Рабочие процессы расширенной генерации и RAG

Отметка времени: 24 октября 2023 г., 9:40
Исходный узел: 2955016

Введение

Извлекательная дополненная генерация, или RAG, — это механизм, который помогает большим языковым моделям (LLM), таким как GPT, стать более полезными и информативными, извлекая информацию из хранилища полезных данных, что очень похоже на получение книги из библиотеки. Вот как RAG творит чудеса с помощью простых рабочих процессов искусственного интеллекта:

  • База знаний (входная информация): Думайте об этом как о большой библиотеке, полной полезных материалов: часто задаваемых вопросов, руководств, документов и т. д. Когда появляется вопрос, система ищет ответы именно здесь.
  • Триггер/запрос (вход): Это отправная точка. Обычно это вопрос или запрос пользователя, который сообщает системе: «Эй, мне нужно, чтобы ты что-то сделал!»
  • Задача/Действие (Выход): Как только система получает спусковой крючок, она начинает действовать. Если это вопрос, он ищет ответ. Если это просьба сделать что-то, то это будет выполнено.

Теперь давайте разобьем механизм RAG на простые шаги:

  1. поиск: Во-первых, когда поступает вопрос или запрос, RAG просматривает базу знаний в поисках соответствующей информации.
  2. увеличение: Затем он берет эту информацию и смешивает ее с исходным вопросом или запросом. Это похоже на добавление более подробной информации к основному запросу, чтобы убедиться, что система полностью его понимает.
  3. Поколение: Наконец, имея под рукой всю эту богатую информацию, он передает ее в большую языковую модель, которая затем вырабатывает обоснованный ответ или выполняет необходимое действие.

Короче говоря, RAG — это умный помощник, который сначала ищет полезную информацию, объединяет ее с вопросом, а затем либо дает развернутый ответ, либо выполняет задачу по мере необходимости. Таким образом, с RAG ваша система искусственного интеллекта не просто стреляет в темноте; он имеет прочную базу информации для работы, что делает его более надежным и полезным.

Какую проблему они решают?

Преодоление разрыва в знаниях

Генеративный ИИ, основанный на LLM, умеет генерировать текстовые ответы на основе колоссального количества данных, на которых он был обучен. Хотя такое обучение позволяет создавать читаемый и подробный текст, статичный характер обучающих данных является критическим ограничением. Информация в модели со временем устаревает, а в динамичном сценарии, таком как корпоративный чат-бот, отсутствие данных в реальном времени или данных, специфичных для организации, может привести к неверным или вводящим в заблуждение ответам. Этот сценарий вреден, поскольку подрывает доверие пользователя к технологии, создавая серьезные проблемы, особенно в клиентоориентированных или критически важных приложениях.

Решение RAG

RAG приходит на помощь, объединяя генеративные возможности LLM с целевым поиском информации в реальном времени без изменения базовой модели. Такое слияние позволяет системе ИИ предоставлять ответы, которые не только соответствуют контексту, но и основаны на самых последних данных. Например, в сценарии спортивной лиги, хотя LLM может предоставлять общую информацию о виде спорта или командах, RAG позволяет ИИ предоставлять в режиме реального времени обновления о недавних играх или травмах игроков, обращаясь к внешним источникам данных, таким как базы данных, ленты новостей или даже собственные хранилища данных лиги.

Данные, которые остаются актуальными

Суть RAG заключается в ее способности дополнять LLM свежими данными по конкретной предметной области. Постоянное обновление хранилища знаний в RAG — это экономически эффективный способ обеспечить актуальность генеративного ИИ. Более того, он обеспечивает уровень контекста, которого не хватает обобщенному LLM, тем самым повышая качество ответов. Возможность идентифицировать, исправлять или удалять неверную информацию в хранилище знаний RAG еще больше повышает его привлекательность, обеспечивая механизм самокорректировки для более точного поиска информации.

Примеры рабочих процессов RAG

В развивающейся сфере искусственного интеллекта технология расширенной генерации (RAG) оказывает существенное влияние на различные секторы бизнеса, значительно расширяя возможности моделей большого языка (LLM). Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы понять, как рабочие процессы RAG автоматизируют задачи.

  1. Получение и обмен знаниями внутри команды:
    1. Сценарий: Транснациональная корпорация с диверсифицированным портфелем проектов часто сталкивается с проблемами эффективного обмена знаниями и идеями между своими командами. Чтобы решить эту проблему, компания внедряет платформу, дополненную RAG, для оптимизации внутреннего поиска и обмена знаниями.
    2. Процедура:
      1. поиск:
        1. Пример запроса: Менеджер проекта спрашивает: «Работали ли мы над какими-либо проектами, связанными с возобновляемыми источниками энергии, за последние три года?»
        2. Механизм RAG мгновенно осуществляет поиск во внутренних базах данных, отчетах о прошлых проектах и ​​любых других соответствующих репозиториях для получения информации об участии компании в проектах по возобновляемым источникам энергии за указанный период.
      2. увеличение:
        1. Полученные данные включают названия проектов, ключевой персонал, конечные результаты и результаты каждого проекта.
        2. Он также может получать ссылки на любые соответствующие сообщения, презентации или документы, которыми обменивались внутри компании в ходе этих проектов.
      3. Поколение:
        1. Пример ответа: Система выдает исчерпывающий ответ:
          «Да, за последние три года мы участвовали в трех крупных проектах в области возобновляемых источников энергии. Проект «Солнечные инновации» возглавила Сара Джонсон из группы устойчивого развития и завершился в декабре 2021 года разработкой прототипа зарядной станции на солнечной энергии. Проект «Эффективность ветровой энергии», возглавляемый Марком Д'Сузой, был направлен на повышение эффективности ветряных турбин и был завершен в июне 2022 года. Наконец, «Пропаганда политики в области возобновляемых источников энергии» представляла собой межведомственную инициативу, которая завершилась в сентябре 2022 года созданием политического предложения. для содействия внедрению возобновляемых источников энергии в местных сообществах. Доступ к соответствующим документам, отчетам и презентациям можно получить по предоставленным ссылкам».
  2. Автоматизированные маркетинговые кампании:
    • Сценарий: Агентство цифрового маркетинга внедряет RAG для автоматизации создания и развертывания маркетинговых кампаний на основе тенденций рынка и поведения потребителей в режиме реального времени.
    • Рабочий процесс:
      • поиск: всякий раз, когда в систему поступает новый лид, механизм RAG извлекает соответствующие сведения о лиде и его организации и запускает рабочий процесс.
      • увеличение: эти данные объединяются с маркетинговыми целями клиента, рекомендациями бренда и целевой демографией.
      • Выполнение задачи: система автономно разрабатывает и развертывает адаптированную маркетинговую кампанию по различным цифровым каналам, чтобы извлечь выгоду из выявленной тенденции, отслеживая эффективность кампании в режиме реального времени для возможных корректировок.
  3. Юридические исследования и подготовка дел:
    • Сценарий: Юридическая фирма интегрирует RAG для ускорения юридических исследований и подготовки дела.
    • Рабочий процесс:
      • поиск: При вводе информации о новом деле он извлекает соответствующие правовые прецеденты, законы и недавние судебные решения.
      • увеличение: Сопоставляет эти данные с деталями дела.
      • Поколение: Система составляет предварительное изложение дела, что значительно сокращает время, которое адвокаты тратят на предварительное исследование.
  4. Улучшение обслуживания клиентов:
    • Сценарий: телекоммуникационная компания внедряет чат-бот, дополненный RAG, для обработки запросов клиентов относительно деталей плана, выставления счетов и устранения распространенных проблем.
    • Рабочий процесс:
      • поиск: при получении запроса о разрешении данных конкретного плана система ссылается на последние планы и предложения из своей базы данных.
      • увеличение: эта полученная информация объединяется с сведениями о текущем плане клиента (из профиля клиента) и исходным запросом.
      • Поколение: Система генерирует индивидуальный ответ, объясняющий различия в разрешении данных между текущим планом клиента и запрошенным планом.
  5. Управление запасами и повторный заказ:
    1. Сценарий: Компания электронной коммерции использует систему, дополненную RAG, для управления запасами и автоматического повторного заказа продуктов, когда уровень запасов падает ниже заранее определенного порога.
    2. Процедура:
      1. индексирование: Когда запасы товара достигают низкого уровня, система проверяет историю продаж, сезонные колебания спроса и текущие рыночные тенденции из своей базы данных.
      2. Увеличение: Сочетая полученные данные с частотой повторных заказов продукта, сроками выполнения заказов и сведениями о поставщике, он определяет оптимальное количество для повторного заказа.
      3. Выполнение задачи: Затем система взаимодействует с программным обеспечением компании для закупок, чтобы автоматически разместить заказ на закупку у поставщика, гарантируя, что на платформе электронной коммерции никогда не закончатся популярные продукты.
  6. Адаптация сотрудников и настройка ИТ:
    1. Сценарий: Транснациональная корпорация использует систему на базе RAG для оптимизации процесса адаптации новых сотрудников, гарантируя, что все ИТ-требования будут установлены до первого рабочего дня сотрудника.
    2. Процедура:
      1. индексирование: Получив информацию о новом сотруднике, система обращается к базе данных отдела кадров, чтобы определить роль, отдел и местонахождение сотрудника.
      2. Увеличение: Он сопоставляет эту информацию с ИТ-политикой компании, определяя программное обеспечение, оборудование и права доступа, которые потребуются новому сотруднику.
      3. Выполнение задачи: Затем система взаимодействует с системой обработки заявок ИТ-отдела, автоматически генерируя заявки для настройки новой рабочей станции, установки необходимого программного обеспечения и предоставления соответствующего доступа к системе. Это гарантирует, что, когда новый сотрудник приступит к работе, его рабочее место будет готово, и он сможет сразу же погрузиться в свои обязанности.

Эти примеры подчеркивают универсальность и практические преимущества использования рабочих процессов RAG для решения сложных бизнес-задач в режиме реального времени во множестве областей.

Подключите свои данные и приложения к Nanonets AI Assistant, чтобы обмениваться данными, развертывать пользовательских чат-ботов и агентов и создавать рабочие процессы RAG.

Как создать свои собственные рабочие процессы RAG?

Процесс построения рабочего процесса RAG

Процесс построения рабочего процесса дополненной генерации данных (RAG) можно разбить на несколько ключевых этапов. Эти этапы можно разделить на три основных процесса: прием пищи, поиски поколение, а также некоторая дополнительная подготовка:

1. Приготовление:
  • Подготовка базы знаний: Подготовьте хранилище данных или базу знаний, получая данные из различных источников — приложений, документов, баз данных. Эти данные должны быть отформатированы так, чтобы обеспечить возможность эффективного поиска, что по сути означает, что эти данные должны быть отформатированы в унифицированное представление объекта «Документ».
2. Процесс приема:
  • Настройка базы данных векторов: Используйте базы данных векторов в качестве баз знаний, применяя различные алгоритмы индексации для организации многомерных векторов, обеспечивая возможность быстрого и надежного выполнения запросов.
    • Извлечение данных: Извлеките данные из этих документов.
    • Разделение данных: Разбивайте документы на части разделов данных.
    • Встраивание данных: Преобразуйте эти фрагменты во встраивания, используя модель встраивания, подобную той, что предоставлена ​​OpenAI.
  • Разработайте механизм обработки вашего пользовательского запроса. Это может быть пользовательский интерфейс или рабочий процесс на основе API.
3. Процесс получения:
  • Встраивание запроса: Получите внедрение данных для пользовательского запроса.
  • Получение чанка: Выполните гибридный поиск, чтобы найти наиболее релевантные сохраненные фрагменты в базе данных векторов на основе внедрения запроса.
  • Вытягивание контента: Воспользуйтесь наиболее релевантным контентом из своей базы знаний в подсказке в качестве контекста.
4. Процесс генерации:
  • Оперативная генерация: Объедините полученную информацию с исходным запросом, чтобы сформировать подсказку. Теперь вы можете выполнить –
    • Генерация ответа: Отправьте объединенный текст подсказки в LLM (Large Language Model), чтобы получить обоснованный ответ.
    • Выполнение задачи: Отправьте комбинированный текст приглашения вашему агенту данных LLM, который определит правильную задачу для выполнения на основе вашего запроса и выполнит ее. Например, вы можете создать агент данных Gmail, а затем предложить ему «отправить рекламные электронные письма недавним потенциальным клиентам Hubspot», и агент данных:
        • получить последние лиды из Hubspot.
        • используйте свою базу знаний, чтобы получить актуальную информацию о потенциальных клиентах. Ваша база знаний может получать данные из нескольких источников данных — LinkedIn, API-интерфейсов Lead Enrichment и т. д.
        • курируйте персонализированные рекламные электронные письма для каждого потенциального клиента.
        • отправьте эти электронные письма, используя своего поставщика услуг электронной почты или менеджера кампании по электронной почте.
5. Конфигурация и оптимизация:
  • Производство на заказ: Настройте рабочий процесс в соответствии с конкретными требованиями, включая настройку потока приема, например предварительную обработку, разбиение на фрагменты и выбор модели внедрения.
  • Оптимизация: Внедрите стратегии оптимизации, чтобы улучшить качество поиска и сократить количество токенов в обработке, что может привести к оптимизации производительности и затрат в масштабе.

Реализация самостоятельно

Реализация рабочего процесса поисковой дополненной генерации (RAG) — сложная задача, которая включает в себя множество шагов и хорошее понимание основных алгоритмов и систем. Ниже приведены основные проблемы и шаги по их преодолению для тех, кто хочет внедрить рабочий процесс RAG:

Проблемы при построении собственного рабочего процесса RAG:
  1. Новизна и отсутствие устоявшейся практики: RAG — относительно новая технология, впервые предложенная в 2020 году, и разработчики все еще ищут лучшие практики для реализации ее механизмов поиска информации в генеративном искусственном интеллекте.
  2. Стоимость: Внедрение RAG будет дороже, чем использование одной модели большого языка (LLM). Однако это дешевле, чем частое переобучение LLM.
  3. Структурирование данных: Ключевой задачей является определение того, как лучше всего моделировать структурированные и неструктурированные данные в библиотеке знаний и векторной базе данных.
  4. Инкрементная подача данных: Разработка процессов постепенной подачи данных в систему RAG имеет решающее значение.
  5. Обработка неточностей: Необходимо внедрить процессы для обработки отчетов о неточностях, а также для исправления или удаления этих источников информации в системе RAG.

Подключите свои данные и приложения к Nanonets AI Assistant, чтобы обмениваться данными, развертывать пользовательских чат-ботов и агентов и создавать рабочие процессы RAG.

Как начать создавать собственный рабочий процесс RAG:

Внедрение рабочего процесса RAG требует сочетания технических знаний, правильных инструментов, а также постоянного обучения и оптимизации, чтобы обеспечить его эффективность и результативность в достижении ваших целей. Для тех, кто хочет самостоятельно реализовать рабочие процессы RAG, мы подготовили список подробных практических руководств, в которых подробно описаны процессы внедрения.

В каждом из учебных пособий используется уникальный подход или платформа для достижения желаемой реализации по указанным темам.

Если вы хотите углубиться в создание собственных рабочих процессов RAG, мы рекомендуем ознакомиться со всеми статьями, перечисленными выше, чтобы получить целостное представление, необходимое для начала вашего путешествия.

Внедрение рабочих процессов RAG с использованием платформ ML

Хотя привлекательность создания рабочего процесса дополненной генерации (RAG) с нуля дает определенное чувство выполненного долга и настройки, это, несомненно, сложная задача. Осознавая сложности и проблемы, несколько компаний пошли вперед, предложив специализированные платформы и услуги для упрощения этого процесса. Использование этих платформ может не только сэкономить драгоценное время и ресурсы, но и гарантировать, что внедрение основано на лучших отраслевых практиках и оптимизировано по производительности.

Для организаций или частных лиц, у которых может не хватить пропускной способности или опыта для создания системы RAG с нуля, эти платформы машинного обучения представляют собой жизнеспособное решение. Выбирая эти платформы, вы можете:

  • Обход технических сложностей: Избегайте сложных этапов структурирования, внедрения и извлечения данных. Эти платформы часто поставляются с готовыми решениями и платформами, адаптированными для рабочих процессов RAG.
  • Использование опыта: Воспользуйтесь опытом профессионалов, которые глубоко разбираются в системах RAG и уже решили многие проблемы, связанные с их внедрением.
  • Масштабируемость: эти платформы часто разрабатываются с учетом масштабируемости, гарантируя, что по мере роста ваших данных или изменения требований система сможет адаптироваться без полной перестройки.
  • Эффективность затрат: Хотя использование платформы связано с затратами, в долгосрочной перспективе она может оказаться более рентабельной, особенно если учесть затраты на устранение неполадок, оптимизацию и потенциальную повторную реализацию.

Давайте посмотрим на платформы, предлагающие возможности создания рабочих процессов RAG.

Нанонеты

Nanonets предлагает безопасных помощников с искусственным интеллектом, чат-ботов и рабочие процессы RAG, основанные на данных вашей компании. Он обеспечивает синхронизацию данных в реальном времени между различными источниками данных, облегчая комплексный поиск информации для команд. Платформа позволяет создавать чат-ботов, а также развертывать сложные рабочие процессы на естественном языке на основе моделей большого языка (LLM). Он также предоставляет соединители данных для чтения и записи данных в ваших приложениях, а также возможность использовать агенты LLM для непосредственного выполнения действий во внешних приложениях.

Страница продукта Nanonets AI Assistant

Генеративный искусственный интеллект AWS

AWS предлагает множество сервисов и инструментов под своей эгидой Generative AI для удовлетворения различных потребностей бизнеса. Он обеспечивает доступ к широкому спектру ведущих в отрасли моделей фундаментов от различных поставщиков через Amazon Bedrock. Пользователи могут настраивать эти базовые модели на основе своих собственных данных, чтобы создавать более персонализированный и дифференцированный опыт. AWS уделяет особое внимание безопасности и конфиденциальности, обеспечивая защиту данных при настройке базовых моделей. В нем также подчеркивается экономически эффективная инфраструктура для масштабирования генеративного искусственного интеллекта с такими опциями, как AWS Trainium, AWS Inferentia и графические процессоры NVIDIA, для достижения наилучшего соотношения цены и качества. Более того, AWS упрощает создание, обучение и развертывание базовых моделей в Amazon SageMaker, расширяя возможности базовых моделей для конкретных случаев использования пользователя.

Страница продукта AWS для генеративного искусственного интеллекта

Генеративный ИИ в Google Cloud

Генеративный искусственный интеллект Google Cloud предоставляет надежный набор инструментов для разработки моделей искусственного интеллекта, улучшения поиска и обеспечения возможности общения на основе искусственного интеллекта. Он превосходен в анализе настроений, языковой обработке, речевых технологиях и автоматизированном управлении документами. Кроме того, он может создавать рабочие процессы RAG и агентов LLM, удовлетворяя разнообразные бизнес-требования с помощью многоязычного подхода, что делает его комплексным решением для различных потребностей предприятия.

Облачный генеративный искусственный интеллект Google

Генеративный ИИ Oracle

Генеративный искусственный интеллект Oracle (OCI Generative AI) специально разработан для предприятий и предлагает превосходные модели в сочетании с отличным управлением данными, инфраструктурой искусственного интеллекта и бизнес-приложениями. Это позволяет уточнять модели, используя собственные данные пользователя, не передавая их крупным поставщикам языковых моделей или другим клиентам, обеспечивая тем самым безопасность и конфиденциальность. Платформа позволяет развертывать модели в выделенных кластерах искусственного интеллекта для обеспечения предсказуемой производительности и цен. OCI Generative AI предоставляет различные варианты использования, такие как суммирование текста, создание копий, создание чат-ботов, стилистическое преобразование, классификация текста и поиск данных, удовлетворяя широкий спектр потребностей предприятия. Он обрабатывает ввод пользователя, который может включать естественный язык, примеры ввода/вывода и инструкции, чтобы генерировать, суммировать, преобразовывать, извлекать информацию или классифицировать текст на основе запросов пользователя, отправляя обратно ответ в указанном формате.

Генеративный ИИ Oracle

Cloudera

В сфере генеративного искусственного интеллекта Cloudera становится надежным союзником предприятий. Их «озёрный дом» с открытыми данными, доступный как в общедоступных, так и в частных облаках, является краеугольным камнем. Они предлагают широкий спектр услуг по передаче данных, помогающих на протяжении всего жизненного цикла данных, от периферии до искусственного интеллекта. Их возможности распространяются на потоковую передачу данных в реальном времени, хранение и анализ данных в открытых озерных домиках, а также на развертывание и мониторинг моделей машинного обучения через платформу данных Cloudera. Примечательно, что Cloudera позволяет создавать рабочие процессы извлечения дополненной генерации, объединяя мощную комбинацию возможностей поиска и генерации для расширенных приложений искусственного интеллекта.

Страница блога Cloudera

Глин

Glean использует ИИ для улучшения поиска рабочих мест и открытия знаний. Он использует векторный поиск и большие языковые модели на основе глубокого обучения для семантического понимания запросов, постоянно повышая релевантность поиска. Он также предлагает помощника с генеративным искусственным интеллектом для ответов на запросы и обобщения информации в документах, билетах и ​​многом другом. Платформа предоставляет персонализированные результаты поиска и предлагает информацию на основе активности и тенденций пользователей, а также упрощает настройку и интеграцию с более чем 100 коннекторами для различных приложений.

Домашняя страница Глина

Landbot

Landbot предлагает набор инструментов для создания диалогового опыта. Это облегчает привлечение потенциальных клиентов, привлечение клиентов и поддержку через чат-ботов на веб-сайтах или в WhatsApp. Пользователи могут проектировать, развертывать и масштабировать чат-ботов с помощью конструктора без кода и интегрировать их с популярными платформами, такими как Slack и Messenger. Он также предоставляет различные шаблоны для различных вариантов использования, таких как привлечение потенциальных клиентов, поддержка клиентов и продвижение продуктов.

Домашняя страница Landbot.io

Чат-база

Chatbase предоставляет платформу для настройки ChatGPT в соответствии с индивидуальностью бренда и внешним видом веб-сайта. Он позволяет собирать информацию о потенциальных клиентах, составлять ежедневные сводки разговоров и интегрироваться с другими инструментами, такими как Zapier, Slack и Messenger. Платформа предназначена для предоставления персонализированного взаимодействия с чат-ботами для бизнеса.

Страница продукта в базе чата

Масштаб AI

Scale AI устраняет узкие места в области данных при разработке приложений AI, предлагая тонкую настройку и RLHF для адаптации базовых моделей к конкретным потребностям бизнеса. Он интегрируется или сотрудничает с ведущими моделями искусственного интеллекта, позволяя предприятиям использовать свои данные для стратегической дифференциации. В сочетании с возможностью создания рабочих процессов RAG и агентов LLM Scale AI предоставляет полнофункциональную генеративную платформу ИИ для ускоренной разработки приложений ИИ.

Масштабировать домашнюю страницу AI

Шакудо – LLM Solutions

Shakudo предлагает унифицированное решение для развертывания больших языковых моделей (LLM), управления векторными базами данных и создания надежных конвейеров данных. Он упрощает переход от локальных демонстраций к услугам LLM промышленного уровня с мониторингом в реальном времени и автоматизированной оркестровкой. Платформа поддерживает гибкие операции генеративного искусственного интеллекта, высокопроизводительные векторные базы данных и предоставляет множество специализированных инструментов LLMOps, расширяя функциональное богатство существующих технологических стеков.

Страница продукта «Рабочие процессы Shakundo RAG»

Каждая упомянутая платформа/бизнес имеет свой собственный набор уникальных функций и возможностей, и их можно изучить дополнительно, чтобы понять, как их можно использовать для подключения корпоративных данных и реализации рабочих процессов RAG.

Подключите свои данные и приложения к Nanonets AI Assistant, чтобы обмениваться данными, развертывать пользовательских чат-ботов и агентов и создавать рабочие процессы RAG.

Рабочие процессы RAG с Nanonets

В сфере расширения языковых моделей для предоставления более точных и содержательных ответов ключевым механизмом является поисковая дополненная генерация (RAG). Этот сложный процесс повышает надежность и полезность систем искусственного интеллекта, гарантируя, что они не просто работают в информационном вакууме.

По сути, Nanonets AI Assistant представляет собой безопасный, многофункциональный помощник на базе искусственного интеллекта, предназначенный для устранения разрыва между вашими организационными знаниями и моделями большого языка (LLM), и все это в удобном интерфейсе.

Вот краткий обзор плавной интеграции и улучшения рабочего процесса, предлагаемых возможностями RAG Nanonets:

Подключение данных:

Nanonets обеспечивает беспрепятственное подключение к более чем 100 популярным приложениям для рабочего пространства, включая Slack, Notion, Google Suite, Salesforce, Zendesk и другие. Он умеет обрабатывать широкий спектр типов данных, будь то неструктурированные, такие как PDF-файлы, TXT, изображения, аудио и видеофайлы, или структурированные данные, такие как CSV, электронные таблицы, базы данных MongoDB и SQL. Такая возможность подключения к данным широкого спектра обеспечивает надежную базу знаний для механизма RAG.

Агенты триггеров и действий:

С Nanonets настройка агентов триггеров/действий очень проста. Эти агенты внимательно следят за событиями в приложениях вашего рабочего пространства и при необходимости инициируют действия. Например, настройте рабочий процесс для отслеживания новых писем по адресу support@your_company.com, используйте свою документацию и прошлые переписки по электронной почте в качестве базы знаний, составьте содержательный ответ по электронной почте и отправьте его, и все это организовано без проблем.

Оптимизированный прием и индексирование данных:

Оптимизированный прием и индексирование данных являются частью пакета, обеспечивая плавную обработку данных, которая выполняется в фоновом режиме с помощью Nanonets AI Assistant. Эта оптимизация имеет решающее значение для синхронизации в реальном времени с источниками данных, гарантируя, что механизм RAG будет иметь самую свежую информацию для работы.

Чтобы начать работу, вы можете позвонить одному из наших экспертов по искусственному интеллекту, и мы предоставим вам индивидуальную демо-версию и пробную версию Nanonets AI Assistant в зависимости от вашего варианта использования.

После настройки вы можете использовать Nanonets AI Assistant, чтобы:

Создание рабочих процессов чата RAG

Предоставьте своим командам исчерпывающую информацию в режиме реального времени из всех источников данных.

Создание рабочих процессов агента RAG

Используйте естественный язык для создания и запуска сложных рабочих процессов на базе LLM, которые взаимодействуют со всеми вашими приложениями и данными.

Развертывание чат-ботов на основе RAG

Создавайте и развертывайте готовых к использованию чат-ботов с искусственным интеллектом, которые узнают вас за считанные минуты.

Повысьте эффективность вашей команды

С Nanonets AI вы не просто интегрируете данные; вы расширяете возможности своей команды. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя содержательные ответы, ваши команды могут переключить свое внимание на стратегические инициативы.

AI Assistant от Nanonets на основе RAG — это больше, чем просто инструмент; это катализатор, который оптимизирует операции, повышает доступность данных и продвигает вашу организацию к будущему, основанному на обоснованном принятии решений и автоматизации.

Подключите свои данные и приложения к Nanonets AI Assistant, чтобы обмениваться данными, развертывать пользовательских чат-ботов и агентов и создавать рабочие процессы RAG.

Отметка времени:

Больше от ИИ и машинное обучение