Recuperare-Augmentat Generație și fluxuri de lucru RAG

Marca temporală: 24 octombrie 2023 9:40
Nodul sursă: 2955016

Introducere

Retrieval Augmented Generation, sau RAG, este un mecanism care ajută modelele mari de limbaj (LLM) precum GPT să devină mai utile și mai informate prin extragerea de informații dintr-un depozit de date utile, la fel ca preluarea unei cărți dintr-o bibliotecă. Iată cum RAG face magie cu fluxuri de lucru simple AI:

  • Baza de cunoștințe (intrare): Gândiți-vă la aceasta ca la o bibliotecă mare plină de lucruri utile — întrebări frecvente, manuale, documente etc. Când apare o întrebare, aici sistemul caută răspunsuri.
  • Declanșare/Interogare (intrare): Acesta este punctul de plecare. De obicei, este o întrebare sau o solicitare din partea unui utilizator care spune sistemului: „Hei, vreau să faci ceva!”
  • Sarcină/Acțiune (ieșire): Odată ce sistemul primește declanșatorul, trece în acțiune. Dacă este o întrebare, descoperă un răspuns. Dacă este o cerere de a face ceva, se face acel lucru.

Acum, să descompunăm mecanismul RAG în pași simpli:

  1. Recuperare: În primul rând, când vine o întrebare sau o solicitare, RAG parcurge Baza de cunoștințe pentru a găsi informații relevante.
  2. Augmentare: Apoi, preia aceste informații și le amestecă cu întrebarea sau cererea inițială. Este ca și cum ați adăuga mai multe detalii la cererea de bază pentru a vă asigura că sistemul o înțelege pe deplin.
  3. Generație: În sfârșit, cu toate aceste informații bogate la îndemână, le introduce într-un model de limbaj mare care apoi creează un răspuns bine informat sau efectuează acțiunea necesară.

Deci, pe scurt, RAG este ca și cum ai avea un asistent inteligent care caută mai întâi informații utile, le îmbină cu întrebarea la îndemână și apoi fie oferă un răspuns complet, fie realizează o sarcină după cum este necesar. În acest fel, cu RAG, sistemul tău AI nu filmează doar în întuneric; are o bază solidă de informații de la care să lucreze, ceea ce îl face mai fiabil și mai util.

Ce problemă rezolvă ei?

Reducerea decalajului de cunoștințe

Inteligența artificială generativă, alimentată de LLM-uri, este competentă în a genera răspunsuri text bazate pe o cantitate colosală de date pe care a fost antrenat. În timp ce acest antrenament permite crearea de text lizibil și detaliat, natura statică a datelor de instruire este o limitare critică. Informațiile din model devin depășite în timp, iar într-un scenariu dinamic precum un chatbot corporativ, absența datelor în timp real sau specifice organizației poate duce la răspunsuri incorecte sau înșelătoare. Acest scenariu este dăunător, deoarece subminează încrederea utilizatorului în tehnologie, reprezentând o provocare semnificativă în special în aplicațiile centrate pe client sau în aplicațiile critice.

Soluția RAG

RAG vine în ajutor prin îmbinarea capacităților generative ale LLM-urilor cu regăsirea informațiilor în timp real, direcționată, fără a modifica modelul de bază. Această fuziune permite sistemului AI să ofere răspunsuri care nu sunt doar adecvate din punct de vedere contextual, ci și bazate pe cele mai actuale date. De exemplu, într-un scenariu de ligă sportivă, în timp ce un LLM ar putea oferi informații generice despre sport sau echipe, RAG împuternicește AI să furnizeze actualizări în timp real despre jocurile recente sau accidentările jucătorilor, accesând surse de date externe, cum ar fi baze de date, fluxuri de știri sau chiar și depozitele de date proprii ale ligii.

Date care rămân la zi

Esența RAG constă în capacitatea sa de a spori LLM cu date proaspete, specifice domeniului. Actualizarea continuă a depozitului de cunoștințe din RAG este o modalitate eficientă din punct de vedere al costurilor de a se asigura că IA generativă rămâne actuală. În plus, oferă un strat de context care îi lipsește unui LLM generalizat, îmbunătățind astfel calitatea răspunsurilor. Capacitatea de a identifica, corecta sau șterge informații incorecte din depozitul de cunoștințe al RAG se adaugă și mai mult la atractivitatea acestuia, asigurând un mecanism de auto-corecție pentru o regăsire mai precisă a informațiilor.

Exemple de fluxuri de lucru RAG

Pe tărâmul în evoluție al inteligenței artificiale, Retrieval-Augmented Generation (RAG) are un impact substanțial în diverse sectoare de afaceri prin îmbunătățirea semnificativă a capabilităților modelelor de limbaj mari (LLM). Să ne uităm la câteva exemple pentru a înțelege modul în care fluxurile de lucru RAG automatizează sarcinile -

  1. Recuperarea și partajarea cunoștințelor echipei interne:
    1. Scenariu: O corporație multinațională cu un portofoliu diversificat de proiecte se confruntă adesea cu provocări în a împărtăși eficient cunoștințele și perspectivele echipelor sale. Pentru a atenua acest lucru, compania implementează o platformă îmbunătățită cu RAG pentru a eficientiza recuperarea și partajarea internă a cunoștințelor.
    2. Flux de lucru:
      1. Recuperare:
        1. Exemplu de întrebare: un manager de proiect întreabă: „Am lucrat la vreun proiect legat de energia regenerabilă în ultimii trei ani?”
        2. Mecanismul RAG caută instantaneu prin bazele de date interne, rapoarte de proiecte anterioare și orice alte depozite relevante pentru a prelua informații cu privire la implicarea companiei în proiecte de energie regenerabilă în perioada specificată.
      2. Augmentare:
        1. Datele preluate includ titlurile proiectelor, personalul cheie, rezultatele finale și rezultatele fiecărui proiect.
        2. De asemenea, poate prelua link-uri către orice comunicări, prezentări sau documente relevante care au fost partajate intern pe parcursul acestor proiecte.
      3. Generație:
        1. Exemplu de răspuns: Sistemul generează un răspuns cuprinzător:
          „Da, în ultimii trei ani, ne-am angajat în trei proiecte majore de energie regenerabilă. Proiectul „Solar Innovations” a fost condus de Sarah Johnson de la Sustainability Team și s-a încheiat în decembrie 2021 cu dezvoltarea unui prototip de stație de încărcare alimentată cu energie solară. Proiectul „Eficiența energiei eoliene”, condus de Mark D’Souza, a vizat creșterea eficienței turbinelor eoliene și a fost finalizat în iunie 2022. În cele din urmă, „Renewable Energy Policy Advocacy” a fost o inițiativă interdepartamentală care s-a încheiat în septembrie 2022, creând o propunere de politică. pentru promovarea adoptării energiei regenerabile în comunitățile locale. Documentele, rapoartele și prezentările relevante pot fi accesate prin linkurile furnizate.”
  2. Campanii de marketing automatizate:
    • Scenariu: O agenție de marketing digital implementează RAG pentru a automatiza crearea și implementarea campaniilor de marketing bazate pe tendințele pieței în timp real și pe comportamentul consumatorilor.
    • Workflow:
      • Recuperare: Ori de câte ori intră un nou client potențial în sistem, mecanismul RAG preia detalii relevante despre client potențial și organizarea acestora și declanșează începerea fluxului de lucru.
      • Augmentare: combină aceste date cu obiectivele de marketing ale clientului, liniile directoare ale mărcii și datele demografice vizate.
      • Executarea sarcinii: Sistemul proiectează și implementează în mod autonom o campanie de marketing personalizată pe diverse canale digitale pentru a valorifica tendința identificată, urmărind performanța campaniei în timp real pentru posibile ajustări.
  3. Cercetare juridică și pregătire de caz:
    • Scenariu: O firmă de avocatură integrează RAG pentru a accelera cercetarea juridică și pregătirea cazurilor.
    • Workflow:
      • Recuperare: La intrarea în legătură cu un nou caz, se afișează precedente legale relevante, statute și hotărâri recente.
      • Augmentare: corelează aceste date cu detaliile cazului.
      • Generație: Sistemul elaborează un rezumat preliminar al cazului, reducând semnificativ timpul pe care avocații îl petrec cercetării preliminare.
  4. Îmbunătățirea serviciului pentru clienți:
    • Scenariu: O companie de telecomunicații implementează un chatbot cu RAG pentru a gestiona întrebările clienților cu privire la detaliile planului, facturarea și depanarea problemelor comune.
    • Workflow:
      • Recuperare: La primirea unei interogări despre alocația de date a unui anumit plan, sistemul face referire la cele mai recente planuri și oferte din baza sa de date.
      • Augmentare: Combină aceste informații preluate cu detaliile planului curent ale clientului (din profilul clientului) și interogarea inițială.
      • Generație: Sistemul generează un răspuns personalizat, explicând diferențele de date dintre planul curent al clientului și planul solicitat.
  5. Gestionarea și reordonarea stocurilor:
    1. Scenariu: O companie de comerț electronic folosește un sistem RAG pentru a gestiona inventarul și pentru a reordona automat produsele atunci când nivelul stocurilor scade sub un prag prestabilit.
    2. Flux de lucru:
      1. Recuperare: Când stocul unui produs atinge un nivel scăzut, sistemul verifică istoricul vânzărilor, fluctuațiile sezoniere ale cererii și tendințele actuale ale pieței din baza de date.
      2. Augmentare: Combinând datele preluate cu frecvența de recomandă a produsului, timpii de livrare și detaliile furnizorului, determină cantitatea optimă de recomandat.
      3. Executarea sarcinii: Apoi, sistemul se interfață cu software-ul de achiziții al companiei pentru a plasa automat o comandă de achiziție cu furnizorul, asigurându-se că platforma de comerț electronic nu rămâne niciodată fără produse populare.
  6. Integrarea angajaților și configurarea IT:
    1. Scenariu: O corporație multinațională folosește un sistem alimentat de RAG pentru a eficientiza procesul de onboarding pentru noii angajați, asigurându-se că toate cerințele IT sunt stabilite înainte de prima zi a angajatului.
    2. Flux de lucru:
      1. Recuperare: La primirea detaliilor unei noi angajări, sistemul consultă baza de date de resurse umane pentru a determina rolul, departamentul și locația angajatului.
      2. Augmentare: Corelează aceste informații cu politicile IT ale companiei, determinând software-ul, hardware-ul și permisiunile de acces de care va avea nevoie noul angajat.
      3. Executarea sarcinii: Sistemul comunică apoi cu sistemul de ticketing al departamentului IT, generând automat bilete pentru a configura o nouă stație de lucru, a instala software-ul necesar și a acorda acces adecvat la sistem. Acest lucru asigură că, atunci când noul angajat începe, stația de lucru este pregătită și se pot scufunda imediat în responsabilitățile lor.

Aceste exemple subliniază versatilitatea și beneficiile practice ale utilizării fluxurilor de lucru RAG în abordarea provocărilor complexe de afaceri în timp real într-o multitudine de domenii.

Conectați-vă datele și aplicațiile cu Nanonets AI Assistant pentru a discuta cu date, pentru a implementa chatbot și agenți personalizați și pentru a crea fluxuri de lucru RAG.

Cum să vă construiți propriile fluxuri de lucru RAG?

Procesul de construire a unui flux de lucru RAG

Procesul de construire a unui flux de lucru Retrieval Augmented Generation (RAG) poate fi împărțit în mai mulți pași cheie. Acești pași pot fi clasificați în trei procese principale: ingerare, regăsire, și generaţie, precum și câteva pregătiri suplimentare:

1. Pregătirea:
  • Pregătirea bazei de cunoștințe: Pregătiți un depozit de date sau o bază de cunoștințe prin ingerarea datelor din diverse surse - aplicații, documente, baze de date. Aceste date ar trebui formatate pentru a permite o căutare eficientă, ceea ce înseamnă, practic, că aceste date ar trebui formatate într-o reprezentare unificată a obiectului „Document”.
2. Procesul de ingerare:
  • Configurarea bazei de date vectoriale: Utilizați baze de date vectoriale ca baze de cunoștințe, folosind diverși algoritmi de indexare pentru a organiza vectori cu dimensiuni mari, permițând o capacitate de interogare rapidă și robustă.
    • Extragerea datelor: Extrageți date din aceste documente.
    • Îmbunătățirea datelor: Împărțiți documentele în bucăți de secțiuni de date.
    • Încorporarea datelor: Transformați aceste bucăți în înglobări folosind un model de încorporare precum cel oferit de OpenAI.
  • Dezvoltați un mecanism pentru a asimila interogarea utilizatorului. Aceasta poate fi o interfață de utilizator sau un flux de lucru bazat pe API.
3. Procesul de recuperare:
  • Încorporarea interogării: Obțineți încorporarea datelor pentru interogarea utilizatorului.
  • Recuperare bucăți: Efectuați o căutare hibridă pentru a găsi cele mai relevante bucăți stocate în baza de date vectorială pe baza încorporarii interogării.
  • Extragere de conținut: Extrageți cel mai relevant conținut din baza dvs. de cunoștințe în promptul dvs. ca context.
4. Proces de generare:
  • Generare promptă: Combinați informațiile preluate cu interogarea inițială pentru a forma o solicitare. Acum, puteți efectua -
    • Generarea răspunsului: Trimiteți textul prompt combinat la LLM (Large Language Model) pentru a genera un răspuns bine informat.
    • Executarea sarcinii: Trimiteți textul prompt combinat către agentul dvs. de date LLM, care va deduce sarcina corectă de efectuat pe baza interogării dvs. și o va efectua. De exemplu, puteți crea un agent de date Gmail și apoi îi puteți solicita „să trimită e-mailuri promoționale clienților potențiali recenti Hubspot”, iar agentul de date va:
        • obțineți clienți potențiali recente de la Hubspot.
        • utilizați baza de cunoștințe pentru a obține informații relevante despre clienții potențiali. Baza ta de cunoștințe poate ingera date din mai multe surse de date - LinkedIn, API-uri de îmbogățire a clienților potențiali și așa mai departe.
        • organizați e-mailuri promoționale personalizate pentru fiecare client potențial.
        • trimiteți aceste e-mailuri folosind furnizorul dvs. de e-mail / managerul campaniei de e-mail.
5. Configurare și optimizare:
  • Personalizare: Personalizați fluxul de lucru pentru a se potrivi cerințelor specifice, care ar putea include ajustarea fluxului de asimilare, cum ar fi preprocesarea, fragmentarea și selectarea modelului de încorporare.
  • Optimizare: Implementați strategii de optimizare pentru a îmbunătăți calitatea recuperării și pentru a reduce numărul de simboluri pentru proces, ceea ce ar putea duce la optimizarea performanței și a costurilor la scară.

Implementând unul singur

Implementarea unui flux de lucru Retrieval Augmented Generation (RAG) este o sarcină complexă care implică numeroși pași și o bună înțelegere a algoritmilor și sistemelor de bază. Mai jos sunt provocările evidențiate și pașii pentru a le depăși pentru cei care doresc să implementeze un flux de lucru RAG:

Provocări în construirea propriului flux de lucru RAG:
  1. Noutatea și lipsa practicilor consacrate: RAG este o tehnologie relativ nouă, propusă pentru prima dată în 2020, iar dezvoltatorii încă descoperă cele mai bune practici pentru implementarea mecanismelor sale de regăsire a informațiilor în IA generativă.
  2. Pretul biletului: Implementarea RAG va fi mai costisitoare decât utilizarea unui model de limbă mare (LLM) singură. Cu toate acestea, este mai puțin costisitor decât recalificarea frecventă a LLM.
  3. Structurarea datelor: Determinarea modului de modelare optim a datelor structurate și nestructurate în biblioteca de cunoștințe și baza de date vectorială este o provocare cheie.
  4. Alimentare cu date incrementale: Dezvoltarea proceselor pentru alimentarea incrementală a datelor în sistemul RAG este crucială.
  5. Gestionarea inexactităților: Este necesară implementarea unor procese pentru a gestiona rapoartele de inexactități și pentru a corecta sau șterge acele surse de informații din sistemul RAG.

Conectați-vă datele și aplicațiile cu Nanonets AI Assistant pentru a discuta cu date, pentru a implementa chatbot și agenți personalizați și pentru a crea fluxuri de lucru RAG.

Cum să începeți să vă creați propriul flux de lucru RAG:

Implementarea unui flux de lucru RAG necesită un amestec de cunoștințe tehnice, instrumente potrivite și învățare și optimizare continuă pentru a asigura eficacitatea și eficiența acestuia în îndeplinirea obiectivelor dvs. Pentru cei care doresc să implementeze ei înșiși fluxurile de lucru RAG, am pregătit o listă cuprinzătoare de ghiduri practice care vă ghidează prin procesele de implementare în detaliu -

Fiecare dintre tutoriale vine cu o abordare sau o platformă unică pentru a realiza implementarea dorită pe subiectele specificate.

Dacă doriți să vă aprofundați în construirea propriilor fluxuri de lucru RAG, vă recomandăm să consultați toate articolele enumerate mai sus pentru a obține un simț holistic necesar pentru a începe călătoria dvs.

Implementați fluxuri de lucru RAG utilizând platforme ML

În timp ce atracția de a construi un flux de lucru Retrieval Augmented Generation (RAG) de la zero oferă un anumit sentiment de realizare și personalizare, este incontestabil un efort complex. Recunoscând complexitățile și provocările, mai multe companii au făcut un pas înainte, oferind platforme și servicii specializate pentru a simplifica acest proces. Folosirea acestor platforme poate economisi timp și resurse prețioase nu numai că poate garanta că implementarea se bazează pe cele mai bune practici din industrie și este optimizată pentru performanță.

Pentru organizațiile sau persoanele care nu au lățimea de bandă sau expertiza necesară pentru a construi un sistem RAG de la zero, aceste platforme ML prezintă o soluție viabilă. Optând pentru aceste platforme, se poate:

  • Ocoliți complexitățile tehnice: evitați pașii complicati ai proceselor de structurare, încorporare și recuperare a datelor. Aceste platforme vin adesea cu soluții prefabricate și cadre adaptate pentru fluxurile de lucru RAG.
  • Valorificați expertiza: Beneficiați de expertiza profesioniștilor care au o înțelegere profundă a sistemelor RAG și au abordat deja multe dintre provocările asociate cu implementarea acestuia.
  • scalabilitate: Aceste platforme sunt adesea concepute având în vedere scalabilitate, asigurând că, pe măsură ce datele dumneavoastră cresc sau cerințele dumneavoastră se modifică, sistemul se poate adapta fără o revizuire completă.
  • Eficiența costurilor: Deși există un cost asociat cu utilizarea unei platforme, aceasta s-ar putea dovedi a fi mai rentabilă pe termen lung, mai ales când se iau în considerare costurile de depanare, optimizare și potențiale reimplementari.

Să aruncăm o privire la platformele care oferă capabilități de creare a fluxului de lucru RAG.

Nanoneți

Nanonets oferă asistenți AI, chatbot și fluxuri de lucru RAG securizate, bazate pe datele companiei tale. Permite sincronizarea datelor în timp real între diverse surse de date, facilitând recuperarea completă a informațiilor pentru echipe. Platforma permite crearea de chatbot-uri împreună cu implementarea fluxurilor de lucru complexe prin limbaj natural, alimentat de Large Language Models (LLM). De asemenea, oferă conectori de date pentru a citi și scrie date în aplicațiile dvs. și abilitatea de a utiliza agenți LLM pentru a efectua direct acțiuni pe aplicațiile externe.

Pagina de produs Nanonets AI Assistant

AWS Generative AI

AWS oferă o varietate de servicii și instrumente sub umbrela sa de IA generativă pentru a răspunde diferitelor nevoi de afaceri. Oferă acces la o gamă largă de modele de fundație lider în industrie de la diverși furnizori prin Amazon Bedrock. Utilizatorii pot personaliza aceste modele de fundație cu propriile lor date pentru a construi experiențe mai personalizate și diferențiate. AWS pune accent pe securitate și confidențialitate, asigurând protecția datelor atunci când personalizați modelele de fundație. De asemenea, evidențiază infrastructura rentabilă pentru scalarea AI generativă, cu opțiuni precum AWS Trainium, AWS Inferentia și GPU-uri NVIDIA pentru a obține performanța la cel mai bun preț. Mai mult, AWS facilitează construirea, instruirea și implementarea modelelor de fundație pe Amazon SageMaker, extinzând puterea modelelor de fundație la cazurile de utilizare specifice ale unui utilizator.

Pagina de produs AWS Generative AI

AI generativ pe Google Cloud

Generative AI de la Google Cloud oferă o suită robustă de instrumente pentru dezvoltarea modelelor AI, îmbunătățirea căutării și activarea conversațiilor bazate pe inteligență artificială. Excelează în analiza sentimentelor, procesarea limbajului, tehnologiile vorbirii și gestionarea automată a documentelor. În plus, poate crea fluxuri de lucru RAG și agenți LLM, care răspund diverselor cerințe de afaceri cu o abordare multilingvă, făcându-l o soluție cuprinzătoare pentru diverse nevoi ale întreprinderii.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Generative AI (OCI Generative AI) de la Oracle este adaptată pentru întreprinderi, oferind modele superioare combinate cu un management excelent al datelor, infrastructură AI și aplicații de afaceri. Permite rafinarea modelelor folosind datele proprii ale utilizatorului fără a le partaja cu furnizorii mari de modele lingvistice sau alți clienți, asigurând astfel securitatea și confidențialitatea. Platforma permite implementarea modelelor pe clustere AI dedicate pentru performanță și prețuri previzibile. OCI Generative AI oferă diverse cazuri de utilizare, cum ar fi rezumarea textului, generarea de copii, crearea de chatbot, conversia stilistică, clasificarea textului și căutarea de date, abordând un spectru de nevoi ale întreprinderii. Procesează intrarea utilizatorului, care poate include limbaj natural, exemple de intrare/ieșire și instrucțiuni, pentru a genera, rezuma, transforma, extrage informații sau clasifica text pe baza solicitărilor utilizatorului, trimițând înapoi un răspuns în formatul specificat.

Oracle Generative AI

Cloudera

În domeniul IA generativă, Cloudera apare ca un aliat de încredere pentru întreprinderi. Lacul lor de date deschise, accesibil atât pe cloud public, cât și pe cel privat, este o piatră de temelie. Ele oferă o gamă largă de servicii de date care ajută întregul ciclu de viață al datelor, de la marginea până la AI. Capacitățile lor se extind la fluxul de date în timp real, stocarea și analiza datelor în lacuri deschise și implementarea și monitorizarea modelelor de învățare automată prin intermediul platformei de date Cloudera. În mod semnificativ, Cloudera permite elaborarea fluxurilor de lucru Retrieval Augmented Generation, combinând o combinație puternică de capabilități de recuperare și generare pentru aplicații AI îmbunătățite.

Pagina de blog Cloudera

spicui

Glean folosește AI pentru a îmbunătăți căutarea la locul de muncă și descoperirea cunoștințelor. Utilizează căutarea vectorială și modelele de limbaj mari bazate pe învățarea profundă pentru înțelegerea semantică a interogărilor, îmbunătățind continuu relevanța căutării. De asemenea, oferă un asistent AI generativ pentru a răspunde la întrebări și a rezuma informațiile din documente, bilete și multe altele. Platforma oferă rezultate personalizate de căutare și sugerează informații bazate pe activitatea și tendințele utilizatorilor, în plus facilitează configurarea și integrarea ușoară cu peste 100 de conectori la diverse aplicații.

Glean Homepage

landbot

Landbot oferă o suită de instrumente pentru a crea experiențe conversaționale. Facilitează generarea de clienți potențiali, implicarea clienților și asistență prin chatbot pe site-uri web sau WhatsApp. Utilizatorii pot proiecta, implementa și scala chatbot-uri cu un generator fără cod și îi pot integra cu platforme populare precum Slack și Messenger. De asemenea, oferă diverse șabloane pentru diferite cazuri de utilizare, cum ar fi generarea de clienți potențiali, asistența pentru clienți și promovarea produselor

Pagina de pornire Landbot.io

Baza de chat

Chatbase oferă o platformă pentru personalizarea ChatGPT pentru a se alinia cu personalitatea mărcii și aspectul site-ului web. Permite colectarea de clienți potențiali, rezumatele conversațiilor zilnice și integrarea cu alte instrumente precum Zapier, Slack și Messenger. Platforma este concepută pentru a oferi o experiență chatbot personalizată pentru companii.

Pagina de produse Chatbase

Scala AI

Scale AI abordează blocajul de date din dezvoltarea aplicațiilor AI, oferind reglaj fin și RLHF pentru adaptarea modelelor de bază la nevoile specifice ale afacerii. Se integrează sau colaborează cu modele AI de vârf, permițând întreprinderilor să-și încorporeze datele pentru diferențierea strategică. Împreună cu capacitatea de a crea fluxuri de lucru RAG și agenți LLM, Scale AI oferă o platformă AI generativă completă pentru dezvoltarea accelerată a aplicațiilor AI.

Scale AI Homepage

Shakudo – LLM Solutions

Shakudo oferă o soluție unificată pentru implementarea modelelor lingvistice mari (LLM), gestionarea bazelor de date vectoriale și stabilirea unor conducte solide de date. Ea eficientizează tranziția de la demonstrații locale la servicii LLM de nivel de producție, cu monitorizare în timp real și orchestrare automată. Platforma acceptă operațiuni flexibile de IA generativă, baze de date vectoriale de mare debit și oferă o varietate de instrumente specializate LLMOps, sporind bogăția funcțională a stack-urilor tehnologice existente.

Pagina de produs Shakundo RAG Workflows

Fiecare platformă/afacere menționată are propriul său set de caracteristici și capabilități unice și ar putea fi explorată în continuare pentru a înțelege cum ar putea fi valorificate pentru conectarea datelor întreprinderii și implementarea fluxurilor de lucru RAG.

Conectați-vă datele și aplicațiile cu Nanonets AI Assistant pentru a discuta cu date, pentru a implementa chatbot și agenți personalizați și pentru a crea fluxuri de lucru RAG.

Fluxuri de lucru RAG cu Nanonets

În domeniul creșterii modelelor de limbaj pentru a oferi răspunsuri mai precise și mai perspicace, Retrieval Augmented Generation (RAG) reprezintă un mecanism esențial. Acest proces complex crește fiabilitatea și utilitatea sistemelor AI, asigurându-se că acestea nu funcționează doar într-un vid de informații.

În centrul acestui lucru, Nanonets AI Assistant apare ca un însoțitor AI multifuncțional, sigur, conceput pentru a reduce decalajul dintre cunoștințele dumneavoastră organizaționale și modelele de limbaj mari (LLM), toate într-o interfață ușor de utilizat.

Iată o privire asupra integrării perfecte și îmbunătățirii fluxului de lucru oferite de capabilitățile RAG ale Nanonets:

Conectivitate de date:

Nanonets facilitează conexiuni fără întreruperi la peste 100 de aplicații populare pentru spațiul de lucru, inclusiv Slack, Notion, Google Suite, Salesforce și Zendesk, printre altele. Este competent în gestionarea unui spectru larg de tipuri de date, fie ele nestructurate, cum ar fi fișiere PDF, TXT, imagini, fișiere audio și video, sau date structurate, cum ar fi CSV-uri, foi de calcul, MongoDB și baze de date SQL. Această conectivitate de date cu spectru larg asigură o bază solidă de cunoștințe de la care poate extrage mecanismul RAG.

Agenți de declanșare și acțiune:

Cu Nanonets, configurarea agenților de declanșare/acțiune este ușoară. Acești agenți sunt vigilenți pentru evenimentele din aplicațiile din spațiul de lucru, inițiind acțiuni după cum este necesar. De exemplu, stabiliți un flux de lucru pentru a monitoriza noile e-mailuri la suport@compania_dvs..com, utilizați documentația și conversațiile anterioare prin e-mail ca bază de cunoștințe, redactați un răspuns pertinent prin e-mail și trimiteți-l, totul orchestrat fără probleme.

Ingestie și indexare simplificată a datelor:

Ingerarea și indexarea optimizate a datelor fac parte din pachet, asigurând o procesare ușoară a datelor, care este gestionată în fundal de Nanonets AI Assistant. Această optimizare este crucială pentru sincronizarea în timp real cu sursele de date, asigurându-se că mecanismul RAG are cele mai recente informații cu care să lucreze.

Pentru a începe, puteți participa la un apel cu unul dintre experții noștri AI și vă putem oferi o demonstrație personalizată și o încercare a Asistentului Nanonets AI pe baza cazului dvs. de utilizare.

Odată configurat, puteți folosi Nanonets AI Assistant pentru a:

Creați fluxuri de lucru RAG Chat

Împuternicește-ți echipele cu informații complete, în timp real, din toate sursele de date.

Creați fluxuri de lucru pentru agent RAG

Utilizați limbajul natural pentru a crea și rula fluxuri de lucru complexe, bazate pe LLM-uri, care interacționează cu toate aplicațiile și datele dvs.

Implementați chatbot-uri bazate pe RAG

Creați și implementați chatbot-uri personalizate AI care vă cunosc în câteva minute.

Impulsează eficiența echipei tale

Cu Nanonets AI, nu integrați doar date; supraalimentezi capacitățile echipei tale. Prin automatizarea sarcinilor banale și oferind răspunsuri perspicace, echipele dvs. își pot realoca concentrarea asupra inițiativelor strategice.

Asistentul AI bazat pe RAG de la Nanonets este mai mult decât un simplu instrument; este un catalizator care eficientizează operațiunile, îmbunătățește accesibilitatea datelor și vă propulsează organizația către un viitor de luare a deciziilor în cunoștință de cauză și automatizare.

Conectați-vă datele și aplicațiile cu Nanonets AI Assistant pentru a discuta cu date, pentru a implementa chatbot și agenți personalizați și pentru a crea fluxuri de lucru RAG.

Timestamp-ul:

Mai mult de la AI și învățarea automată