat memberikan informasi umum tentang olahraga atau tim, RAG memberdayakan AI untuk memberikan pembaruan waktu nyata tentang pertandingan terkini atau cedera pemain dengan mengakses sumber data eksternal seperti basis data, umpan berita, atau bahkan repositori data milik liga sendiri.

Data yang selalu terkini

Inti dari RAG terletak pada kemampuannya untuk menambah LLM dengan data baru yang spesifik untuk domain. Pembaruan terus-menerus terhadap gudang pengetahuan di RAG adalah cara hemat biaya untuk memastikan AI generatif tetap mutakhir. Selain itu, hal ini memberikan lapisan konteks yang tidak dimiliki oleh LLM umum, sehingga meningkatkan kualitas respons. Kemampuan untuk mengidentifikasi, memperbaiki, atau menghapus informasi yang salah dalam gudang pengetahuan RAG semakin menambah daya tariknya, memastikan mekanisme koreksi diri untuk pengambilan informasi yang lebih akurat.

Contoh Alur Kerja RAG

Dalam dunia kecerdasan buatan yang terus berkembang, Retrieval-Augmented Generation (RAG) memberikan dampak besar di berbagai sektor bisnis dengan meningkatkan kemampuan Large Language Models (LLMs) secara signifikan. Mari kita lihat beberapa contoh untuk memahami bagaimana alur kerja RAG mengotomatiskan tugas –

  1. Pengambilan dan Berbagi Pengetahuan Tim Internal:
    1. Skenario: Perusahaan multinasional dengan portofolio proyek yang terdiversifikasi sering kali menghadapi tantangan dalam berbagi pengetahuan dan wawasan secara efisien ke seluruh timnya. Untuk mengatasi hal ini, perusahaan menerapkan platform yang dilengkapi RAG untuk menyederhanakan pengambilan dan berbagi pengetahuan internal.
    2. Alur kerja:
      1. Pengambilan:
        1. Contoh Pertanyaan: Seorang manajer proyek bertanya, “Apakah kita pernah mengerjakan proyek terkait energi terbarukan dalam tiga tahun terakhir?”
        2. Mekanisme RAG langsung menelusuri database internal, laporan proyek sebelumnya, dan repositori relevan lainnya untuk mengambil informasi mengenai keterlibatan perusahaan dalam proyek energi terbarukan selama periode tertentu.
      2. Augmentasi:
        1. Data yang diambil mencakup judul proyek, personel kunci, hasil akhir, dan hasil setiap proyek.
        2. Ini juga dapat mengambil tautan ke komunikasi, presentasi, atau dokumen relevan apa pun yang dibagikan secara internal selama berlangsungnya proyek ini.
      3. Generasi:
        1. Contoh Jawaban: Sistem menghasilkan respon yang komprehensif:
          “Ya, selama tiga tahun terakhir, kami telah terlibat dalam tiga proyek besar energi terbarukan. Proyek 'Solar Innovations' dipimpin oleh Sarah Johnson dari Tim Keberlanjutan dan berakhir pada Desember 2021 dengan pengembangan prototipe stasiun pengisian tenaga surya. Proyek 'Efisiensi Energi Angin' dipimpin oleh Mark D'Souza, bertujuan untuk meningkatkan efisiensi turbin angin dan selesai pada bulan Juni 2022. Terakhir, 'Advokasi Kebijakan Energi Terbarukan' adalah inisiatif lintas departemen yang berakhir pada bulan September 2022, menghasilkan proposal kebijakan untuk mempromosikan adopsi energi terbarukan di masyarakat lokal. Dokumen, laporan, dan presentasi terkait dapat diakses melalui tautan yang disediakan.”
  2. Kampanye Pemasaran Otomatis:
    • Contoh: Agen pemasaran digital menerapkan RAG untuk mengotomatiskan pembuatan dan penerapan kampanye pemasaran berdasarkan tren pasar dan perilaku konsumen secara real-time.
    • Workflow:
      • Pengambilan: Setiap kali ada prospek baru yang masuk ke sistem, mekanisme RAG mengambil detail yang relevan tentang prospek dan organisasinya serta memicu dimulainya alur kerja.
      • Augmentasi: Ini menggabungkan data ini dengan tujuan pemasaran klien, pedoman merek, dan demografi target.
      • Eksekusi Tugas: Sistem ini secara mandiri merancang dan menerapkan kampanye pemasaran yang disesuaikan di berbagai saluran digital untuk memanfaatkan tren yang teridentifikasi, melacak kinerja kampanye secara real-time untuk kemungkinan penyesuaian.
  3. Penelitian Hukum dan Persiapan Kasus:
    • Contoh: Sebuah firma hukum mengintegrasikan RAG untuk mempercepat penelitian hukum dan persiapan kasus.
    • Workflow:
      • Pengambilan: Saat mendapat masukan tentang suatu kasus baru, ia akan mengambil preseden hukum, undang-undang, dan keputusan terbaru yang relevan.
      • Augmentasi: Ini menghubungkan data ini dengan rincian kasus.
      • Generasi: Sistem menyusun ringkasan kasus pendahuluan, sehingga secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan pengacara untuk melakukan penelitian pendahuluan.
  4. Peningkatan Layanan Pelanggan:
    • Contoh: Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan chatbot yang dilengkapi RAG untuk menangani pertanyaan pelanggan mengenai detail paket, penagihan, dan pemecahan masalah umum.
    • Workflow:
      • Pengambilan: Saat menerima pertanyaan tentang kuota data paket tertentu, sistem mereferensikan paket dan penawaran terbaru dari databasenya.
      • Augmentasi: Ini menggabungkan informasi yang diambil ini dengan detail paket pelanggan saat ini (dari profil pelanggan) dan kueri asli.
      • Generasi: Sistem menghasilkan respons yang disesuaikan, menjelaskan perbedaan kuota data antara paket pelanggan saat ini dan paket yang ditanyakan.
  5. Manajemen Inventaris dan Pemesanan Ulang:
    1. Skenario: Perusahaan e-niaga menggunakan sistem yang ditambah RAG untuk mengelola inventaris dan secara otomatis memesan ulang produk ketika tingkat stok berada di bawah ambang batas yang telah ditentukan.
    2. Alur kerja:
      1. Pengambilan: Ketika stok produk mencapai tingkat rendah, sistem memeriksa riwayat penjualan, fluktuasi permintaan musiman, dan tren pasar saat ini dari databasenya.
      2. Augmentasi: Menggabungkan data yang diambil dengan frekuensi pemesanan ulang produk, waktu tunggu, dan rincian pemasok, akan menentukan kuantitas optimal untuk pemesanan ulang.
      3. Eksekusi Tugas: Sistem tersebut kemudian berinteraksi dengan perangkat lunak pengadaan perusahaan untuk secara otomatis melakukan pemesanan pembelian dengan pemasok, memastikan bahwa platform e-niaga tidak pernah kehabisan produk populer.
  6. Orientasi Karyawan dan Pengaturan TI:
    1. Skenario: Perusahaan multinasional menggunakan sistem yang didukung RAG untuk menyederhanakan proses orientasi bagi karyawan baru, memastikan bahwa semua persyaratan TI telah disiapkan sebelum hari pertama karyawan tersebut.
    2. Alur kerja:
      1. Pengambilan: Setelah menerima rincian karyawan baru, sistem berkonsultasi dengan database SDM untuk menentukan peran, departemen, dan lokasi karyawan tersebut.
      2. Augmentasi: Ini menghubungkan informasi ini dengan kebijakan TI perusahaan, menentukan perangkat lunak, perangkat keras, dan izin akses yang dibutuhkan karyawan baru.
      3. Eksekusi Tugas: Sistem kemudian berkomunikasi dengan sistem tiket departemen TI, secara otomatis menghasilkan tiket untuk menyiapkan stasiun kerja baru, menginstal perangkat lunak yang diperlukan, dan memberikan akses sistem yang sesuai. Hal ini memastikan bahwa ketika karyawan baru mulai bekerja, tempat kerjanya sudah siap, dan mereka dapat segera memikul tanggung jawabnya.

Contoh-contoh ini menggarisbawahi keserbagunaan dan manfaat praktis penggunaan alur kerja RAG dalam mengatasi tantangan bisnis real-time yang kompleks di berbagai domain.

Hubungkan data dan aplikasi Anda dengan Nanonets AI Assistant untuk mengobrol dengan data, menerapkan chatbot & agen khusus, dan membuat alur kerja RAG.

Bagaimana cara membangun Alur Kerja RAG Anda sendiri?

Proses Membangun Alur Kerja RAG

Proses pembuatan alur kerja Retrieval Augmented Generation (RAG) dapat dipecah menjadi beberapa langkah utama. Langkah-langkah ini dapat dikategorikan menjadi tiga proses utama: proses menelan, pengambilan, dan generasi, serta beberapa persiapan tambahan:

1. Persiapan:
  • Persiapan Basis Pengetahuan: Siapkan penyimpanan data atau basis pengetahuan dengan menyerap data dari berbagai sumber – aplikasi, dokumen, database. Data ini harus diformat untuk memungkinkan pencarian yang efisien, yang pada dasarnya berarti bahwa data ini harus diformat menjadi representasi objek 'Dokumen' yang terpadu.
2. Proses Penelanan:
  • Pengaturan Basis Data Vektor: Memanfaatkan Basis Data Vektor sebagai basis pengetahuan, menggunakan berbagai algoritme pengindeksan untuk mengatur vektor berdimensi tinggi, memungkinkan kemampuan kueri yang cepat dan tangguh.
    • Ekstraksi Data: Ekstrak data dari dokumen-dokumen ini.
    • Pemotongan Data: Pecah dokumen menjadi beberapa bagian data.
    • Penyematan Data: Ubah potongan ini menjadi penyematan menggunakan model penyematan seperti yang disediakan oleh OpenAI.
  • Kembangkan mekanisme untuk menyerap kueri pengguna Anda. Ini bisa berupa antarmuka pengguna atau alur kerja berbasis API.
3. Proses Pengambilan:
  • Penyematan Kueri: Dapatkan penyematan data untuk kueri pengguna.
  • Pengambilan Potongan: Lakukan pencarian hibrid untuk menemukan potongan tersimpan yang paling relevan di Database Vektor berdasarkan penyematan kueri.
  • Menarik Konten: Tarik konten yang paling relevan dari basis pengetahuan Anda ke dalam prompt Anda sebagai konteks.
4. Proses Pembuatan:
  • Generasi Cepat: Gabungkan informasi yang diambil dengan kueri asli untuk membentuk prompt. Sekarang, Anda dapat melakukan –
    • Pembuatan Respon: Kirimkan teks perintah gabungan ke LLM (Model Bahasa Besar) untuk menghasilkan respons yang tepat.
    • Eksekusi Tugas: Kirimkan teks perintah gabungan ke agen data LLM Anda yang akan menyimpulkan tugas yang benar untuk dilakukan berdasarkan kueri Anda dan melaksanakannya. Misalnya, Anda dapat membuat agen data Gmail dan kemudian memintanya untuk “mengirim email promosi ke prospek Hubspot terbaru” dan agen data akan –
        • ambil prospek terbaru dari Hubspot.
        • gunakan basis pengetahuan Anda untuk mendapatkan info relevan mengenai prospek. Basis pengetahuan Anda dapat menyerap data dari berbagai sumber data – LinkedIn, API Pengayaan Prospek, dan sebagainya.
        • menyusun email promosi yang dipersonalisasi untuk setiap prospek.
        • kirim email ini menggunakan penyedia email/manajer kampanye email Anda.
5. Konfigurasi dan Optimasi:
  • Kustomisasi: Sesuaikan alur kerja agar sesuai dengan persyaratan tertentu, yang mungkin mencakup penyesuaian aliran penyerapan, seperti pra-pemrosesan, pengelompokan, dan pemilihan model penyematan.
  • Optimasi: Menerapkan strategi pengoptimalan untuk meningkatkan kualitas pengambilan dan mengurangi jumlah token yang diproses, yang dapat menghasilkan optimalisasi kinerja dan biaya dalam skala besar.

Menerapkannya Sendiri

Menerapkan alur kerja Retrieval Augmented Generation (RAG) adalah tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dan pemahaman yang baik tentang algoritma dan sistem yang mendasarinya. Berikut adalah tantangan yang disoroti dan langkah-langkah untuk mengatasinya bagi mereka yang ingin menerapkan alur kerja RAG:

Tantangan dalam membangun alur kerja RAG Anda sendiri:
  1. Kebaruan dan Kurangnya Praktik yang Sudah Ada: RAG adalah teknologi yang relatif baru, pertama kali diusulkan pada tahun 2020, dan pengembang masih mencari tahu praktik terbaik untuk menerapkan mekanisme pengambilan informasi dalam AI generatif.
  2. Biaya: Mengimplementasikan RAG akan lebih mahal dibandingkan menggunakan Large Language Model (LLM) saja. Namun, biayanya lebih murah dibandingkan sering melatih ulang LLM.
  3. Penataan Data: Menentukan cara terbaik untuk memodelkan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam perpustakaan pengetahuan dan database vektor merupakan tantangan utama.
  4. Pengumpanan Data Tambahan: Mengembangkan proses untuk memasukkan data secara bertahap ke dalam sistem RAG sangatlah penting.
  5. Menangani Ketidakakuratan: Penting untuk menerapkan proses untuk menangani laporan ketidakakuratan dan memperbaiki atau menghapus sumber informasi tersebut dalam sistem RAG.

Hubungkan data dan aplikasi Anda dengan Nanonets AI Assistant untuk mengobrol dengan data, menerapkan chatbot & agen khusus, dan membuat alur kerja RAG.

Cara memulai membuat Alur Kerja RAG Anda sendiri:

Menerapkan alur kerja RAG memerlukan perpaduan pengetahuan teknis, alat yang tepat, serta pembelajaran dan pengoptimalan berkelanjutan untuk memastikan efektivitas dan efisiensi dalam memenuhi tujuan Anda. Bagi mereka yang ingin menerapkan sendiri alur kerja RAG, kami telah menyusun daftar panduan praktis komprehensif yang memandu Anda melalui proses implementasi secara mendetail –

Setiap tutorial hadir dengan pendekatan atau platform unik untuk mencapai implementasi yang diinginkan pada topik tertentu.

Jika Anda ingin mempelajari cara membangun alur kerja RAG Anda sendiri, kami sarankan untuk membaca semua artikel yang tercantum di atas untuk mendapatkan pemahaman holistik yang diperlukan untuk memulai perjalanan Anda.

Menerapkan Alur Kerja RAG menggunakan Platform ML

Meskipun daya tarik dalam membangun alur kerja Retrieval Augmented Generation (RAG) dari awal menawarkan rasa pencapaian dan penyesuaian tertentu, tidak dapat disangkal bahwa hal ini merupakan upaya yang kompleks. Menyadari seluk-beluk dan tantangannya, beberapa bisnis telah melangkah maju, menawarkan platform dan layanan khusus untuk menyederhanakan proses ini. Memanfaatkan platform ini tidak hanya dapat menghemat waktu dan sumber daya yang berharga namun juga memastikan bahwa penerapannya didasarkan pada praktik terbaik industri dan dioptimalkan untuk kinerja.

Bagi organisasi atau individu yang mungkin tidak memiliki bandwidth atau keahlian untuk membangun sistem RAG dari awal, platform ML ini menghadirkan solusi yang tepat. Dengan memilih platform ini, seseorang dapat:

  • Lewati Kompleksitas Teknis: Hindari langkah-langkah rumit dalam proses penataan, penyematan, dan pengambilan data. Platform ini sering kali dilengkapi dengan solusi dan kerangka kerja siap pakai yang disesuaikan untuk alur kerja RAG.
  • Memanfaatkan Keahlian: Manfaatkan keahlian para profesional yang memiliki pemahaman mendalam tentang sistem RAG dan telah mengatasi banyak tantangan yang terkait dengan penerapannya.
  • Skalabilitas: Platform ini sering kali dirancang dengan mempertimbangkan skalabilitas, memastikan bahwa seiring pertumbuhan data atau kebutuhan Anda berubah, sistem dapat beradaptasi tanpa perombakan total.
  • Efektivitas biaya: Meskipun ada biaya yang terkait dengan penggunaan platform, hal ini mungkin terbukti lebih hemat biaya dalam jangka panjang, terutama ketika mempertimbangkan biaya pemecahan masalah, pengoptimalan, dan potensi penerapan ulang.

Mari kita lihat platform yang menawarkan kemampuan pembuatan alur kerja RAG.

Nanonet

Nanonets menawarkan asisten AI, chatbot, dan alur kerja RAG yang aman yang didukung oleh data perusahaan Anda. Hal ini memungkinkan sinkronisasi data real-time antara berbagai sumber data, memfasilitasi pengambilan informasi yang komprehensif untuk tim. Platform ini memungkinkan pembuatan chatbot serta penerapan alur kerja yang kompleks melalui bahasa alami, yang didukung oleh Model Bahasa Besar (LLM). Ini juga menyediakan konektor data untuk membaca dan menulis data di aplikasi Anda, dan kemampuan untuk memanfaatkan agen LLM untuk secara langsung melakukan tindakan pada aplikasi eksternal.

Halaman Produk Asisten AI Nanonets

AI Generatif AWS

AWS menawarkan berbagai layanan dan alat di bawah payung AI Generatif untuk memenuhi berbagai kebutuhan bisnis. Ini memberikan akses ke berbagai model fondasi industri terkemuka dari berbagai penyedia melalui Amazon Bedrock. Pengguna dapat menyesuaikan model dasar ini dengan data mereka sendiri untuk membangun pengalaman yang lebih personal dan berbeda. AWS menekankan keamanan dan privasi, memastikan perlindungan data saat menyesuaikan model dasar. Hal ini juga menyoroti infrastruktur hemat biaya untuk menskalakan AI generatif, dengan opsi seperti AWS Trainium, AWS Inferentia, dan GPU NVIDIA untuk mencapai performa harga terbaik. Selain itu, AWS memfasilitasi pembangunan, pelatihan, dan penerapan model fondasi di Amazon SageMaker, memperluas kekuatan model fondasi ke kasus penggunaan spesifik pengguna.

Halaman Produk AI Generatif AWS

AI generatif di Google Cloud

AI Generatif Google Cloud menyediakan serangkaian alat canggih untuk mengembangkan model AI, menyempurnakan penelusuran, dan memungkinkan percakapan berbasis AI. Ia unggul dalam analisis sentimen, pemrosesan bahasa, teknologi ucapan, dan manajemen dokumen otomatis. Selain itu, ini dapat menciptakan alur kerja RAG dan agen LLM, yang memenuhi beragam kebutuhan bisnis dengan pendekatan multibahasa, menjadikannya solusi komprehensif untuk berbagai kebutuhan perusahaan.

AI Generatif Google Cloud

AI Generatif Oracle

AI Generatif Oracle (OCI Generative AI) dirancang untuk perusahaan, menawarkan model-model unggul yang dikombinasikan dengan manajemen data yang sangat baik, infrastruktur AI, dan aplikasi bisnis. Hal ini memungkinkan penyempurnaan model menggunakan data milik pengguna tanpa membaginya dengan penyedia model bahasa besar atau pelanggan lain, sehingga menjamin keamanan dan privasi. Platform ini memungkinkan penerapan model pada kluster AI khusus untuk kinerja dan harga yang dapat diprediksi. OCI Generative AI menyediakan berbagai kasus penggunaan seperti peringkasan teks, pembuatan salinan, pembuatan chatbot, konversi gaya, klasifikasi teks, dan pencarian data, yang memenuhi berbagai kebutuhan perusahaan. Ini memproses masukan pengguna, yang dapat mencakup bahasa alami, contoh masukan/keluaran, dan instruksi, untuk menghasilkan, meringkas, mengubah, mengekstrak informasi, atau mengklasifikasikan teks berdasarkan permintaan pengguna, mengirimkan kembali respons dalam format yang ditentukan.

AI Generatif Oracle

Cloudera

Di bidang AI Generatif, Cloudera muncul sebagai sekutu yang dapat dipercaya bagi perusahaan. Lakehouse data terbuka mereka, yang dapat diakses di cloud publik dan pribadi, merupakan landasannya. Mereka menawarkan keseluruhan layanan data yang membantu seluruh perjalanan siklus data, mulai dari edge hingga AI. Kemampuan mereka mencakup streaming data real-time, penyimpanan dan analisis data di open lakehouse, serta penerapan dan pemantauan model pembelajaran mesin melalui Cloudera Data Platform. Secara signifikan, Cloudera memungkinkan penyusunan alur kerja Retrieval Augmented Generation, menggabungkan kombinasi kemampuan pengambilan dan pembangkitan yang kuat untuk aplikasi AI yang ditingkatkan.

Halaman Blog Cloudera

Memungut

Glean menggunakan AI untuk meningkatkan pencarian di tempat kerja dan penemuan pengetahuan. Ini memanfaatkan penelusuran vektor dan model bahasa besar berbasis pembelajaran mendalam untuk pemahaman semantik kueri, yang terus meningkatkan relevansi penelusuran. Ia juga menawarkan asisten AI Generatif untuk menjawab pertanyaan dan merangkum informasi di seluruh dokumen, tiket, dan banyak lagi. Platform ini memberikan hasil pencarian yang dipersonalisasi dan menyarankan informasi berdasarkan aktivitas dan tren pengguna, selain memfasilitasi pengaturan dan integrasi yang mudah dengan lebih dari 100 konektor ke berbagai aplikasi.

Kumpulkan Beranda

Bot darat

Landbot menawarkan serangkaian alat untuk menciptakan pengalaman percakapan. Ini memfasilitasi perolehan prospek, keterlibatan pelanggan, dan dukungan melalui chatbots di situs web atau WhatsApp. Pengguna dapat merancang, menerapkan, dan menskalakan chatbot dengan pembuat tanpa kode, dan mengintegrasikannya dengan platform populer seperti Slack dan Messenger. Ini juga menyediakan berbagai templat untuk berbagai kasus penggunaan seperti perolehan prospek, dukungan pelanggan, dan promosi produk

Beranda Landbot.io

Basis obrolan

Chatbase menyediakan platform untuk menyesuaikan ChatGPT agar selaras dengan kepribadian merek dan tampilan situs web. Ini memungkinkan pengumpulan prospek, ringkasan percakapan harian, dan integrasi dengan alat lain seperti Zapier, Slack, dan Messenger. Platform ini dirancang untuk menawarkan pengalaman chatbot yang dipersonalisasi untuk bisnis.

Halaman Produk Chatbase

Skala AI

Scale AI mengatasi hambatan data dalam pengembangan aplikasi AI dengan menawarkan penyesuaian dan RLHF untuk mengadaptasi model dasar dengan kebutuhan bisnis tertentu. Ini terintegrasi atau bermitra dengan model AI terkemuka, memungkinkan perusahaan menggabungkan data mereka untuk diferensiasi strategis. Ditambah dengan kemampuan untuk membuat alur kerja RAG dan agen LLM, Scale AI menyediakan platform AI generatif full-stack untuk mempercepat pengembangan aplikasi AI.

Skalakan Beranda AI

Shakudo – Solusi LLM

Shakudo menawarkan solusi terpadu untuk menerapkan Model Bahasa Besar (LLM), mengelola database vektor, dan membangun jalur data yang kuat. Ini menyederhanakan transisi dari demo lokal ke layanan LLM tingkat produksi dengan pemantauan waktu nyata dan orkestrasi otomatis. Platform ini mendukung operasi AI Generatif yang fleksibel, database vektor dengan throughput tinggi, dan menyediakan berbagai alat LLMOps khusus, sehingga meningkatkan kekayaan fungsional dari tumpukan teknologi yang ada.

Halaman Produk Alur Kerja Shakundo RAG

Setiap platform/bisnis yang disebutkan memiliki serangkaian fitur dan kemampuan uniknya sendiri, dan dapat dieksplorasi lebih jauh untuk memahami bagaimana fitur dan kemampuan tersebut dapat dimanfaatkan untuk menghubungkan data perusahaan dan menerapkan alur kerja RAG.

Hubungkan data dan aplikasi Anda dengan Nanonets AI Assistant untuk mengobrol dengan data, menerapkan chatbot & agen khusus, dan membuat alur kerja RAG.

Alur Kerja RAG dengan Nanonet

Dalam bidang augmentasi model bahasa untuk memberikan respons yang lebih tepat dan berwawasan luas, Retrieval Augmented Generation (RAG) berperan sebagai mekanisme yang sangat penting. Proses rumit ini meningkatkan keandalan dan kegunaan sistem AI, memastikan sistem tersebut tidak hanya beroperasi dalam kekosongan informasi.

Inti dari hal ini, Nanonets AI Assistant hadir sebagai pendamping AI yang aman dan multi-fungsi yang dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara pengetahuan organisasi Anda dan Model Bahasa Besar (LLM), semuanya dalam antarmuka yang ramah pengguna.

Berikut sekilas integrasi mulus dan peningkatan alur kerja yang ditawarkan oleh kemampuan RAG Nanonets:

Konektivitas Data:

Nanonets memfasilitasi koneksi tanpa batas ke lebih dari 100 aplikasi ruang kerja populer termasuk Slack, Notion, Google Suite, Salesforce, dan Zendesk, dan masih banyak lagi. Ia mahir dalam menangani spektrum tipe data yang luas, baik itu tidak terstruktur seperti file PDF, TXT, gambar, audio, dan video, atau data terstruktur seperti CSV, spreadsheet, MongoDB, dan database SQL. Konektivitas data berspektrum luas ini memastikan basis pengetahuan yang kuat untuk digunakan oleh mekanisme RAG.

Agen Pemicu dan Tindakan:

Dengan Nanonets, menyiapkan agen pemicu/tindakan sangatlah mudah. Agen ini waspada terhadap kejadian di seluruh aplikasi ruang kerja Anda, dan memulai tindakan sesuai kebutuhan. Misalnya, buat alur kerja untuk memantau email baru di support@perusahaan_anda.com, manfaatkan dokumentasi Anda dan percakapan email sebelumnya sebagai basis pengetahuan, buat draf tanggapan email yang mendalam, dan kirimkan, semuanya diatur dengan lancar.

Penyerapan dan Pengindeksan Data yang Disederhanakan:

Penyerapan dan pengindeksan data yang dioptimalkan adalah bagian dari paket ini, memastikan kelancaran pemrosesan data yang ditangani di latar belakang oleh Nanonets AI Assistant. Pengoptimalan ini sangat penting untuk sinkronisasi real-time dengan sumber data, memastikan mekanisme RAG memiliki informasi terbaru untuk digunakan.

Untuk memulai, Anda dapat menghubungi salah satu pakar AI kami dan kami dapat memberi Anda demo & uji coba Nanonets AI Assistant yang dipersonalisasi berdasarkan kasus penggunaan Anda.

Setelah diatur, Anda dapat menggunakan Nanonets AI Assistant untuk –

Buat Alur Kerja Obrolan RAG

Berdayakan tim Anda dengan informasi komprehensif dan real-time dari semua sumber data Anda.

Buat Alur Kerja Agen RAG

Gunakan bahasa alami untuk membuat dan menjalankan alur kerja kompleks yang didukung oleh LLM yang berinteraksi dengan semua aplikasi dan data Anda.

Terapkan Chatbots berbasis RAG

Bangun dan Terapkan Chatbot AI Khusus yang siap digunakan dan dapat mengenali Anda dalam hitungan menit.

Dorong Efisiensi Tim Anda

Dengan Nanonets AI, Anda tidak hanya mengintegrasikan data; Anda meningkatkan kemampuan tim Anda. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas sehari-hari dan memberikan respons yang mendalam, tim Anda dapat mengalokasikan kembali fokus mereka pada inisiatif strategis.

Asisten AI berbasis RAG dari Nanonets lebih dari sekadar alat; ini adalah katalis yang menyederhanakan operasi, meningkatkan aksesibilitas data, dan mendorong organisasi Anda menuju masa depan pengambilan keputusan dan otomatisasi yang tepat.

Hubungkan data dan aplikasi Anda dengan Nanonets AI Assistant untuk mengobrol dengan data, menerapkan chatbot & agen khusus, dan membuat alur kerja RAG.

Stempel Waktu:

Lebih dari AI & Pembelajaran Mesin