Retrieval-Augmented Generation & RAG arbeidsflyter

Tidsstempel: 24. oktober 2023 9
Kilde node: 2955016

Introduksjon

Retrieval Augmented Generation, eller RAG, er en mekanisme som hjelper store språkmodeller (LLM) som GPT til å bli mer nyttige og kunnskapsrike ved å hente inn informasjon fra en butikk med nyttige data, omtrent som å hente en bok fra et bibliotek. Her er hvordan RAG lager magi med enkle AI-arbeidsflyter:

  • Kunnskapsbase (inndata): Tenk på dette som et stort bibliotek fullt av nyttige ting – vanlige spørsmål, manualer, dokumenter osv. Når et spørsmål dukker opp, er det her systemet ser etter svar.
  • Utløser/spørring (inndata): Dette er utgangspunktet. Vanligvis er det et spørsmål eller en forespørsel fra en bruker som forteller systemet: "Hei, jeg trenger at du gjør noe!"
  • Oppgave/handling (utdata): Når systemet får avtrekkeren, går det i gang. Hvis det er et spørsmål, graver det opp et svar. Hvis det er en forespørsel om å gjøre noe, får den den tingen gjort.

La oss nå dele opp RAG-mekanismen i enkle trinn:

  1. Henting: For det første, når et spørsmål eller forespørsel kommer inn, leter RAG gjennom kunnskapsbasen for å finne relevant informasjon.
  2. Forstørrelse: Deretter tar den denne informasjonen og blander den opp med det opprinnelige spørsmålet eller forespørselen. Dette er som å legge til flere detaljer i den grunnleggende forespørselen for å sikre at systemet forstår den fullt ut.
  3. Generasjon: Til slutt, med all denne rike informasjonen for hånden, mater den den inn i en stor språkmodell som deretter lager et godt informert svar eller utfører den nødvendige handlingen.

Så, i et nøtteskall, er RAG som å ha en smart assistent som først slår opp nyttig informasjon, blander den med spørsmålet for hånden, og deretter enten gir et godt avrundet svar eller utfører en oppgave etter behov. På denne måten, med RAG, skyter AI-systemet ditt ikke bare i mørket; den har en solid informasjonsbase å jobbe fra, noe som gjør den mer pålitelig og nyttig.

Hvilket problem løser de?

Å bygge bro over kunnskapsgapet

Generativ AI, drevet av LLM-er, er dyktig til å skape tekstsvar basert på en kolossal mengde data den ble trent på. Selv om denne opplæringen gjør det mulig å lage lesbar og detaljert tekst, er den statiske karakteren til treningsdataene en kritisk begrensning. Informasjonen i modellen blir utdatert over tid, og i et dynamisk scenario som en bedrifts chatbot, kan fraværet av sanntids- eller organisasjonsspesifikke data føre til feilaktige eller misvisende svar. Dette scenariet er skadelig ettersom det undergraver brukerens tillit til teknologien, og utgjør en betydelig utfordring, spesielt i kundesentrerte eller virksomhetskritiske applikasjoner.

RAG-løsningen

RAG kommer til unnsetning ved å kombinere de generative egenskapene til LLM-er med sanntids, målrettet informasjonsinnhenting, uten å endre den underliggende modellen. Denne fusjonen lar AI-systemet gi svar som ikke bare er kontekstuelt passende, men også basert på de nyeste dataene. For eksempel, i et sportsligascenario, mens en LLM kan gi generisk informasjon om sporten eller lagene, gir RAG AI mulighet til å levere sanntidsoppdateringer om nylige kamper eller spillerskader ved å få tilgang til eksterne datakilder som databaser, nyhetsfeeds eller til og med ligaens egne datalager.

Data som holder seg oppdatert

Essensen av RAG ligger i dens evne til å utvide LLM med ferske, domenespesifikke data. Den kontinuerlige oppdateringen av kunnskapsdepotet i RAG er en kostnadseffektiv måte å sikre at den generative AI forblir oppdatert. Dessuten gir det et lag med kontekst som en generalisert LLM mangler, og forbedrer dermed kvaliteten på svarene. Muligheten til å identifisere, korrigere eller slette uriktig informasjon innenfor RAGs kunnskapslager bidrar ytterligere til appellen, og sikrer en selvkorrigerende mekanisme for mer nøyaktig informasjonsinnhenting.

Eksempler på RAG arbeidsflyter

I utviklingen av kunstig intelligens har Retrieval-Augmented Generation (RAG) en betydelig innvirkning på tvers av ulike forretningssektorer ved å forbedre mulighetene til store språkmodeller (LLM) betydelig. La oss se på noen få eksempler for å få en følelse av hvordan RAG-arbeidsflyter automatiserer oppgaver –

  1. Innhenting og deling av internt teamkunnskap:
    1. Scenario: Et multinasjonalt selskap med en diversifisert portefølje av prosjekter står ofte overfor utfordringer med å effektivt dele kunnskap og innsikt på tvers av teamene sine. For å avhjelpe dette implementerer selskapet en RAG-utvidet plattform for å effektivisere intern kunnskapsinnhenting og deling.
    2. arbeidsflyt:
      1. Henting:
        1. Eksempelspørsmål: En prosjektleder spør: "Har vi jobbet med noen prosjekter relatert til fornybar energi de siste tre årene?"
        2. RAG-mekanismen søker øyeblikkelig gjennom de interne databasene, tidligere prosjektrapporter og eventuelle andre relevante depoter for å hente informasjon om selskapets involvering i fornybar energiprosjekter over den angitte perioden.
      2. Forstørrelse:
        1. De hentede dataene inkluderer prosjekttitler, nøkkelpersonell, sluttleveranser og resultatene av hvert prosjekt.
        2. Den kan også hente lenker til relevant kommunikasjon, presentasjoner eller dokumenter som ble delt internt i løpet av disse prosjektene.
      3. Generasjon:
        1. Eksempel på svar: Systemet genererer en omfattende respons:
          «Ja, i løpet av de siste tre årene har vi engasjert oss i tre store fornybar energiprosjekter. Prosjektet "Solar Innovations" ble ledet av Sarah Johnson fra Sustainability Team og ble avsluttet i desember 2021 med utviklingen av en solcelledrevet ladestasjonsprototype. Prosjektet 'Wind Energy Efficiency' ledet av Mark D'Souza, hadde som mål å forbedre vindturbineffektiviteten og ble fullført i juni 2022. Til slutt var 'Renewable Energy Policy Advocacy' et tverravdelingsinitiativ som ble avsluttet i september 2022, og laget et forslag til politikk. for å fremme bruk av fornybar energi i lokalsamfunn. Du kan få tilgang til relevante dokumenter, rapporter og presentasjoner via lenkene som er gitt."
  2. Automatiserte markedsføringskampanjer:
    • Scenario: Et digitalt markedsføringsbyrå implementerer RAG for å automatisere opprettelsen og distribusjonen av markedsføringskampanjer basert på sanntids markedstrender og forbrukeratferd.
    • Arbeidsflyt:
      • Henting: Hver gang en ny kundeemne kommer inn i systemet, henter RAG-mekanismen relevante detaljer om kundeemnet og deres organisasjon og utløser starten på arbeidsflyten.
      • Forstørrelse: Den kombinerer disse dataene med kundens markedsføringsmål, merkevareretningslinjer og måldemografi.
      • Oppgaveutførelse: Systemet designer og distribuerer selvstendig en skreddersydd markedsføringskampanje på tvers av ulike digitale kanaler for å utnytte den identifiserte trenden, og sporer kampanjens ytelse i sanntid for mulige justeringer.
  3. Juridisk forskning og saksforberedelse:
    • Scenario: Et advokatfirma integrerer RAG for å fremskynde juridisk forskning og saksforberedelse.
    • Arbeidsflyt:
      • Henting: Ved innspill om en ny sak trekker den opp relevante juridiske presedenser, vedtekter og nylige dommer.
      • Forstørrelse: Den korrelerer disse dataene med saksdetaljene.
      • Generasjon: Systemet utarbeider en foreløpig saksrapport, noe som reduserer tiden advokater bruker på forundersøkelser betydelig.
  4. Forbedring av kundeservice:
    • Scenario: Et telekommunikasjonsselskap implementerer en RAG-utvidet chatbot for å håndtere kundeforespørsler angående plandetaljer, fakturering og feilsøking av vanlige problemer.
    • Arbeidsflyt:
      • Henting: Når systemet mottar en forespørsel om en spesifikk plans datatillegg, refererer systemet til de siste planene og tilbudene fra databasen.
      • Forstørrelse: Den kombinerer denne hentede informasjonen med kundens gjeldende plandetaljer (fra kundeprofilen) og den opprinnelige spørringen.
      • Generasjon: Systemet genererer et skreddersydd svar, som forklarer datatilleggsforskjellene mellom kundens gjeldende plan og den forespurte planen.
  5. Lagerstyring og ombestilling:
    1. Scenario: Et e-handelsselskap bruker et RAG-utvidet system for å administrere beholdning og automatisk ombestille produkter når lagernivået faller under en forhåndsbestemt terskel.
    2. arbeidsflyt:
      1. Henting: Når et produkts lagerbeholdning når et lavt nivå, sjekker systemet salgshistorikken, sesongmessige etterspørselssvingninger og gjeldende markedstrender fra databasen.
      2. Forstørrelse: Ved å kombinere de hentede dataene med produktets etterbestillingsfrekvens, ledetider og leverandørdetaljer, bestemmer den den optimale mengden som skal bestilles på nytt.
      3. Oppgaveutførelse: Systemet danner grensesnitt med selskapets innkjøpsprogramvare for automatisk å legge inn en innkjøpsordre hos leverandøren, og sikre at e-handelsplattformen aldri går tom for populære produkter.
  6. Onboarding av ansatte og IT-oppsett:
    1. Scenario: Et multinasjonalt selskap bruker et RAG-drevet system for å effektivisere onboarding-prosessen for nye ansatte, og sikrer at alle IT-krav er satt opp før den ansattes første dag.
    2. arbeidsflyt:
      1. Henting: Ved mottak av detaljer om en ny ansettelse, konsulterer systemet HR-databasen for å bestemme den ansattes rolle, avdeling og plassering.
      2. Forstørrelse: Den korrelerer denne informasjonen med selskapets IT-policyer, og bestemmer programvaren, maskinvaren og tilgangstillatelsene den nye medarbeideren trenger.
      3. Oppgaveutførelse: Systemet kommuniserer deretter med IT-avdelingens billettsystem, og genererer automatisk billetter for å sette opp en ny arbeidsstasjon, installere nødvendig programvare og gi passende systemtilgang. Dette sikrer at når den nye medarbeideren starter, er arbeidsstasjonen klar, og de kan umiddelbart dykke inn i sitt ansvar.

Disse eksemplene understreker allsidigheten og de praktiske fordelene ved å bruke RAG-arbeidsflyter for å håndtere komplekse forretningsutfordringer i sanntid på tvers av en myriade av domener.

Koble dataene og appene dine med Nanonets AI Assistant for å chatte med data, distribuere tilpassede chatbots og agenter og lage RAG-arbeidsflyter.

Hvordan bygge dine egne RAG-arbeidsflyter?

Prosess for å bygge en RAG-arbeidsflyt

Prosessen med å bygge en RAG-arbeidsflyt (Retrieval Augmented Generation) kan deles inn i flere nøkkeltrinn. Disse trinnene kan kategoriseres i tre hovedprosesser: inntak, gjenfinningog generasjonen, samt noen ekstra forberedelser:

1. Forberedelse:
  • Kunnskapsbaseforberedelse: Forbered et datalager eller en kunnskapsbase ved å innta data fra ulike kilder – apper, dokumenter, databaser. Disse dataene bør formateres for å tillate effektiv søkbarhet, noe som i utgangspunktet betyr at disse dataene skal formateres til en enhetlig "Dokument"-objektrepresentasjon.
2. Svelgingsprosess:
  • Oppsett av vektordatabase: Bruk vektordatabaser som kunnskapsbaser, bruk ulike indekseringsalgoritmer for å organisere høydimensjonale vektorer, noe som muliggjør rask og robust spørringsevne.
    • Datautvinning: Trekk ut data fra disse dokumentene.
    • Datachunking: Bryt ned dokumenter i biter av dataseksjoner.
    • Datainnbygging: Forvandle disse bitene til innebygginger ved å bruke en innebyggingsmodell som den som tilbys av OpenAI.
  • Utvikle en mekanisme for å innta brukersøket ditt. Dette kan være et brukergrensesnitt eller en API-basert arbeidsflyt.
3. Hentingsprosess:
  • Innbygging av søk: Få datainnbyggingen for brukerspørringen.
  • Henting av stykker: Utfør et hybridsøk for å finne de mest relevante lagrede delene i Vector Database basert på søkeinnbyggingen.
  • Innholdstrekk: Trekk det mest relevante innholdet fra kunnskapsbasen din inn i forespørselen din som kontekst.
4. Generasjonsprosess:
  • Prompt generering: Kombiner den hentede informasjonen med den opprinnelige spørringen for å danne en ledetekst. Nå kan du utføre -
    • Responsgenerering: Send den kombinerte ledeteksten til LLM (Large Language Model) for å generere et godt informert svar.
    • Oppgaveutførelse: Send den kombinerte ledeteksten til din LLM-dataagent, som vil utlede den riktige oppgaven som skal utføres basert på spørringen din og utføre den. Du kan for eksempel opprette en Gmail-dataagent og deretter be den om å "sende salgsfremmende e-poster til nylige Hubspot-emner", og dataagenten vil -
        • hente nylige kundeemner fra Hubspot.
        • bruk kunnskapsbasen din til å få relevant informasjon om potensielle kunder. Kunnskapsbasen din kan ta inn data fra flere datakilder – LinkedIn, Lead Enrichment APIer og så videre.
        • kuratere personlig tilpassede reklame-e-poster for hver kundeemne.
        • send disse e-postene ved hjelp av e-postleverandøren/e-postkampanjeadministratoren.
5. Konfigurasjon og optimalisering:
  • tilpasning: Tilpass arbeidsflyten for å passe til spesifikke krav, som kan inkludere justering av inntaksflyten, for eksempel forbehandling, chunking og valg av innebyggingsmodell.
  • optimalisering: Implementer optimaliseringsstrategier for å forbedre kvaliteten på henting og redusere token-antallet til prosess, noe som kan føre til ytelse og kostnadsoptimalisering i stor skala.

Implementere en selv

Implementering av en RAG-arbeidsflyt (Retrieval Augmented Generation) er en kompleks oppgave som involverer en rekke trinn og en god forståelse av de underliggende algoritmene og systemene. Nedenfor er de fremhevede utfordringene og trinnene for å overvinne dem for de som ønsker å implementere en RAG-arbeidsflyt:

Utfordringer med å bygge din egen RAG-arbeidsflyt:
  1. Nyhet og mangel på etablert praksis: RAG er en relativt ny teknologi, først foreslått i 2020, og utviklere finner fortsatt ut beste praksis for å implementere mekanismene for informasjonsinnhenting i generativ AI.
  2. Kostnad: Implementering av RAG vil være dyrere enn å bruke en stor språkmodell (LLM) alene. Det er imidlertid mindre kostbart enn å ofte omskolere LLM.
  3. Datastrukturering: Å bestemme hvordan strukturerte og ustrukturerte data best skal modelleres innenfor kunnskapsbiblioteket og vektordatabasen er en sentral utfordring.
  4. Inkrementell datamating: Å utvikle prosesser for trinnvis mating av data inn i RAG-systemet er avgjørende.
  5. Håndtering av unøyaktigheter: Det er nødvendig å sette på plass prosesser for å håndtere rapporter om unøyaktigheter og for å korrigere eller slette disse informasjonskildene i RAG-systemet.

Koble dataene og appene dine med Nanonets AI Assistant for å chatte med data, distribuere tilpassede chatbots og agenter og lage RAG-arbeidsflyter.

Slik kommer du i gang med å lage din egen RAG-arbeidsflyt:

Implementering av en RAG-arbeidsflyt krever en blanding av teknisk kunnskap, de riktige verktøyene og kontinuerlig læring og optimalisering for å sikre effektiviteten og effektiviteten i å nå dine mål. For de som ønsker å implementere RAG-arbeidsflyter selv, har vi samlet en liste over omfattende praktiske guider som leder deg gjennom implementeringsprosessene i detalj –

Hver av veiledningene kommer med en unik tilnærming eller plattform for å oppnå ønsket implementering på de spesifiserte emnene.

Hvis du ønsker å fordype deg i å bygge dine egne RAG-arbeidsflyter, anbefaler vi å sjekke ut alle artiklene ovenfor for å få en helhetlig følelse som kreves for å komme i gang med reisen din.

Implementer RAG-arbeidsflyter ved hjelp av ML-plattformer

Selv om lokket med å konstruere en Retrieval Augmented Generation (RAG) arbeidsflyt fra grunnen av gir en viss følelse av prestasjon og tilpasning, er det unektelig en kompleks innsats. Flere virksomheter erkjenner forviklingene og utfordringene, og har gått videre og tilbyr spesialiserte plattformer og tjenester for å forenkle denne prosessen. Å utnytte disse plattformene kan ikke bare spare verdifull tid og ressurser, men også sikre at implementeringen er basert på bransjens beste praksis og er optimalisert for ytelse.

For organisasjoner eller enkeltpersoner som kanskje ikke har båndbredden eller ekspertisen til å bygge et RAG-system fra bunnen av, er disse ML-plattformene en levedyktig løsning. Ved å velge disse plattformene kan man:

  • Omgå de tekniske kompleksitetene: Unngå de intrikate trinnene med datastrukturering, innebygging og gjenfinningsprosesser. Disse plattformene kommer ofte med forhåndsbygde løsninger og rammeverk skreddersydd for RAG-arbeidsflyter.
  • Utnytt ekspertise: Dra nytte av ekspertisen til fagfolk som har en dyp forståelse av RAG-systemer og allerede har tatt tak i mange av utfordringene knyttet til implementeringen.
  • skalerbarhet: Disse plattformene er ofte utformet med skalerbarhet i tankene, og sikrer at etter hvert som dataene dine vokser eller kravene endres, kan systemet tilpasse seg uten en fullstendig overhaling.
  • Kostnadseffektivitet: Selv om det er en forbundet kostnad med å bruke en plattform, kan det vise seg å være mer kostnadseffektivt i det lange løp, spesielt når man vurderer kostnadene ved feilsøking, optimalisering og potensielle re-implementeringer.

La oss ta en titt på plattformer som tilbyr RAG-arbeidsflytopprettingsmuligheter.

Nanonetter

Nanonets tilbyr sikre AI-assistenter, chatbots og RAG-arbeidsflyter drevet av bedriftens data. Det muliggjør sanntidsdatasynkronisering mellom ulike datakilder, noe som muliggjør omfattende informasjonshenting for team. Plattformen tillater opprettelse av chatbots sammen med distribusjon av komplekse arbeidsflyter gjennom naturlig språk, drevet av Large Language Models (LLMs). Den gir også datakoblinger for å lese og skrive data i appene dine, og muligheten til å bruke LLM-agenter til å utføre handlinger direkte på eksterne apper.

Nanonets AI Assistant produktside

AWS Generativ AI

AWS tilbyr en rekke tjenester og verktøy under sin Generative AI-paraply for å imøtekomme ulike forretningsbehov. Det gir tilgang til et bredt spekter av bransjeledende fundamentmodeller fra ulike leverandører gjennom Amazon Bedrock. Brukere kan tilpasse disse grunnmodellene med sine egne data for å bygge mer personlige og differensierte opplevelser. AWS legger vekt på sikkerhet og personvern, og sikrer databeskyttelse når du tilpasser fundamentmodeller. Den fremhever også kostnadseffektiv infrastruktur for å skalere generativ AI, med alternativer som AWS Trainium, AWS Inferentia og NVIDIA GPUer for å oppnå best prisytelse. Dessuten letter AWS bygging, opplæring og distribusjon av fundamentmodeller på Amazon SageMaker, og utvider kraften til fundamentmodeller til en brukers spesifikke brukstilfeller.

AWS Generative AI-produktside

Generativ AI på Google Cloud

Google Clouds Generative AI gir en robust pakke med verktøy for å utvikle AI-modeller, forbedre søk og muliggjøre AI-drevne samtaler. Den utmerker seg innen sentimentanalyse, språkbehandling, taleteknologier og automatisert dokumenthåndtering. I tillegg kan den lage RAG-arbeidsflyter og LLM-agenter, imøtekomme ulike forretningskrav med en flerspråklig tilnærming, noe som gjør den til en omfattende løsning for ulike bedriftsbehov.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Oracles Generative AI (OCI Generative AI) er skreddersydd for bedrifter, og tilbyr overlegne modeller kombinert med utmerket dataadministrasjon, AI-infrastruktur og forretningsapplikasjoner. Den tillater raffinering av modeller ved å bruke brukerens egne data uten å dele dem med store språkmodellleverandører eller andre kunder, og sikrer dermed sikkerhet og personvern. Plattformen muliggjør distribusjon av modeller på dedikerte AI-klynger for forutsigbar ytelse og prissetting. OCI Generative AI tilbyr ulike brukstilfeller som tekstoppsummering, kopigenerering, oppretting av chatbot, stilistisk konvertering, tekstklassifisering og datasøk, og adresserer et spekter av bedriftsbehov. Den behandler brukerens input, som kan inkludere naturlig språk, input/output eksempler og instruksjoner, for å generere, oppsummere, transformere, trekke ut informasjon eller klassifisere tekst basert på brukerforespørsler, og sende tilbake et svar i det angitte formatet.

Oracle Generative AI

Cloudera

I riket av Generative AI fremstår Cloudera som en pålitelig alliert for bedrifter. Deres åpne datainnsjø, tilgjengelig på både offentlige og private skyer, er en hjørnestein. De tilbyr en rekke datatjenester som hjelper hele datalivssyklusreisen, fra kanten til AI. Deres evner strekker seg til sanntidsdatastrømming, datalagring og analyse i åpne innsjøer, og distribusjon og overvåking av maskinlæringsmodeller via Cloudera Data Platform. Betydelig nok muliggjør Cloudera å lage Retrieval Augmented Generation-arbeidsflyter, og kombinerer en kraftig kombinasjon av gjenfinnings- og generasjonsfunksjoner for forbedrede AI-applikasjoner.

Cloudera bloggside

sanke

Glean bruker AI for å forbedre arbeidsplasssøk og kunnskapsoppdagelse. Den utnytter vektorsøk og dyplæringsbaserte store språkmodeller for semantisk forståelse av søk, og forbedrer kontinuerlig søkerelevansen. Den tilbyr også en generativ AI-assistent for å svare på spørsmål og oppsummere informasjon på tvers av dokumenter, billetter og mer. Plattformen gir personlig tilpassede søkeresultater og foreslår informasjon basert på brukeraktivitet og trender, i tillegg til å forenkle enkel oppsett og integrasjon med over 100 koblinger til ulike apper.

Gleans hjemmeside

landbot

Landbot tilbyr en pakke med verktøy for å skape samtaleopplevelser. Det forenkler generering av potensielle kunder, kundeengasjement og støtte via chatbots på nettsteder eller WhatsApp. Brukere kan designe, distribuere og skalere chatboter med en kode uten kode, og integrere dem med populære plattformer som Slack og Messenger. Det gir også forskjellige maler for forskjellige brukstilfeller som generering av potensielle salg, kundestøtte og produktpromotering

Hjemmeside for Landbot.io

chatbase

Chatbase gir en plattform for å tilpasse ChatGPT for å tilpasse seg en merkevares personlighet og nettstedutseende. Det gir mulighet for innsamling av kundeemner, daglige samtaleoppsummeringer og integrasjon med andre verktøy som Zapier, Slack og Messenger. Plattformen er designet for å tilby en personlig chatbot-opplevelse for bedrifter.

Chatbase produktside

Skala AI

Scale AI adresserer dataflaskehalsen i AI-applikasjonsutvikling ved å tilby finjustering og RLHF for tilpasning av fundamentmodeller til spesifikke forretningsbehov. Den integrerer eller samarbeider med ledende AI-modeller, noe som gjør det mulig for bedrifter å innlemme dataene sine for strategisk differensiering. Sammen med muligheten til å lage RAG-arbeidsflyter og LLM-agenter, gir Scale AI en fullstack generativ AI-plattform for akselerert AI-applikasjonsutvikling.

Skala AI hjemmeside

Shakudo – LLM-løsninger

Shakudo tilbyr en enhetlig løsning for å distribuere store språkmodeller (LLM), administrere vektordatabaser og etablere robuste datapipelines. Det effektiviserer overgangen fra lokale demoer til produksjonsgrad LLM-tjenester med sanntidsovervåking og automatisert orkestrering. Plattformen støtter fleksible generative AI-operasjoner, vektordatabaser med høy gjennomstrømning og tilbyr en rekke spesialiserte LLMOPS-verktøy, noe som forbedrer funksjonsrikdommen til eksisterende teknologistabler.

Shakundo RAG Workflows produktside

Hver plattform/bedrift som er nevnt har sitt eget sett med unike funksjoner og muligheter, og kan utforskes videre for å forstå hvordan de kan utnyttes for å koble sammen bedriftsdata og implementere RAG-arbeidsflyter.

Koble dataene og appene dine med Nanonets AI Assistant for å chatte med data, distribuere tilpassede chatbots og agenter og lage RAG-arbeidsflyter.

RAG arbeidsflyter med nanonetter

I området for å utvide språkmodeller for å levere mer presise og innsiktsfulle svar, står Retrieval Augmented Generation (RAG) som en sentral mekanisme. Denne intrikate prosessen øker påliteligheten og nytten av AI-systemer, og sikrer at de ikke bare opererer i et informasjonsvakuum.

I hjertet av dette fremstår Nanonets AI Assistant som en sikker, multifunksjonell AI-ledsager designet for å bygge bro mellom organisasjonskunnskapen din og Large Language Models (LLM), alt innenfor et brukervennlig grensesnitt.

Her er et glimt av den sømløse integrasjonen og arbeidsflytforbedringen som tilbys av Nanonets' RAG-funksjoner:

Datatilkobling:

Nanonets muliggjør sømløse tilkoblinger til over 100 populære arbeidsområdeapplikasjoner, inkludert Slack, Notion, Google Suite, Salesforce og Zendesk, blant andre. Den er dyktig i å håndtere et bredt spekter av datatyper, det være seg ustrukturerte som PDF-er, TXT-er, bilder, lyd- og videofiler, eller strukturerte data som CSV-er, regneark, MongoDB og SQL-databaser. Denne bredspektrede datatilkoblingen sikrer en robust kunnskapsbase for RAG-mekanismen å trekke fra.

Trigger- og handlingsagenter:

Med Nanonets er det en lek å sette opp trigger/action agenter. Disse agentene er på vakt for hendelser på tvers av arbeidsområdeappene dine, og setter i gang handlinger etter behov. Etabler for eksempel en arbeidsflyt for å overvåke nye e-poster på support@din_bedrift.com, bruk dokumentasjonen din og tidligere e-postsamtaler som en kunnskapsbase, lag utkast til et innsiktsfullt e-postsvar og send det ut, alt orkestrert sømløst.

Strømlinjeformet datainntak og indeksering:

Optimalisert datainntak og indeksering er en del av pakken, og sikrer jevn databehandling som håndteres i bakgrunnen av Nanonets AI Assistant. Denne optimaliseringen er avgjørende for sanntidssynkronisering med datakilder, og sikrer at RAG-mekanismen har den nyeste informasjonen å jobbe med.

For å komme i gang kan du ta en samtale med en av våre AI-eksperter, og vi kan gi deg en personlig demo og prøveversjon av Nanonets AI Assistant basert på ditt bruksområde.

Når den er konfigurert, kan du bruke Nanonets AI-assistent til å –

Opprett RAG Chat arbeidsflyter

Styr teamene dine med omfattende sanntidsinformasjon fra alle datakildene dine.

Opprett RAG-agentarbeidsflyter

Bruk naturlig språk for å lage og kjøre komplekse arbeidsflyter drevet av LLM-er som samhandler med alle appene og dataene dine.

Distribuer RAG-baserte Chatbots

Bygg og distribuer klar til bruk Custom AI Chatbots som kjenner deg i løpet av minutter.

Fremdriv teamets effektivitet

Med Nanonets AI integrerer du ikke bare data; du superlader teamets evner. Ved å automatisere hverdagslige oppgaver og gi innsiktsfulle svar, kan teamene dine omfordele fokuset på strategiske initiativer.

Nanonets' RAG-drevne AI Assistant er mer enn bare et verktøy; det er en katalysator som effektiviserer driften, forbedrer datatilgjengelighet og driver organisasjonen din mot en fremtid med informert beslutningstaking og automatisering.

Koble dataene og appene dine med Nanonets AI Assistant for å chatte med data, distribuere tilpassede chatbots og agenter og lage RAG-arbeidsflyter.

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring