Geração aumentada de recuperação e fluxos de trabalho RAG

Carimbo de data / hora: 24 de outubro de 2023, 9:40
Nó Fonte: 2955016

Introdução

Retrieval Augmented Generation, ou RAG, é um mecanismo que ajuda grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT, a se tornarem mais úteis e bem informados, extraindo informações de um armazenamento de dados úteis, da mesma forma que buscar um livro em uma biblioteca. Veja como o RAG faz mágica com fluxos de trabalho simples de IA:

  • Base de conhecimento (entrada): Pense nisso como uma grande biblioteca cheia de coisas úteis – perguntas frequentes, manuais, documentos, etc. Quando surge uma pergunta, é aqui que o sistema procura respostas.
  • Gatilho/Consulta (Entrada): Este é o ponto de partida. Normalmente, é uma pergunta ou solicitação de um usuário que diz ao sistema: “Ei, preciso que você faça uma coisa!”
  • Tarefa/Ação (Saída): assim que o sistema for acionado, ele entrará em ação. Se for uma pergunta, ele desenterra uma resposta. Se for um pedido para fazer alguma coisa, isso é feito.

Agora, vamos dividir o mecanismo RAG em etapas simples:

  1. Recuperação: Em primeiro lugar, quando chega uma pergunta ou solicitação, o RAG vasculha a Base de Conhecimento para encontrar informações relevantes.
  2. aumentar: em seguida, ele pega essas informações e as mistura com a pergunta ou solicitação original. É como adicionar mais detalhes à solicitação básica para garantir que o sistema a compreenda totalmente.
  3. Geração: por último, com todas essas informações valiosas em mãos, ele as alimenta em um grande modelo de linguagem que cria uma resposta bem informada ou executa a ação necessária.

Resumindo, RAG é como ter um assistente inteligente que primeiro procura informações úteis, combina-as com a pergunta em questão e, em seguida, fornece uma resposta completa ou executa uma tarefa conforme necessário. Dessa forma, com o RAG, seu sistema de IA não está apenas atirando no escuro; possui uma base sólida de informações para trabalhar, tornando-o mais confiável e útil.

Que problema eles resolvem?

Preenchendo a lacuna de conhecimento

A IA generativa, desenvolvida por LLMs, é proficiente em gerar respostas de texto com base em uma quantidade colossal de dados nos quais foi treinada. Embora este treinamento permita a criação de texto legível e detalhado, a natureza estática dos dados de treinamento é uma limitação crítica. As informações contidas no modelo ficam desatualizadas com o tempo e, em um cenário dinâmico como um chatbot corporativo, a ausência de dados em tempo real ou específicos da organização pode levar a respostas incorretas ou enganosas. Este cenário é prejudicial, pois mina a confiança do utilizador na tecnologia, representando um desafio significativo, especialmente em aplicações centradas no cliente ou de missão crítica.

A solução RAG

O RAG vem em socorro ao combinar as capacidades generativas dos LLMs com a recuperação de informações direcionada em tempo real, sem alterar o modelo subjacente. Esta fusão permite que o sistema de IA forneça respostas que não são apenas contextualmente adequadas, mas também baseadas nos dados mais atuais. Por exemplo, em um cenário de liga esportiva, embora um LLM possa fornecer informações genéricas sobre o esporte ou equipes, o RAG capacita a IA para fornecer atualizações em tempo real sobre jogos recentes ou lesões de jogadores, acessando fontes de dados externas, como bancos de dados, feeds de notícias ou até mesmo os próprios repositórios de dados da liga.

Dados que permanecem atualizados

A essência do RAG reside na sua capacidade de aumentar o LLM com dados novos e específicos de domínio. A atualização contínua do repositório de conhecimento no RAG é uma forma económica de garantir que a IA generativa permaneça atual. Além disso, fornece uma camada de contexto que falta a um LLM generalizado, melhorando assim a qualidade das respostas. A capacidade de identificar, corrigir ou excluir informações incorretas no repositório de conhecimento do RAG aumenta ainda mais o seu apelo, garantindo um mecanismo de autocorreção para uma recuperação de informações mais precisa.

Exemplos de fluxos de trabalho RAG

No domínio em evolução da inteligência artificial, a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) está causando um impacto substancial em vários setores de negócios, melhorando significativamente as capacidades dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Vejamos alguns exemplos para ter uma ideia de como os fluxos de trabalho RAG automatizam tarefas –

  1. Recuperação e compartilhamento de conhecimento da equipe interna:
    1. Cenário: Uma empresa multinacional com um portfólio diversificado de projetos enfrenta frequentemente desafios na partilha eficiente de conhecimentos e insights entre as suas equipas. Para aliviar esta situação, a empresa implementa uma plataforma aumentada RAG para agilizar a recuperação e partilha de conhecimento interno.
    2. Fluxo de Trabalho:
      1. Recuperação:
        1. Exemplo de consulta: Um gerente de projeto pergunta: “Trabalhamos em algum projeto relacionado a energia renovável nos últimos três anos?”
        2. O mecanismo RAG pesquisa instantaneamente os bancos de dados internos, relatórios de projetos anteriores e quaisquer outros repositórios relevantes para recuperar informações sobre o envolvimento da empresa em projetos de energia renovável durante o período especificado.
      2. aumentar:
        1. Os dados recuperados incluem títulos de projetos, pessoal-chave, resultados finais e os resultados de cada projeto.
        2. Também pode buscar links para quaisquer comunicações, apresentações ou documentos relevantes que foram compartilhados internamente durante o curso desses projetos.
      3. Geração:
        1. Exemplo de resposta: O sistema gera uma resposta abrangente:
          “Sim, nos últimos três anos, estivemos envolvidos em três grandes projetos de energias renováveis. O projeto ‘Solar Innovations’ foi liderado por Sarah Johnson da Equipa de Sustentabilidade e concluído em dezembro de 2021 com o desenvolvimento de um protótipo de estação de carregamento alimentada por energia solar. Projeto 'Eficiência em Energia Eólica' liderado por Mark D'Souza, que visa melhorar a eficiência das turbinas eólicas e foi concluído em junho de 2022. Por último, 'Advocacia de Política de Energia Renovável' foi uma iniciativa interdepartamental que foi concluída em setembro de 2022, criando uma proposta política para promover a adopção de energias renováveis ​​nas comunidades locais. Documentos, relatórios e apresentações relevantes podem ser acessados ​​através dos links fornecidos.”
  2. Campanhas de marketing automatizadas:
    • Cenário: uma agência de marketing digital implementa RAG para automatizar a criação e implantação de campanhas de marketing com base nas tendências de mercado e no comportamento do consumidor em tempo real.
    • Fluxo de trabalho:
      • Recuperação: sempre que um novo lead entra no sistema, o mecanismo RAG busca detalhes relevantes do lead e de sua organização e aciona o início do fluxo de trabalho.
      • aumentar: combina esses dados com os objetivos de marketing do cliente, diretrizes da marca e dados demográficos alvo.
      • Execução de tarefas: o sistema projeta e implementa de forma autônoma uma campanha de marketing personalizada em vários canais digitais para capitalizar a tendência identificada, acompanhando o desempenho da campanha em tempo real para possíveis ajustes.
  3. Pesquisa jurídica e preparação de casos:
    • Cenário: Um escritório de advocacia integra o RAG para agilizar a pesquisa jurídica e a preparação de casos.
    • Fluxo de trabalho:
      • Recuperação: Ao receber informações sobre um novo caso, ele traz à tona precedentes legais, estatutos e julgamentos recentes relevantes.
      • aumentar: correlaciona esses dados com os detalhes do caso.
      • Geração: O sistema elabora um resumo preliminar do caso, reduzindo significativamente o tempo que os advogados gastam em pesquisas preliminares.
  4. Melhoria do atendimento ao cliente:
    • Cenário: uma empresa de telecomunicações implementa um chatbot aprimorado com RAG para lidar com dúvidas dos clientes sobre detalhes do plano, faturamento e solução de problemas comuns.
    • Fluxo de trabalho:
      • Recuperação: Ao receber uma consulta sobre a franquia de dados de um plano específico, o sistema referencia os planos e ofertas mais recentes de seu banco de dados.
      • aumentar: combina essas informações recuperadas com os detalhes do plano atual do cliente (do perfil do cliente) e a consulta original.
      • Geração: O sistema gera uma resposta personalizada, explicando as diferenças de franquia de dados entre o plano atual do cliente e o plano consultado.
  5. Gerenciamento e reordenamento de estoque:
    1. Cenário: Uma empresa de comércio eletrônico emprega um sistema RAG aumentado para gerenciar estoque e reordenar produtos automaticamente quando os níveis de estoque caem abaixo de um limite predeterminado.
    2. Fluxo de Trabalho:
      1. Recuperação: Quando o estoque de um produto atinge um nível baixo, o sistema verifica o histórico de vendas, as flutuações sazonais da demanda e as tendências atuais do mercado em seu banco de dados.
      2. Aumento: Combinando os dados recuperados com a frequência de novos pedidos do produto, prazos de entrega e detalhes do fornecedor, ele determina a quantidade ideal para novo pedido.
      3. Execução de Tarefa: O sistema então faz interface com o software de compras da empresa para fazer automaticamente um pedido de compra ao fornecedor, garantindo que a plataforma de comércio eletrônico nunca fique sem produtos populares.
  6. Integração de funcionários e configuração de TI:
    1. Cenário: Uma empresa multinacional utiliza um sistema baseado em RAG para agilizar o processo de integração de novos funcionários, garantindo que todos os requisitos de TI sejam configurados antes do primeiro dia do funcionário.
    2. Fluxo de Trabalho:
      1. Recuperação: Ao receber os detalhes de uma nova contratação, o sistema consulta o banco de dados de RH para determinar a função, o departamento e a localização do funcionário.
      2. Aumento: Ele correlaciona essas informações com as políticas de TI da empresa, determinando o software, o hardware e as permissões de acesso que o novo funcionário precisará.
      3. Execução de Tarefa: O sistema então se comunica com o sistema de tickets do departamento de TI, gerando automaticamente tickets para configurar uma nova estação de trabalho, instalar o software necessário e conceder acesso apropriado ao sistema. Isso garante que, quando o novo funcionário começar, sua estação de trabalho esteja pronta e ele possa assumir imediatamente suas responsabilidades.

Esses exemplos ressaltam a versatilidade e os benefícios práticos do emprego de fluxos de trabalho RAG para enfrentar desafios de negócios complexos e em tempo real em uma infinidade de domínios.

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Como construir seus próprios fluxos de trabalho RAG?

Processo de construção de um fluxo de trabalho RAG

O processo de construção de um fluxo de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG) pode ser dividido em várias etapas principais. Essas etapas podem ser categorizadas em três processos principais: ingestão, recuperação e geração, bem como alguma preparação adicional:

1. Preparação:
  • Preparação da base de conhecimento: Prepare um repositório de dados ou uma base de conhecimento ingerindo dados de diversas fontes – aplicativos, documentos, bancos de dados. Esses dados devem ser formatados para permitir uma pesquisa eficiente, o que basicamente significa que esses dados devem ser formatados em uma representação unificada do objeto 'Documento'.
2. Processo de ingestão:
  • Configuração do banco de dados vetorial: Utilize bancos de dados de vetores como bases de conhecimento, empregando vários algoritmos de indexação para organizar vetores de alta dimensão, permitindo capacidade de consulta rápida e robusta.
    • Extração de dados: Extraia dados desses documentos.
    • Segmentação de dados: Divida os documentos em partes de seções de dados.
    • Incorporação de dados: Transforme esses pedaços em embeddings usando um modelo de embeddings como o fornecido pela OpenAI.
  • Desenvolva um mecanismo para ingerir sua consulta de usuário. Pode ser uma interface de usuário ou um fluxo de trabalho baseado em API.
3. Processo de recuperação:
  • Incorporação de consulta: Obtenha a incorporação de dados para a consulta do usuário.
  • Recuperação de pedaços: Execute uma pesquisa híbrida para encontrar os pedaços armazenados mais relevantes no banco de dados de vetores com base na incorporação da consulta.
  • Extração de conteúdo: Extraia o conteúdo mais relevante da sua base de conhecimento para o seu prompt como contexto.
4. Processo de geração:
  • Geração de prompt: Combine as informações recuperadas com a consulta original para formar um prompt. Agora você pode executar –
    • Geração de resposta: Envie o texto de prompt combinado para o LLM (Large Language Model) para gerar uma resposta bem informada.
    • Execução de Tarefa: Envie o texto de prompt combinado ao seu agente de dados LLM, que inferirá a tarefa correta a ser executada com base em sua consulta e execute-a. Por exemplo, você pode criar um agente de dados do Gmail e solicitar que ele “envie e-mails promocionais para leads recentes do Hubspot” e o agente de dados irá –
        • busque leads recentes do Hubspot.
        • use sua base de conhecimento para obter informações relevantes sobre leads. Sua base de conhecimento pode ingerir dados de várias fontes de dados – LinkedIn, APIs de enriquecimento de leads e assim por diante.
        • selecione e-mails promocionais personalizados para cada lead.
        • envie esses e-mails usando seu provedor de e-mail/gerente de campanha por e-mail.
5. Configuração e Otimização:
  • Personalização: Personalize o fluxo de trabalho para atender a requisitos específicos, que podem incluir o ajuste do fluxo de ingestão, como pré-processamento, fragmentação e seleção do modelo de incorporação.
  • Optimization: Implemente estratégias de otimização para melhorar a qualidade da recuperação e reduzir a contagem de tokens para processar, o que pode levar à otimização do desempenho e dos custos em escala.

Implementando um você mesmo

Implementar um fluxo de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG) é uma tarefa complexa que envolve várias etapas e um bom entendimento dos algoritmos e sistemas subjacentes. Abaixo estão os desafios destacados e as etapas para superá-los para quem deseja implementar um fluxo de trabalho RAG:

Desafios na construção de seu próprio fluxo de trabalho RAG:
  1. Novidade e falta de práticas estabelecidas: RAG é uma tecnologia relativamente nova, proposta pela primeira vez em 2020, e os desenvolvedores ainda estão descobrindo as melhores práticas para implementar seus mecanismos de recuperação de informações em IA generativa.
  2. Custo: A implementação do RAG será mais cara do que usar apenas um Large Language Model (LLM). No entanto, é menos dispendioso do que retreinar frequentemente o LLM.
  3. Estruturação de dados: Determinar a melhor forma de modelar dados estruturados e não estruturados na biblioteca de conhecimento e no banco de dados vetorial é um desafio importante.
  4. Alimentação incremental de dados: O desenvolvimento de processos para alimentar dados de forma incremental no sistema RAG é crucial.
  5. Lidando com imprecisões: É necessário implementar processos para lidar com relatórios de imprecisões e para corrigir ou excluir essas fontes de informação no sistema RAG.

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Como começar a criar seu próprio fluxo de trabalho RAG:

A implementação de um fluxo de trabalho RAG requer uma combinação de conhecimento técnico, as ferramentas certas e aprendizado e otimização contínuos para garantir sua eficácia e eficiência no cumprimento de seus objetivos. Para aqueles que desejam implementar fluxos de trabalho RAG por conta própria, selecionamos uma lista de guias práticos abrangentes que orientam você detalhadamente nos processos de implementação –

Cada um dos tutoriais vem com uma abordagem ou plataforma exclusiva para alcançar a implementação desejada nos tópicos especificados.

Se você deseja se aprofundar na construção de seus próprios fluxos de trabalho RAG, recomendamos verificar todos os artigos listados acima para obter uma noção holística necessária para iniciar sua jornada.

Implemente fluxos de trabalho RAG usando plataformas de ML

Embora o fascínio de construir um fluxo de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG) desde o início ofereça uma certa sensação de realização e personalização, é inegavelmente um empreendimento complexo. Reconhecendo as complexidades e desafios, várias empresas deram um passo à frente, oferecendo plataformas e serviços especializados para simplificar este processo. Aproveitar essas plataformas pode não apenas economizar tempo e recursos valiosos, mas também garantir que a implementação seja baseada nas melhores práticas do setor e otimizada para desempenho.

Para organizações ou indivíduos que podem não ter largura de banda ou experiência para construir um sistema RAG do zero, essas plataformas de ML apresentam uma solução viável. Ao optar por estas plataformas, pode-se:

  • Ignore as complexidades técnicas: evite as etapas complexas dos processos de estruturação, incorporação e recuperação de dados. Essas plataformas geralmente vêm com soluções e estruturas pré-construídas sob medida para fluxos de trabalho RAG.
  • Aproveite a experiência: Beneficie-se da experiência de profissionais que possuem um conhecimento profundo dos sistemas RAG e já enfrentaram muitos dos desafios associados à sua implementação.
  • AMPLIAR: essas plataformas geralmente são projetadas tendo em mente a escalabilidade, garantindo que, à medida que seus dados crescem ou seus requisitos mudam, o sistema possa se adaptar sem uma revisão completa.
  • Custo-eficácia: embora haja um custo associado ao uso de uma plataforma, ela pode ser mais econômica no longo prazo, especialmente quando se considera os custos de solução de problemas, otimização e possíveis reimplementações.

Vamos dar uma olhada nas plataformas que oferecem recursos de criação de fluxo de trabalho RAG.

Nanoredes

Nanonets oferece assistentes de IA seguros, chatbots e fluxos de trabalho RAG alimentados pelos dados da sua empresa. Ele permite a sincronização de dados em tempo real entre diversas fontes de dados, facilitando a recuperação abrangente de informações para as equipes. A plataforma permite a criação de chatbots juntamente com a implantação de fluxos de trabalho complexos por meio de linguagem natural, alimentada por Large Language Models (LLMs). Ele também fornece conectores de dados para ler e gravar dados em seus aplicativos e a capacidade de utilizar agentes LLM para executar ações diretamente em aplicativos externos.

Página de produto do assistente Nanonets AI

IA generativa da AWS

A AWS oferece uma variedade de serviços e ferramentas sob sua égide de IA generativa para atender a diferentes necessidades de negócios. Ele fornece acesso a uma ampla variedade de modelos de base líderes do setor de vários fornecedores por meio do Amazon Bedrock. Os usuários podem personalizar esses modelos básicos com seus próprios dados para construir experiências mais personalizadas e diferenciadas. A AWS enfatiza a segurança e a privacidade, garantindo a proteção dos dados ao personalizar modelos básicos. Ele também destaca a infraestrutura econômica para dimensionar IA generativa, com opções como AWS Trainium, AWS Inferentia e GPUs NVIDIA para obter o melhor desempenho de preço. Além disso, a AWS facilita a construção, o treinamento e a implantação de modelos básicos no Amazon SageMaker, estendendo o poder dos modelos básicos aos casos de uso específicos de um usuário.

Página de produto de IA generativa da AWS

IA generativa no Google Cloud

A IA generativa do Google Cloud oferece um conjunto robusto de ferramentas para desenvolver modelos de IA, aprimorar a pesquisa e permitir conversas orientadas por IA. É excelente em análise de sentimentos, processamento de linguagem, tecnologias de fala e gerenciamento automatizado de documentos. Além disso, pode criar fluxos de trabalho RAG e agentes LLM, atendendo a diversos requisitos de negócios com uma abordagem multilíngue, tornando-o uma solução abrangente para diversas necessidades empresariais.

IA generativa do Google Cloud

IA generativa Oracle

A IA Generativa da Oracle (OCI Generative AI) é adaptada para empresas, oferecendo modelos superiores combinados com excelente gerenciamento de dados, infraestrutura de IA e aplicativos de negócios. Permite refinar modelos usando dados do próprio usuário sem compartilhá-los com grandes fornecedores de modelos de linguagem ou outros clientes, garantindo assim segurança e privacidade. A plataforma permite a implantação de modelos em clusters de IA dedicados para desempenho e preços previsíveis. OCI Generative AI oferece vários casos de uso, como resumo de texto, geração de cópias, criação de chatbot, conversão estilística, classificação de texto e pesquisa de dados, atendendo a uma ampla gama de necessidades empresariais. Ele processa a entrada do usuário, que pode incluir linguagem natural, exemplos de entrada/saída e instruções, para gerar, resumir, transformar, extrair informações ou classificar texto com base nas solicitações do usuário, enviando de volta uma resposta no formato especificado.

IA generativa Oracle

Cloudera

No domínio da IA ​​generativa, Cloudera surge como um aliado confiável para as empresas. Seu lago de dados aberto, acessível em nuvens públicas e privadas, é uma pedra angular. Eles oferecem uma gama de serviços de dados que auxiliam em toda a jornada do ciclo de vida dos dados, desde a borda até a IA. Suas capacidades se estendem ao streaming de dados em tempo real, armazenamento e análise de dados em lagos abertos e à implantação e monitoramento de modelos de aprendizado de máquina por meio da Cloudera Data Platform. Significativamente, Cloudera permite a criação de fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação, combinando uma combinação poderosa de recursos de recuperação e geração para aplicativos aprimorados de IA.

Página do blog da Cloudera

Glean

Glean emprega IA para aprimorar a busca no local de trabalho e a descoberta de conhecimento. Ele aproveita a pesquisa vetorial e grandes modelos de linguagem baseados em aprendizagem profunda para compreensão semântica das consultas, melhorando continuamente a relevância da pesquisa. Ele também oferece um assistente de IA generativa para responder a dúvidas e resumir informações em documentos, tickets e muito mais. A plataforma fornece resultados de pesquisa personalizados e sugere informações com base nas atividades e tendências do usuário, além de facilitar a configuração e integração com mais de 100 conectores para diversos aplicativos.

Página inicial do Glea

LandbotName

Landbot oferece um conjunto de ferramentas para criar experiências de conversação. Facilita a geração de leads, engajamento do cliente e suporte via chatbots em sites ou WhatsApp. Os usuários podem projetar, implantar e dimensionar chatbots com um construtor sem código e integrá-los a plataformas populares como Slack e Messenger. Ele também fornece vários modelos para diferentes casos de uso, como geração de leads, suporte ao cliente e promoção de produtos.

Página inicial do Landbot.io

chatbase

Chatbase fornece uma plataforma para personalizar o ChatGPT para se alinhar à personalidade da marca e à aparência do site. Ele permite coleta de leads, resumos de conversas diárias e integração com outras ferramentas como Zapier, Slack e Messenger. A plataforma foi projetada para oferecer uma experiência de chatbot personalizada para empresas.

Página do produto Chatbase

Escala AI

O Scale AI aborda o gargalo de dados no desenvolvimento de aplicativos de IA, oferecendo ajuste fino e RLHF para adaptar modelos básicos às necessidades específicas do negócio. Ele integra ou faz parceria com os principais modelos de IA, permitindo que as empresas incorporem seus dados para diferenciação estratégica. Juntamente com a capacidade de criar fluxos de trabalho RAG e agentes LLM, o Scale AI fornece uma plataforma de IA generativa full-stack para desenvolvimento acelerado de aplicativos de IA.

Página inicial do Scale AI

Shakudo – Soluções LLM

Shakudo oferece uma solução unificada para implantação de Large Language Models (LLMs), gerenciamento de bancos de dados vetoriais e estabelecimento de pipelines de dados robustos. Ele agiliza a transição de demonstrações locais para serviços LLM de nível de produção com monitoramento em tempo real e orquestração automatizada. A plataforma oferece suporte a operações flexíveis de IA generativa, bancos de dados de vetores de alto rendimento e fornece uma variedade de ferramentas LLMOps especializadas, aumentando a riqueza funcional das pilhas de tecnologia existentes.

Página do produto Shakundo RAG Workflows

Cada plataforma/negócio mencionado tem seu próprio conjunto de recursos e capacidades exclusivos e pode ser mais explorado para entender como eles podem ser aproveitados para conectar dados corporativos e implementar fluxos de trabalho RAG.

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Fluxos de trabalho RAG com Nanonets

No domínio do aumento de modelos de linguagem para fornecer respostas mais precisas e perspicazes, a Retrieval Augmented Generation (RAG) se destaca como um mecanismo fundamental. Este processo intrincado aumenta a fiabilidade e a utilidade dos sistemas de IA, garantindo que não funcionam apenas num vácuo de informações.

No centro disso, Nanonets AI Assistant surge como um companheiro de IA seguro e multifuncional projetado para preencher a lacuna entre seu conhecimento organizacional e Large Language Models (LLMs), tudo dentro de uma interface amigável.

Aqui está um vislumbre da integração perfeita e do aprimoramento do fluxo de trabalho oferecido pelos recursos RAG da Nanonets:

Conectividade de dados:

Nanonets facilita conexões perfeitas com mais de 100 aplicativos populares de espaço de trabalho, incluindo Slack, Notion, Google Suite, Salesforce e Zendesk, entre outros. É proficiente no tratamento de uma ampla gama de tipos de dados, sejam eles não estruturados, como PDFs, TXTs, imagens, arquivos de áudio e vídeo, ou dados estruturados, como CSVs, planilhas, MongoDB e bancos de dados SQL. Essa conectividade de dados de amplo espectro garante uma base de conhecimento robusta da qual o mecanismo RAG pode extrair.

Agentes de gatilho e ação:

Com Nanonets, configurar agentes de gatilho/ação é muito fácil. Esses agentes estão atentos a eventos em seus aplicativos de workspace, iniciando ações conforme necessário. Por exemplo, estabeleça um fluxo de trabalho para monitorar novos e-mails em suporte@sua_empresa.com, utilize sua documentação e conversas anteriores por e-mail como base de conhecimento, esboce uma resposta por e-mail esclarecedora e envie-a, tudo orquestrado perfeitamente.

Ingestão e indexação de dados simplificados:

A ingestão e indexação de dados otimizadas fazem parte do pacote, garantindo um processamento de dados tranquilo que é tratado em segundo plano pelo Nanonets AI Assistant. Essa otimização é crucial para a sincronização em tempo real com as fontes de dados, garantindo que o mecanismo RAG tenha as informações mais recentes para trabalhar.

Para começar, você pode ligar para um de nossos especialistas em IA e podemos oferecer uma demonstração e avaliação personalizada do Nanonets AI Assistant com base no seu caso de uso.

Depois de configurado, você pode usar o Nanonets AI Assistant para –

Crie fluxos de trabalho de bate-papo RAG

Capacite suas equipes com informações abrangentes e em tempo real de todas as suas fontes de dados.

Crie fluxos de trabalho de agente RAG

Use linguagem natural para criar e executar fluxos de trabalho complexos com tecnologia LLMs que interagem com todos os seus aplicativos e dados.

Implante Chatbots baseados em RAG

Crie e implante chatbots de IA personalizados prontos para usar que conhecem você em minutos.

Impulsione a eficiência da sua equipe

Com Nanonets AI, você não está apenas integrando dados; você está potencializando as capacidades de sua equipe. Ao automatizar tarefas rotineiras e fornecer respostas criteriosas, suas equipes podem realocar seu foco em iniciativas estratégicas.

O AI Assistant baseado em RAG da Nanonets é mais do que apenas uma ferramenta; é um catalisador que agiliza as operações, melhora a acessibilidade aos dados e impulsiona sua organização em direção a um futuro de tomada de decisões informadas e automação.

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Carimbo de hora:

Mais de IA e aprendizado de máquina