Generowanie rozszerzone przy pobieraniu i przepływy pracy RAG

Znacznik czasu: 24 października 2023 9:40
Węzeł źródłowy: 2955016

Wprowadzenie

Retrieval Augmented Generation (RAG) to mechanizm, który pomaga dużym modelom językowym (LLM), takim jak GPT, stać się bardziej użytecznymi i kompetentnymi, pobierając informacje ze magazynu przydatnych danych, podobnie jak pobieranie książki z biblioteki. Oto jak RAG tworzy magię dzięki prostym przepływom pracy AI:

  • Baza wiedzy (wejście): Pomyśl o tym jak o dużej bibliotece pełnej przydatnych rzeczy — często zadawanych pytań, podręcznikach, dokumentach itp. Kiedy pojawia się pytanie, system szuka odpowiedzi w tym miejscu.
  • Wyzwalacz/zapytanie (wejście): To jest punkt wyjścia. Zwykle jest to pytanie lub prośba użytkownika, które mówią systemowi: „Hej, potrzebuję, żebyś coś zrobił!”.
  • Zadanie/działanie (wynik): Gdy system zostanie uruchomiony, rozpoczyna działanie. Jeśli to pytanie, szuka odpowiedzi. Jeśli jest to prośba o zrobienie czegoś, to zostanie to zrobione.

Podzielmy teraz mechanizm RAG na proste kroki:

  1. Wyszukiwanie: Po pierwsze, gdy pojawi się pytanie lub prośba, RAG przeszukuje bazę wiedzy w celu znalezienia odpowiednich informacji.
  2. zwiększenie: Następnie pobiera te informacje i łączy je z pierwotnym pytaniem lub prośbą. To jakby dodać więcej szczegółów do podstawowego żądania, aby mieć pewność, że system je w pełni zrozumiał.
  3. Pożądania: Na koniec, mając pod ręką te wszystkie bogate informacje, wprowadza je do dużego modelu językowego, który następnie tworzy opartą na informacjach odpowiedź lub wykonuje wymagane działanie.

Krótko mówiąc, RAG przypomina inteligentnego asystenta, który najpierw wyszukuje przydatne informacje, łączy je z zadanym pytaniem, a następnie albo udziela wyczerpującej odpowiedzi, albo wykonuje zadanie w razie potrzeby. W ten sposób dzięki RAG Twój system sztucznej inteligencji nie będzie po prostu strzelał w ciemności; ma solidną bazę informacji, na której można pracować, dzięki czemu jest bardziej niezawodny i pomocny.

Jaki problem rozwiązują?

Niwelowanie luki w wiedzy

Generacyjna sztuczna inteligencja, oparta na LLM, jest biegła w tworzeniu odpowiedzi tekstowych w oparciu o kolosalną ilość danych, na których została przeszkolona. Chociaż to szkolenie umożliwia tworzenie czytelnego i szczegółowego tekstu, statyczny charakter danych szkoleniowych jest krytycznym ograniczeniem. Informacje zawarte w modelu z biegiem czasu stają się nieaktualne, a w scenariuszu dynamicznym, takim jak chatbot korporacyjny, brak danych w czasie rzeczywistym lub danych specyficznych dla organizacji może prowadzić do nieprawidłowych lub wprowadzających w błąd odpowiedzi. Scenariusz ten jest szkodliwy, ponieważ podważa zaufanie użytkownika do technologii, stwarzając poważne wyzwanie, zwłaszcza w zastosowaniach zorientowanych na klienta lub o znaczeniu krytycznym.

Rozwiązanie RAG

RAG przychodzi na ratunek, łącząc generatywne możliwości LLM z ukierunkowanym wyszukiwaniem informacji w czasie rzeczywistym, bez zmiany podstawowego modelu. Dzięki temu połączeniu system sztucznej inteligencji może zapewniać odpowiedzi nie tylko trafne kontekstowo, ale także oparte na najbardziej aktualnych danych. Na przykład w scenariuszu ligi sportowej, podczas gdy LLM może dostarczać ogólnych informacji o sporcie lub drużynach, RAG umożliwia sztucznej inteligencji dostarczanie w czasie rzeczywistym aktualizacji na temat ostatnich meczów lub kontuzji zawodników poprzez dostęp do zewnętrznych źródeł danych, takich jak bazy danych, kanały informacyjne lub nawet własne repozytoria danych ligi.

Dane, które są zawsze aktualne

Istota RAG polega na jego zdolności do uzupełniania LLM o świeże, specyficzne dla domeny dane. Ciągła aktualizacja repozytorium wiedzy w RAG to opłacalny sposób zapewnienia aktualności generatywnej sztucznej inteligencji. Co więcej, zapewnia warstwę kontekstu, której brakuje uogólnionemu LLM, poprawiając w ten sposób jakość odpowiedzi. Możliwość identyfikowania, poprawiania lub usuwania nieprawidłowych informacji w repozytorium wiedzy RAG dodatkowo zwiększa jego atrakcyjność, zapewniając mechanizm samokorygujący w celu dokładniejszego wyszukiwania informacji.

Przykłady przepływów pracy RAG

W rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji technologia wspomaganego wyszukiwania (RAG) wywiera znaczący wpływ na różne sektory biznesowe, znacznie zwiększając możliwości modeli wielkojęzycznych (LLM). Przyjrzyjmy się kilku przykładom, aby zrozumieć, w jaki sposób przepływy pracy RAG automatyzują zadania –

  1. Pobieranie i udostępnianie wiedzy zespołu wewnętrznego:
    1. Scenariusz: Międzynarodowa korporacja ze zróżnicowanym portfelem projektów często staje przed wyzwaniami w zakresie skutecznego dzielenia się wiedzą i spostrzeżeniami pomiędzy swoimi zespołami. Aby temu zaradzić, firma wdraża platformę wzmocnioną RAG, aby usprawnić wewnętrzne wyszukiwanie i udostępnianie wiedzy.
    2. Workflow:
      1. Wyszukiwanie:
        1. Przykładowe zapytanie: Kierownik projektu pyta: „Czy w ciągu ostatnich trzech lat pracowaliśmy nad jakimikolwiek projektami związanymi z energią odnawialną?”
        2. Mechanizm RAG błyskawicznie przeszukuje wewnętrzne bazy danych, raporty z poprzednich projektów oraz inne istotne repozytoria w celu uzyskania informacji dotyczących zaangażowania firmy w projekty dotyczące energii odnawialnej w określonym okresie.
      2. zwiększenie:
        1. Pobrane dane obejmują tytuły projektów, kluczowy personel, końcowe produkty i wyniki każdego projektu.
        2. Może także pobierać łącza do wszelkich odpowiednich komunikatów, prezentacji lub dokumentów udostępnionych wewnętrznie w trakcie realizacji tych projektów.
      3. Pożądania:
        1. Przykładowa odpowiedź: System generuje kompleksową odpowiedź:
          „Tak, w ciągu ostatnich trzech lat zaangażowaliśmy się w trzy duże projekty dotyczące energii odnawialnej. Projekt „Solar Innovations” był prowadzony przez Sarah Johnson z zespołu ds. zrównoważonego rozwoju i zakończył się w grudniu 2021 r. opracowaniem prototypu stacji ładowania zasilanej energią słoneczną. Projekt „Efektywność energii wiatrowej” kierowany przez Marka D'Souza, którego celem było zwiększenie wydajności turbin wiatrowych i został ukończony w czerwcu 2022 r. Wreszcie, „Propagowanie polityki w zakresie energii odnawialnej” było inicjatywą międzyresortową, która zakończyła się we wrześniu 2022 r., tworząc propozycję polityki za promowanie wykorzystania energii odnawialnej w społecznościach lokalnych. Dostęp do odpowiednich dokumentów, raportów i prezentacji można uzyskać za pośrednictwem podanych łączy.
  2. Zautomatyzowane kampanie marketingowe:
    • Scenariusz: Agencja marketingu cyfrowego wdraża RAG, aby zautomatyzować tworzenie i wdrażanie kampanii marketingowych w oparciu o trendy rynkowe i zachowania konsumentów w czasie rzeczywistym.
    • Workflow:
      • Wyszukiwanie: Za każdym razem, gdy do systemu trafia nowy lead, mechanizm RAG pobiera odpowiednie szczegóły dotyczące leada i jego organizacji oraz uruchamia przepływ pracy.
      • zwiększenie: łączy te dane z celami marketingowymi klienta, wytycznymi dotyczącymi marki i docelową grupą demograficzną.
      • Wykonanie zadania: System autonomicznie projektuje i wdraża dostosowaną kampanię marketingową w różnych kanałach cyfrowych, aby wykorzystać zidentyfikowany trend, śledząc skuteczność kampanii w czasie rzeczywistym w celu ewentualnych korekt.
  3. Badania prawne i przygotowanie spraw:
    • Scenariusz: Kancelaria prawnicza integruje RAG, aby przyspieszyć badania prawne i przygotowanie spraw.
    • Workflow:
      • Wyszukiwanie: Po wejściu na temat nowej sprawy wyświetla odpowiednie precedensy prawne, ustawy i najnowsze orzeczenia.
      • zwiększenie: Koreluje te dane ze szczegółami sprawy.
      • Pożądania: System sporządza wstępny opis sprawy, znacznie skracając czas poświęcany przez prawników na wstępne badania.
  4. Poprawa obsługi klienta:
    • Scenariusz: Firma telekomunikacyjna wdraża chatbota wspomaganego przez RAG, który obsługuje zapytania klientów dotyczące szczegółów planu, rozliczeń i rozwiązywania typowych problemów.
    • Workflow:
      • Wyszukiwanie: Po otrzymaniu zapytania o limit danych w ramach konkretnego planu system odwołuje się do najnowszych planów i ofert ze swojej bazy danych.
      • zwiększenie: Łączy pobrane informacje ze szczegółami bieżącego planu klienta (z profilu klienta) i oryginalnym zapytaniem.
      • Pożądania: System generuje dostosowaną odpowiedź, wyjaśniającą różnice w zakresie limitu danych pomiędzy bieżącym planem klienta a planem, którego dotyczy zapytanie.
  5. Zarządzanie zapasami i ponowne zamawianie:
    1. Scenariusz: Firma zajmująca się handlem elektronicznym wykorzystuje system rozszerzony o RAG do zarządzania zapasami i automatycznego ponownego zamawiania produktów, gdy poziom zapasów spadnie poniżej ustalonego z góry progu.
    2. Workflow:
      1. Wyszukiwanie: Gdy stan zapasów produktu osiągnie niski poziom, system sprawdza w swojej bazie danych historię sprzedaży, sezonowe wahania popytu oraz aktualne trendy rynkowe.
      2. Powiększenie: Łącząc pobrane dane z częstotliwością ponownego zamawiania produktu, czasem realizacji zamówienia i szczegółami dostawcy, określa optymalną ilość do ponownego zamówienia.
      3. Wykonanie zadania: Następnie system łączy się z oprogramowaniem zakupowym firmy, aby automatycznie złożyć zamówienie u dostawcy, dzięki czemu na platformie e-commerce nigdy nie zabraknie popularnych produktów.
  6. Wdrażanie pracowników i konfiguracja IT:
    1. Scenariusz: Międzynarodowa korporacja korzysta z systemu opartego na RAG, aby usprawnić proces wdrażania nowych pracowników, zapewniając, że wszystkie wymagania IT zostaną określone przed pierwszym dniem pracy pracownika.
    2. Workflow:
      1. Wyszukiwanie: Po otrzymaniu szczegółowych informacji o nowym zatrudnieniu system sprawdza bazę danych HR w celu określenia roli, działu i lokalizacji pracownika.
      2. Powiększenie: Koreluje te informacje z polityką IT firmy, określając oprogramowanie, sprzęt i uprawnienia dostępu, których będzie potrzebował nowy pracownik.
      3. Wykonanie zadania: System komunikuje się następnie z systemem biletowym działu IT, automatycznie generując zgłoszenia umożliwiające skonfigurowanie nowego stanowiska pracy, zainstalowanie niezbędnego oprogramowania i przyznanie odpowiedniego dostępu do systemu. Dzięki temu, gdy nowy pracownik zacznie pracę, jego stanowisko pracy będzie gotowe i będzie mógł od razu zająć się swoimi obowiązkami.

Przykłady te podkreślają wszechstronność i praktyczne korzyści wynikające ze stosowania przepływów pracy RAG w rozwiązywaniu złożonych wyzwań biznesowych w czasie rzeczywistym w niezliczonych domenach.

Połącz swoje dane i aplikacje za pomocą Nanonets AI Assistant, aby rozmawiać z danymi, wdrażać niestandardowe chatboty i agenty oraz tworzyć przepływy pracy RAG.

Jak zbudować własne przepływy pracy RAG?

Proces tworzenia przepływu pracy RAG

Proces tworzenia przepływu pracy generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG) można podzielić na kilka kluczowych etapów. Etapy te można podzielić na trzy główne procesy: przyjmowanie pokarmu, wyszukiwanie, generacja, a także dodatkowe przygotowanie:

1. Przygotowanie:
  • Przygotowanie bazy wiedzy: Przygotuj repozytorium danych lub bazę wiedzy, pozyskując dane z różnych źródeł – aplikacji, dokumentów, baz danych. Dane te powinny być sformatowane w sposób umożliwiający efektywne przeszukiwanie, co zasadniczo oznacza, że ​​dane te powinny być sformatowane w ujednoliconą reprezentację obiektu „Dokument”.
2. Proces spożycia:
  • Konfiguracja bazy danych wektorów: Wykorzystuj bazy danych wektorowych jako bazy wiedzy, stosując różne algorytmy indeksowania do organizowania wektorów wielowymiarowych, umożliwiając szybkie i niezawodne tworzenie zapytań.
    • Ekstrakcja danych: Wyodrębnij dane z tych dokumentów.
    • Porcjowanie danych: Podziel dokumenty na fragmenty sekcji danych.
    • Osadzanie danych: Przekształć te fragmenty w osady, korzystając z modelu osadzania, takiego jak ten dostarczony przez OpenAI.
  • Opracuj mechanizm pozyskiwania zapytań użytkownika. Może to być interfejs użytkownika lub przepływ pracy oparty na interfejsie API.
3. Proces odzyskiwania:
  • Osadzanie zapytań: Uzyskaj osadzenie danych dla zapytania użytkownika.
  • Odzyskiwanie fragmentów: Wykonaj wyszukiwanie hybrydowe, aby znaleźć najbardziej odpowiednie przechowywane fragmenty w bazie danych wektorowych w oparciu o osadzenie zapytania.
  • Pobieranie treści: Pobierz najbardziej odpowiednią treść z bazy wiedzy do podpowiedzi jako kontekst.
4. Proces generowania:
  • Generowanie podpowiedzi: Połącz pobrane informacje z oryginalnym zapytaniem, aby utworzyć podpowiedź. Teraz możesz wykonać –
    • Generowanie odpowiedzi: Wyślij połączony tekst zachęty do LLM (modelu dużego języka), aby wygenerować odpowiedź zawierającą szczegółowe informacje.
    • Wykonanie zadania: Wyślij połączony tekst monitu do agenta danych LLM, który na podstawie zapytania wykryje prawidłowe zadanie do wykonania i wykona je. Możesz na przykład utworzyć agenta danych Gmaila, a następnie poprosić go o „wysyłanie promocyjnych e-maili do ostatnich potencjalnych klientów Hubspot”, a agent danych:
        • pobierz najnowsze kontakty do potencjalnych klientów z Hubspot.
        • skorzystaj ze swojej bazy wiedzy, aby uzyskać odpowiednie informacje na temat potencjalnych klientów. Twoja baza wiedzy może pozyskiwać dane z wielu źródeł danych – LinkedIn, interfejsów API Lead Enrichment i tak dalej.
        • twórz spersonalizowane promocyjne e-maile dla każdego potencjalnego klienta.
        • wyślij te e-maile, korzystając ze swojego dostawcy poczty e-mail/menedżera kampanii e-mailowej.
5. Konfiguracja i optymalizacja:
  • Dostosowywanie: Dostosuj przepływ pracy, aby dopasować go do konkretnych wymagań, co może obejmować dostosowanie przepływu pozyskiwania, na przykład przetwarzanie wstępne, dzielenie na porcje i wybieranie modelu osadzania.
  • Optymalizacja: Wdrażaj strategie optymalizacji, aby poprawić jakość wyszukiwania i zmniejszyć liczbę tokenów w procesie, co może prowadzić do optymalizacji wydajności i kosztów na dużą skalę.

Wdrażanie jednego samodzielnie

Wdrażanie przepływu pracy generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG) to złożone zadanie, które obejmuje wiele etapów i dobre zrozumienie podstawowych algorytmów i systemów. Poniżej znajdują się wyróżnione wyzwania i kroki umożliwiające ich pokonanie dla osób chcących wdrożyć przepływ pracy RAG:

Wyzwania związane z budowaniem własnego przepływu pracy RAG:
  1. Nowość i brak utrwalonych praktyk: RAG to stosunkowo nowa technologia, zaproponowana po raz pierwszy w 2020 r., a programiści wciąż pracują nad najlepszymi praktykami wdrażania jej mechanizmów wyszukiwania informacji w generatywnej sztucznej inteligencji.
  2. Koszty: Wdrożenie RAG będzie droższe niż użycie samego modelu dużego języka (LLM). Jest to jednak mniej kosztowne niż częste przekwalifikowanie LLM.
  3. Struktura danych: Kluczowym wyzwaniem jest określenie najlepszego sposobu modelowania danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych w bibliotece wiedzy i wektorowej bazie danych.
  4. Przyrostowe podawanie danych: Kluczowe znaczenie ma opracowanie procesów przyrostowego wprowadzania danych do systemu RAG.
  5. Postępowanie z niedokładnościami: Konieczne jest wdrożenie procesów obsługi zgłoszeń nieścisłości oraz poprawiania lub usuwania źródeł informacji w systemie RAG.

Połącz swoje dane i aplikacje za pomocą Nanonets AI Assistant, aby rozmawiać z danymi, wdrażać niestandardowe chatboty i agenty oraz tworzyć przepływy pracy RAG.

Jak rozpocząć tworzenie własnego przepływu pracy RAG:

Wdrożenie przepływu pracy RAG wymaga połączenia wiedzy technicznej, odpowiednich narzędzi oraz ciągłego uczenia się i optymalizacji, aby zapewnić jego skuteczność i wydajność w osiąganiu celów. Dla tych, którzy chcą samodzielnie wdrożyć przepływy pracy RAG, przygotowaliśmy listę kompleksowych, praktycznych przewodników, które szczegółowo przeprowadzą Cię przez procesy wdrażania –

Każdy z samouczków charakteryzuje się unikalnym podejściem lub platformą umożliwiającą osiągnięcie pożądanej implementacji określonych tematów.

Jeśli chcesz zagłębić się w tworzenie własnych przepływów pracy RAG, zalecamy zapoznanie się ze wszystkimi artykułami wymienionymi powyżej, aby uzyskać całościowe podejście wymagane do rozpoczęcia swojej podróży.

Wdrażaj przepływy pracy RAG za pomocą platform ML

Chociaż urok tworzenia od podstaw przepływu pracy generacji rozszerzonej (RAG) zapewnia pewne poczucie spełnienia i dostosowania, jest to niezaprzeczalnie złożone przedsięwzięcie. Dostrzegając zawiłości i wyzwania, kilka firm zrobiło krok do przodu, oferując specjalistyczne platformy i usługi upraszczające ten proces. Wykorzystanie tych platform może nie tylko zaoszczędzić cenny czas i zasoby, ale także zapewnić, że wdrożenie będzie oparte na najlepszych praktykach branżowych i zoptymalizowane pod kątem wydajności.

Dla organizacji lub osób, które mogą nie mieć przepustowości lub wiedzy specjalistycznej, aby zbudować system RAG od podstaw, te platformy ML stanowią realne rozwiązanie. Decydując się na te platformy, można:

  • Omiń zawiłości techniczne: Unikaj skomplikowanych etapów strukturyzacji, osadzania i odzyskiwania danych. Platformy te często zawierają gotowe rozwiązania i struktury dostosowane do przepływów pracy RAG.
  • Wykorzystaj wiedzę specjalistyczną: Skorzystaj z wiedzy specjalistów, którzy dogłębnie rozumieją systemy RAG i zajęli się już wieloma wyzwaniami związanymi z ich wdrażaniem.
  • Skalowalność: Platformy te są często projektowane z myślą o skalowalności, co gwarantuje, że w miarę wzrostu danych lub zmiany wymagań system będzie mógł się dostosować bez konieczności całkowitej przebudowy.
  • Opłacalność: Chociaż korzystanie z platformy wiąże się z kosztami, na dłuższą metę może się ona okazać bardziej opłacalna, szczególnie biorąc pod uwagę koszty rozwiązywania problemów, optymalizacji i potencjalnych ponownych wdrożeń.

Przyjrzyjmy się platformom oferującym możliwości tworzenia przepływu pracy RAG.

Nanonet

Nanonets oferuje bezpiecznych asystentów AI, chatboty i przepływy pracy RAG zasilane danymi Twojej firmy. Umożliwia synchronizację danych w czasie rzeczywistym pomiędzy różnymi źródłami danych, ułatwiając zespołom kompleksowe pozyskiwanie informacji. Platforma umożliwia tworzenie chatbotów wraz z wdrażaniem złożonych przepływów pracy za pomocą języka naturalnego, obsługiwanego przez duże modele językowe (LLM). Zapewnia także łączniki danych do odczytu i zapisu danych w aplikacjach oraz możliwość wykorzystania agentów LLM do bezpośredniego wykonywania działań w aplikacjach zewnętrznych.

Strona produktu Nanonets AI Assistant

Generacyjna sztuczna inteligencja AWS

AWS oferuje różnorodne usługi i narzędzia w ramach Generative AI, aby zaspokoić różne potrzeby biznesowe. Zapewnia dostęp do szerokiej gamy wiodących w branży modeli fundamentów od różnych dostawców za pośrednictwem Amazon Bedrock. Użytkownicy mogą dostosowywać te podstawowe modele za pomocą własnych danych, aby tworzyć bardziej spersonalizowane i zróżnicowane doświadczenia. AWS kładzie nacisk na bezpieczeństwo i prywatność, zapewniając ochronę danych podczas dostosowywania modeli podstawowych. Podkreśla także opłacalną infrastrukturę do skalowania generatywnej sztucznej inteligencji, z opcjami takimi jak AWS Trainium, AWS Inferentia i procesory graficzne NVIDIA w celu osiągnięcia najlepszej wydajności cenowej. Co więcej, AWS ułatwia budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli podstawowych w Amazon SageMaker, rozszerzając możliwości modeli podstawowych na specyficzne przypadki użycia użytkownika.

Strona produktu AWS Generative AI

Generatywna sztuczna inteligencja w Google Cloud

Generatywna sztuczna inteligencja Google Cloud zapewnia solidny zestaw narzędzi do opracowywania modeli sztucznej inteligencji, ulepszania wyszukiwania i umożliwiania rozmów opartych na sztucznej inteligencji. Wyróżnia się analizą nastrojów, przetwarzaniem języka, technologiami mowy i automatycznym zarządzaniem dokumentami. Dodatkowo może tworzyć przepływy pracy RAG i agentów LLM, zaspokajając różnorodne wymagania biznesowe dzięki wielojęzycznemu podejściu, co czyni go kompleksowym rozwiązaniem dla różnych potrzeb przedsiębiorstwa.

Generacyjna sztuczna inteligencja Google Cloud

Oracle Generatywna sztuczna inteligencja

Rozwiązanie Oracle Generative AI (OCI Generative AI) jest dostosowane do potrzeb przedsiębiorstw i oferuje doskonałe modele w połączeniu z doskonałym zarządzaniem danymi, infrastrukturą AI i aplikacjami biznesowymi. Umożliwia udoskonalanie modeli z wykorzystaniem własnych danych użytkownika bez konieczności udostępniania ich dużym dostawcom modeli językowych lub innym klientom, zapewniając w ten sposób bezpieczeństwo i prywatność. Platforma umożliwia wdrażanie modeli na dedykowanych klastrach AI w celu zapewnienia przewidywalnej wydajności i ceny. OCI Generative AI zapewnia różne przypadki użycia, takie jak podsumowywanie tekstu, generowanie kopii, tworzenie chatbotów, konwersja stylistyczna, klasyfikacja tekstu i wyszukiwanie danych, zaspokajając spektrum potrzeb przedsiębiorstwa. Przetwarza dane wejściowe użytkownika, które mogą obejmować język naturalny, przykłady wejść/wyjść i instrukcje, aby wygenerować, podsumować, przekształcić, wyodrębnić informacje lub klasyfikować tekst na podstawie żądań użytkownika, wysyłając odpowiedź w określonym formacie.

Oracle Generatywna sztuczna inteligencja

Chmura

W obszarze generatywnej sztucznej inteligencji Cloudera jawi się jako godny zaufania sojusznik przedsiębiorstw. Podstawą jest ich otwarte jezioro danych, dostępne zarówno w chmurach publicznych, jak i prywatnych. Oferują gamę usług danych wspomagających cały cykl życia danych, od brzegu po sztuczną inteligencję. Ich możliwości obejmują przesyłanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym, przechowywanie i analizę danych w otwartych jeziorach oraz wdrażanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego za pośrednictwem platformy danych Cloudera. Co istotne, Cloudera umożliwia tworzenie przepływów pracy generacji rozszerzonej pobierania, łącząc potężną kombinację możliwości wyszukiwania i generowania dla ulepszonych aplikacji AI.

Strona bloga Cloudera

Zbierać

Glean wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby usprawnić wyszukiwanie miejsc pracy i odkrywanie wiedzy. Wykorzystuje wyszukiwanie wektorowe i duże modele językowe oparte na głębokim uczeniu się do semantycznego zrozumienia zapytań, stale poprawiając trafność wyszukiwania. Oferuje także asystenta generatywnej sztucznej inteligencji, który umożliwia odpowiadanie na zapytania i podsumowywanie informacji w dokumentach, zgłoszeniach i nie tylko. Platforma zapewnia spersonalizowane wyniki wyszukiwania i sugeruje informacje na podstawie aktywności i trendów użytkowników, a także ułatwia łatwą konfigurację i integrację z ponad 100 złączami do różnych aplikacji.

Strona główna Gleana

landbot

Landbot oferuje pakiet narzędzi do tworzenia doświadczeń konwersacyjnych. Ułatwia generowanie leadów, angażowanie klientów i wsparcie za pośrednictwem chatbotów na stronach internetowych lub WhatsApp. Użytkownicy mogą projektować, wdrażać i skalować chatboty za pomocą kreatora niewymagającego użycia kodu oraz integrować je z popularnymi platformami, takimi jak Slack i Messenger. Zapewnia także różne szablony do różnych zastosowań, takich jak generowanie potencjalnych klientów, obsługa klienta i promocja produktów

Strona główna Landbot.io

Baza czatów

Chatbase zapewnia platformę do dostosowywania ChatGPT w celu dostosowania go do osobowości marki i wyglądu strony internetowej. Umożliwia zbieranie leadów, podsumowania codziennych rozmów oraz integrację z innymi narzędziami, takimi jak Zapier, Slack i Messenger. Platforma została zaprojektowana tak, aby oferować spersonalizowaną obsługę chatbota dla firm.

Strona produktu w bazie czatu

Skala AI

Scale AI rozwiązuje problem wąskiego gardła w danych w rozwoju aplikacji AI, oferując dostrajanie i RLHF w celu dostosowywania podstawowych modeli do konkretnych potrzeb biznesowych. Integruje się z wiodącymi modelami sztucznej inteligencji lub współpracuje z nimi, umożliwiając przedsiębiorstwom wykorzystanie danych w celu strategicznego wyróżnienia się. W połączeniu z możliwością tworzenia przepływów pracy RAG i agentów LLM, Scale AI zapewnia kompleksową platformę generatywną AI do przyspieszonego tworzenia aplikacji AI.

Strona główna Skalowania AI

Shakudo – Rozwiązania LLM

Shakudo oferuje ujednolicone rozwiązanie do wdrażania modeli dużych języków (LLM), zarządzania wektorowymi bazami danych i tworzenia solidnych potoków danych. Usprawnia przejście z lokalnych wersji demonstracyjnych do usług LLM klasy produkcyjnej dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym i automatycznej orkiestracji. Platforma obsługuje elastyczne operacje generatywnej sztucznej inteligencji, wektorowe bazy danych o wysokiej przepustowości i zapewnia różnorodne specjalistyczne narzędzia LLMOps, zwiększając bogactwo funkcjonalne istniejących stosów technologii.

Strona produktu dotycząca przepływów pracy Shakundo RAG

Każda wspomniana platforma/firma ma swój własny zestaw unikalnych funkcji i możliwości i można je bliżej zbadać, aby zrozumieć, w jaki sposób można je wykorzystać do łączenia danych przedsiębiorstwa i wdrażania przepływów pracy RAG.

Połącz swoje dane i aplikacje za pomocą Nanonets AI Assistant, aby rozmawiać z danymi, wdrażać niestandardowe chatboty i agenty oraz tworzyć przepływy pracy RAG.

Przepływy pracy RAG z nanonetami

W dziedzinie rozszerzania modeli językowych w celu dostarczania bardziej precyzyjnych i wnikliwych odpowiedzi, kluczowym mechanizmem jest Retrieval Augmented Generation (RAG). Ten skomplikowany proces podnosi niezawodność i użyteczność systemów sztucznej inteligencji, zapewniając, że nie działają one jedynie w próżni informacyjnej.

W sercu tego rozwiązania Nanonets AI Assistant jawi się jako bezpieczny, wielofunkcyjny towarzysz AI, zaprojektowany w celu wypełnienia luki pomiędzy wiedzą organizacyjną a modelami dużego języka (LLM), a wszystko to w przyjaznym dla użytkownika interfejsie.

Oto rzut oka na bezproblemową integrację i usprawnienie przepływu pracy oferowane przez możliwości RAG firmy Nanonets:

Łączność danych:

Nanonets umożliwia bezproblemowe połączenie z ponad 100 popularnymi aplikacjami do pracy, w tym między innymi Slack, Notion, Google Suite, Salesforce i Zendesk. Jest biegły w obsłudze szerokiego spektrum typów danych, niezależnie od tego, czy są to dane nieustrukturyzowane, takie jak pliki PDF, TXT, obrazy, pliki audio i wideo, czy dane ustrukturyzowane, takie jak pliki CSV, arkusze kalkulacyjne, bazy danych MongoDB i SQL. Ta łączność danych o szerokim spektrum zapewnia solidną bazę wiedzy, z której może korzystać mechanizm RAG.

Agenci wyzwalający i akcji:

Dzięki Nanonets skonfigurowanie agentów wyzwalających/akcji jest proste. Ci agenci monitorują zdarzenia w aplikacjach obszaru roboczego i w razie potrzeby inicjują działania. Na przykład ustal przepływ pracy do monitorowania nowych wiadomości e-mail pod adresem wsparcie@twoja_firma.com, wykorzystaj swoją dokumentację i wcześniejsze rozmowy e-mailowe jako bazę wiedzy, przygotuj wnikliwą odpowiedź e-mail i wyślij ją, a wszystko to będzie płynnie zorganizowane.

Usprawnione pozyskiwanie i indeksowanie danych:

Zoptymalizowane pozyskiwanie i indeksowanie danych są częścią pakietu, zapewniając płynne przetwarzanie danych, które jest obsługiwane w tle przez Asystenta AI Nanonets. Ta optymalizacja ma kluczowe znaczenie dla synchronizacji w czasie rzeczywistym ze źródłami danych, zapewniając, że mechanizm RAG ma najnowsze informacje do pracy.

Na początek możesz zadzwonić do jednego z naszych ekspertów ds. sztucznej inteligencji, a my udostępnimy Ci spersonalizowaną wersję demonstracyjną i wersję próbną Nanonets AI Assistant w oparciu o Twój przypadek użycia.

Po skonfigurowaniu możesz używać Asystenta Nanonets AI do:

Twórz przepływy pracy czatu RAG

Zapewnij swoim zespołom kompleksowe informacje w czasie rzeczywistym ze wszystkich źródeł danych.

Twórz przepływy pracy agenta RAG

Używaj języka naturalnego, aby tworzyć i uruchamiać złożone przepływy pracy oparte na LLM, które wchodzą w interakcję ze wszystkimi Twoimi aplikacjami i danymi.

Wdrażaj chatboty oparte na RAG

Twórz i wdrażaj gotowe do użycia niestandardowe chatboty AI, które znają Cię w ciągu kilku minut.

Zwiększ efektywność swojego zespołu

Dzięki Nanonets AI nie tylko integrujesz dane; zwiększasz możliwości swojego zespołu. Automatyzując przyziemne zadania i zapewniając wnikliwe odpowiedzi, Twoje zespoły mogą skupić się na inicjatywach strategicznych.

Asystent AI oparty na RAG firmy Nanonets to coś więcej niż tylko narzędzie; to katalizator, który usprawnia operacje, zwiększa dostępność danych i popycha Twoją organizację w stronę przyszłości opartej na świadomym podejmowaniu decyzji i automatyzacji.

Połącz swoje dane i aplikacje za pomocą Nanonets AI Assistant, aby rozmawiać z danymi, wdrażać niestandardowe chatboty i agenty oraz tworzyć przepływy pracy RAG.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe