Retrieval-Augmented Generation & RAG Workflows

Tidsstämpel: 24 oktober 2023 9:40
Källnod: 2955016

Beskrivning

Retrieval Augmented Generation, eller RAG, är en mekanism som hjälper stora språkmodeller (LLM) som GPT att bli mer användbara och kunniga genom att dra in information från en butik med användbar data, ungefär som att hämta en bok från ett bibliotek. Så här skapar RAG magi med enkla AI-arbetsflöden:

  • Kunskapsbas (ingång): Se det här som ett stort bibliotek fullt av användbara saker—FAQ, manualer, dokument, etc. När en fråga dyker upp är det här systemet letar efter svar.
  • Utlösare/fråga (ingång): Detta är utgångspunkten. Vanligtvis är det en fråga eller en förfrågan från en användare som säger till systemet: "Hej, jag behöver att du gör något!"
  • Uppgift/åtgärd (utdata): När systemet väl får avtryckaren går det igång. Om det är en fråga, gräver den fram ett svar. Om det är en begäran om att göra något, gör den den saken.

Låt oss nu dela upp RAG-mekanismen i enkla steg:

  1. hämtning: För det första, när en fråga eller förfrågan kommer in, letar RAG igenom kunskapsbasen för att hitta relevant information.
  2. Ökning: Därefter tar den denna information och blandar ihop den med den ursprungliga frågan eller begäran. Detta är som att lägga till mer detaljer till den grundläggande begäran för att se till att systemet förstår det fullt ut.
  3. Generation: Slutligen, med all denna rika information till hands, matar den in den i en stor språkmodell som sedan skapar ett välinformerat svar eller utför den nödvändiga åtgärden.

Så i ett nötskal är RAG som att ha en smart assistent som först letar upp användbar information, blandar den med den aktuella frågan och sedan antingen ger ett väl avrundat svar eller utför en uppgift efter behov. På så sätt, med RAG, skjuter ditt AI-system inte bara i mörker; den har en solid bas av information att arbeta utifrån, vilket gör den mer tillförlitlig och användbar.

Vilket problem löser de?

Överbrygga kunskapsklyftan

Generativ AI, som drivs av LLM:er, är skicklig på att skapa textsvar baserat på en kolossal mängd data som den tränades på. Även om denna utbildning möjliggör skapandet av läsbar och detaljerad text, är träningsdatans statiska karaktär en kritisk begränsning. Informationen i modellen blir föråldrad med tiden, och i ett dynamiskt scenario som en företagschattbot kan frånvaron av realtids- eller organisationsspecifik data leda till felaktiga eller missvisande svar. Detta scenario är skadligt eftersom det undergräver användarens förtroende för tekniken, vilket utgör en betydande utmaning, särskilt i kundcentrerade eller verksamhetskritiska applikationer.

RAG-lösningen

RAG kommer till undsättning genom att kombinera LLM:ers generativa kapacitet med målinriktad informationsinhämtning i realtid, utan att ändra den underliggande modellen. Denna sammansmältning gör att AI-systemet kan ge svar som inte bara är kontextuellt lämpliga utan också baserade på de senaste uppgifterna. Till exempel, i ett sportsligascenario, medan en LLM kan tillhandahålla generisk information om sporten eller lagen, ger RAG AI:en möjlighet att leverera uppdateringar i realtid om senaste spel eller spelarskador genom att komma åt externa datakällor som databaser, nyhetsflöden eller även ligans egna datalager.

Data som håller sig uppdaterad

Kärnan i RAG ligger i dess förmåga att utöka LLM med färska, domänspecifika data. Den kontinuerliga uppdateringen av kunskapsförrådet i RAG är ett kostnadseffektivt sätt att säkerställa att den generativa AI förblir aktuell. Dessutom ger det ett lager av sammanhang som en generaliserad LLM saknar, vilket förbättrar kvaliteten på svaren. Möjligheten att identifiera, korrigera eller radera felaktig information inom RAG:s kunskapsförråd bidrar ytterligare till dess överklagande, vilket säkerställer en självkorrigerande mekanism för mer exakt informationshämtning.

Exempel på RAG-arbetsflöden

I den utvecklande sfären av artificiell intelligens gör Retrieval-Augmented Generation (RAG) en betydande inverkan inom olika affärssektorer genom att avsevärt förbättra kapaciteten hos Large Language Models (LLM). Låt oss titta på några exempel för att få en känsla av hur RAG-arbetsflöden automatiserar uppgifter –

  1. Internt team kunskapshämtning och delning:
    1. Scenario: Ett multinationellt företag med en diversifierad portfölj av projekt står ofta inför utmaningar när det gäller att effektivt dela kunskap och insikter mellan sina team. För att lindra detta implementerar företaget en RAG-förstärkt plattform för att effektivisera intern kunskapsinhämtning och delning.
    2. Arbetsflöde:
      1. hämtning:
        1. Exempelfråga: En projektledare frågar: "Har vi arbetat med några projekt relaterade till förnybar energi under de senaste tre åren?"
        2. RAG-mekanismen söker omedelbart igenom de interna databaserna, tidigare projektrapporter och alla andra relevanta arkiv för att hämta information om företagets engagemang i projekt för förnybar energi under den angivna perioden.
      2. Ökning:
        1. Den hämtade informationen inkluderar projekttitlar, nyckelpersoner, slutleveranser och resultaten av varje projekt.
        2. Den kan också hämta länkar till relevant kommunikation, presentationer eller dokument som delades internt under dessa projekts gång.
      3. Generation:
        1. Exempelsvar: Systemet genererar ett omfattande svar:
          "Ja, under de senaste tre åren har vi engagerat oss i tre stora projekt för förnybar energi. Projektet "Solar Innovations" leddes av Sarah Johnson från Sustainability Team och avslutades i december 2021 med utvecklingen av en soldriven laddstationsprototyp. Projektet "Wind Energy Efficiency" under ledning av Mark D'Souza, som syftar till att förbättra vindkraftverkens effektivitet och avslutades i juni 2022. Slutligen var "Renewable Energy Policy Advocacy" ett tväravdelningsinitiativ som avslutades i september 2022 och skapade ett policyförslag. för att främja användningen av förnybar energi i lokalsamhällen. Relevanta dokument, rapporter och presentationer kan nås via länkarna som tillhandahålls."
  2. Automatiserade marknadsföringskampanjer:
    • Scenario: En digital marknadsföringsbyrå implementerar RAG för att automatisera skapandet och implementeringen av marknadsföringskampanjer baserade på marknadstrender i realtid och konsumentbeteende.
    • Arbetsflöde:
      • hämtning: Närhelst en ny lead kommer in i systemet hämtar RAG-mekanismen relevanta detaljer om leaden och deras organisation och startar arbetsflödet.
      • Ökning: Den kombinerar denna data med kundens marknadsföringsmål, varumärkesriktlinjer och måldemografi.
      • Uppgiftsutförande: Systemet designar och distribuerar självständigt en skräddarsydd marknadsföringskampanj över olika digitala kanaler för att dra fördel av den identifierade trenden och spåra kampanjens resultat i realtid för möjliga justeringar.
  3. Juridisk forskning och ärendeberedning:
    • Scenario: En advokatbyrå integrerar RAG för att påskynda juridisk forskning och ärendeberedning.
    • Arbetsflöde:
      • hämtning: Vid inmatning om ett nytt fall, hämtar det upp relevanta rättsliga prejudikat, stadgar och nya domar.
      • Ökning: Den korrelerar dessa data med ärendedetaljerna.
      • Generation: Systemet utarbetar en preliminär ärenderapport, vilket avsevärt minskar den tid som advokater lägger på preliminär forskning.
  4. Förbättring av kundservice:
    • Scenario: Ett telekommunikationsföretag implementerar en RAG-förstärkt chatbot för att hantera kundfrågor angående plandetaljer, fakturering och felsökning av vanliga problem.
    • Arbetsflöde:
      • hämtning: När systemet får en förfrågan om en specifik plans datatillägg refererar systemet till de senaste planerna och erbjudandena från sin databas.
      • Ökning: Den kombinerar denna hämtade information med kundens aktuella plandetaljer (från kundprofilen) och den ursprungliga frågan.
      • Generation: Systemet genererar ett skräddarsytt svar som förklarar skillnaderna i datatillägg mellan kundens nuvarande plan och den efterfrågade planen.
  5. Lagerhantering och omordning:
    1. Scenario: Ett e-handelsföretag använder ett RAG-förstärkt system för att hantera lager och automatiskt beställa produkter när lagernivåerna faller under en förutbestämd tröskel.
    2. Arbetsflöde:
      1. Hämtning: När en produkts lager når en låg nivå kontrollerar systemet försäljningshistoriken, säsongsmässiga efterfrågefluktuationer och aktuella marknadstrender från sin databas.
      2. Förstoring: Genom att kombinera den hämtade datan med produktens återbeställningsfrekvens, ledtider och leverantörsdetaljer bestämmer den den optimala kvantiteten att beställa om.
      3. Uppgiftsutförande: Systemet samverkar sedan med företagets inköpsprogram för att automatiskt lägga en inköpsorder hos leverantören, vilket säkerställer att e-handelsplattformen aldrig tar slut på populära produkter.
  6. Introduktion av anställda och IT-installation:
    1. Scenario: Ett multinationellt företag använder ett RAG-drivet system för att effektivisera introduktionsprocessen för nya medarbetare, vilket säkerställer att alla IT-krav ställs in före den anställdes första dag.
    2. Arbetsflöde:
      1. Hämtning: När det tar emot information om en nyanställning, konsulterar systemet HR-databasen för att fastställa medarbetarens roll, avdelning och plats.
      2. Förstoring: Den korrelerar denna information med företagets IT-policyer och bestämmer vilken programvara, hårdvara och åtkomstbehörigheter den nyanställde kommer att behöva.
      3. Uppgiftsutförande: Systemet kommunicerar sedan med IT-avdelningens biljettsystem och genererar automatiskt biljetter för att installera en ny arbetsstation, installera nödvändig programvara och ge lämplig systemåtkomst. Detta säkerställer att när den nya medarbetaren börjar är deras arbetsstation redo och de kan omedelbart dyka in i sitt ansvar.

Dessa exempel understryker mångsidigheten och de praktiska fördelarna med att använda RAG-arbetsflöden för att hantera komplexa affärsutmaningar i realtid inom en mängd olika domäner.

Anslut dina data och appar med Nanonets AI Assistant för att chatta med data, distribuera anpassade chatbots och agenter och skapa RAG-arbetsflöden.

Hur bygger man sina egna RAG-arbetsflöden?

Processen att bygga ett RAG-arbetsflöde

Processen att bygga ett RAG-arbetsflöde (Retrieval Augmented Generation) kan delas upp i flera nyckelsteg. Dessa steg kan kategoriseras i tre huvudprocesser: intag, hämtningoch generering, samt några ytterligare förberedelser:

1. Förberedelser:
  • Kunskapsbasförberedelser: Förbered ett datalager eller en kunskapsbas genom att ta in data från olika källor – appar, dokument, databaser. Dessa data bör formateras för att möjliggöra effektiv sökbarhet, vilket i princip innebär att dessa data bör formateras till en enhetlig "Dokument"-objektrepresentation.
2. Förtäringsprocessen:
  • Vector Databas Setup: Använd vektordatabaser som kunskapsbaser, använd olika indexeringsalgoritmer för att organisera högdimensionella vektorer, vilket möjliggör snabb och robust frågeförmåga.
    • Datautvinning: Extrahera data från dessa dokument.
    • Datachunking: Dela upp dokument i bitar av datasektioner.
    • Datainbäddning: Förvandla dessa bitar till inbäddningar med en inbäddningsmodell som den som tillhandahålls av OpenAI.
  • Utveckla en mekanism för att få in din användarfråga. Detta kan vara ett användargränssnitt eller ett API-baserat arbetsflöde.
3. Hämtningsprocessen:
  • Frågeinbäddning: Hämta datainbäddningen för användarfrågan.
  • Hämtning av bitar: Utför en hybridsökning för att hitta de mest relevanta lagrade bitarna i Vector Database baserat på frågeinbäddningen.
  • Innehållsdragning: Dra det mest relevanta innehållet från din kunskapsbas till din prompt som sammanhang.
4. Generationsprocess:
  • Snabbgenerering: Kombinera den hämtade informationen med den ursprungliga frågan för att bilda en prompt. Nu kan du utföra –
    • Svarsgenerering: Skicka den kombinerade snabbtexten till LLM (Large Language Model) för att generera ett välinformerat svar.
    • Uppgiftsutförande: Skicka den kombinerade uppmaningstexten till din LLM-dataagent som kommer att sluta sig till den korrekta uppgiften att utföra baserat på din fråga och utföra den. Du kan till exempel skapa en Gmail-dataagent och sedan uppmana den att "skicka reklammeddelanden till nya Hubspot-leads" och dataagenten kommer att -
        • hämta nya leads från Hubspot.
        • använd din kunskapsbas för att få relevant information om potentiella kunder. Din kunskapsbas kan ta in data från flera datakällor – LinkedIn, Lead Enrichment API:er och så vidare.
        • ta fram personliga reklammeddelanden för varje potentiell kund.
        • skicka dessa e-postmeddelanden med din e-postleverantör/e-postkampanjhanterare.
5. Konfiguration och optimering:
  • Anpassning: Anpassa arbetsflödet för att passa specifika krav, som kan inkludera justering av inmatningsflödet, såsom förbearbetning, chunking och val av inbäddningsmodell.
  • Optimering: Implementera optimeringsstrategier för att förbättra kvaliteten på hämtning och minska antalet token till process, vilket kan leda till prestanda- och kostnadsoptimering i stor skala.

Att implementera en själv

Att implementera ett RAG-arbetsflöde (Retrieval Augmented Generation) är en komplex uppgift som involverar många steg och en god förståelse för de underliggande algoritmerna och systemen. Nedan är de markerade utmaningarna och stegen för att övervinna dem för dem som vill implementera ett RAG-arbetsflöde:

Utmaningar med att bygga ditt eget RAG-arbetsflöde:
  1. Nyhet och brist på etablerade metoder: RAG är en relativt ny teknik som först föreslogs 2020, och utvecklare håller fortfarande på att ta reda på de bästa metoderna för att implementera dess mekanismer för informationshämtning i generativ AI.
  2. Kostnad: Att implementera RAG kommer att bli dyrare än att använda enbart en stor språkmodell (LLM). Det är dock billigare än att ofta omskola LLM.
  3. Datastrukturering: Att bestämma hur strukturerad och ostrukturerad data bäst modelleras inom kunskapsbiblioteket och vektordatabasen är en viktig utmaning.
  4. Inkrementell datamatning: Att utveckla processer för att stegvis mata in data till RAG-systemet är avgörande.
  5. Hantering av felaktigheter: Det är nödvändigt att införa processer för att hantera rapporter om felaktigheter och för att korrigera eller radera dessa informationskällor i RAG-systemet.

Anslut dina data och appar med Nanonets AI Assistant för att chatta med data, distribuera anpassade chatbots och agenter och skapa RAG-arbetsflöden.

Så här kommer du igång med att skapa ditt eget RAG-arbetsflöde:

Att implementera ett RAG-arbetsflöde kräver en blandning av teknisk kunskap, rätt verktyg och kontinuerligt lärande och optimering för att säkerställa dess effektivitet och effektivitet när det gäller att uppfylla dina mål. För dem som vill implementera RAG-arbetsflöden själva har vi sammanställt en lista med omfattande praktiska guider som leder dig genom implementeringsprocesserna i detalj –

Var och en av handledningarna kommer med ett unikt tillvägagångssätt eller plattform för att uppnå önskad implementering på de angivna ämnena.

Om du funderar på att fördjupa dig i att bygga dina egna RAG-arbetsflöden rekommenderar vi att du kollar in alla artiklarna ovan för att få en helhetskänsla som krävs för att komma igång med din resa.

Implementera RAG-arbetsflöden med hjälp av ML-plattformar

Även om lockelsen med att konstruera ett Retrieval Augmented Generation (RAG) arbetsflöde från grunden ger en viss känsla av prestation och anpassning, är det onekligen en komplex strävan. Genom att inse krångligheterna och utmaningarna har flera företag tagit steget framåt och erbjuder specialiserade plattformar och tjänster för att förenkla denna process. Att utnyttja dessa plattformar kan inte bara spara värdefull tid och resurser utan också säkerställa att implementeringen är baserad på branschens bästa praxis och är optimerad för prestanda.

För organisationer eller individer som kanske inte har bandbredden eller expertis för att bygga ett RAG-system från grunden, är dessa ML-plattformar en hållbar lösning. Genom att välja dessa plattformar kan man:

  • Gå förbi de tekniska komplexiteterna: Undvik de intrikata stegen av datastrukturering, inbäddning och hämtning. Dessa plattformar kommer ofta med förbyggda lösningar och ramverk skräddarsydda för RAG-arbetsflöden.
  • Utnyttja expertis: Dra nytta av expertis hos yrkesverksamma som har en djup förståelse för RAG-system och som redan har tagit itu med många av utmaningarna i samband med implementeringen av dem.
  • skalbarhet: Dessa plattformar är ofta utformade med skalbarhet i åtanke, vilket säkerställer att systemet kan anpassas utan en fullständig översyn när din data växer eller dina krav förändras.
  • Kostnadseffektivitet: Även om det finns en associerad kostnad med att använda en plattform, kan det visa sig vara mer kostnadseffektivt i det långa loppet, särskilt när man överväger kostnaderna för felsökning, optimering och potentiella omimplementeringar.

Låt oss ta en titt på plattformar som erbjuder funktioner för att skapa RAG-arbetsflöden.

Nanonetter

Nanonets erbjuder säkra AI-assistenter, chatbots och RAG-arbetsflöden som drivs av ditt företags data. Det möjliggör datasynkronisering i realtid mellan olika datakällor, vilket underlättar omfattande informationshämtning för team. Plattformen tillåter skapandet av chatbots tillsammans med distribution av komplexa arbetsflöden genom naturligt språk, som drivs av stora språkmodeller (LLMs). Det ger också dataanslutningar för att läsa och skriva data i dina appar, och möjligheten att använda LLM-agenter för att direkt utföra åtgärder på externa appar.

Nanonets AI Assistant produktsida

AWS Generativ AI

AWS erbjuder en mängd olika tjänster och verktyg under sitt generativa AI-paraply för att tillgodose olika affärsbehov. Det ger tillgång till ett brett utbud av branschledande grundmodeller från olika leverantörer genom Amazon Bedrock. Användare kan anpassa dessa grundmodeller med sina egna data för att skapa mer personliga och differentierade upplevelser. AWS betonar säkerhet och integritet, vilket säkerställer dataskydd vid anpassning av grundmodeller. Den lyfter också fram kostnadseffektiv infrastruktur för att skala generativ AI, med alternativ som AWS Trainium, AWS Inferentia och NVIDIA GPU:er för att uppnå bästa prisprestanda. Dessutom underlättar AWS byggandet, utbildningen och driftsättningen av grundmodeller på Amazon SageMaker, vilket utökar kraften hos grundmodeller till en användares specifika användningsfall.

AWS Generativ AI-produktsida

Generativ AI på Google Cloud

Google Clouds generativa AI tillhandahåller en robust uppsättning verktyg för att utveckla AI-modeller, förbättra sökning och möjliggöra AI-drivna konversationer. Det utmärker sig inom sentimentanalys, språkbehandling, talteknik och automatiserad dokumenthantering. Dessutom kan den skapa RAG-arbetsflöden och LLM-agenter, tillgodose olika affärskrav med ett flerspråkigt tillvägagångssätt, vilket gör det till en heltäckande lösning för olika företagsbehov.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generativ AI

Oracles Generative AI (OCI Generative AI) är skräddarsydd för företag och erbjuder överlägsna modeller i kombination med utmärkt datahantering, AI-infrastruktur och affärsapplikationer. Det tillåter förfining av modeller med hjälp av användarens egen data utan att dela den med stora språkmodellleverantörer eller andra kunder, vilket säkerställer säkerhet och integritet. Plattformen möjliggör implementering av modeller på dedikerade AI-kluster för förutsägbar prestanda och prissättning. OCI Generative AI tillhandahåller olika användningsfall som textsammanfattning, kopieringsgenerering, skapande av chatbotar, stilistisk konvertering, textklassificering och datasökning, för att tillgodose ett spektrum av företagsbehov. Den bearbetar användarens input, som kan inkludera naturligt språk, inmatnings-/utdataexempel och instruktioner, för att generera, sammanfatta, transformera, extrahera information eller klassificera text baserat på användarförfrågningar, vilket skickar tillbaka ett svar i det angivna formatet.

Oracle Generativ AI

Cloudera

I sfären av Generativ AI framstår Cloudera som en pålitlig allierad för företag. Deras öppna datasjöhus, tillgängligt på både offentliga och privata moln, är en hörnsten. De erbjuder ett spektrum av datatjänster som hjälper hela datalivscykeln, från kanten till AI. Deras möjligheter sträcker sig till dataströmning i realtid, datalagring och analys i öppna sjöar, och distribution och övervakning av maskininlärningsmodeller via Cloudera Data Platform. Betecknande nog, Cloudera möjliggör skapandet av Retrieval Augmented Generation-arbetsflöden, som kombinerar en kraftfull kombination av hämtnings- och genereringsmöjligheter för förbättrade AI-applikationer.

Cloudera bloggsida

Glean

Glean använder AI för att förbättra arbetsplatssökning och kunskapsupptäckt. Den utnyttjar vektorsökning och djupinlärningsbaserade stora språkmodeller för semantisk förståelse av frågor, vilket kontinuerligt förbättrar sökrelevansen. Den erbjuder också en generativ AI-assistent för att svara på frågor och sammanfatta information över dokument, biljetter och mer. Plattformen tillhandahåller personliga sökresultat och föreslår information baserad på användaraktivitet och trender, förutom att det underlättar enkel installation och integration med över 100 anslutningar till olika appar.

Gleans hemsida

landbot

Landbot erbjuder en uppsättning verktyg för att skapa konversationsupplevelser. Det underlättar genereringen av leads, kundengagemang och support via chatbots på webbplatser eller WhatsApp. Användare kan designa, distribuera och skala chatbots med en kod utan kod och integrera dem med populära plattformar som Slack och Messenger. Den tillhandahåller också olika mallar för olika användningsfall som generering av potentiella kunder, kundsupport och produktkampanjer

Landbot.io hemsida

Chattbas

Chatbase tillhandahåller en plattform för att anpassa ChatGPT för att passa ett varumärkes personlighet och webbplatsens utseende. Det möjliggör insamling av potentiella kunder, dagliga konversationssammanfattningar och integration med andra verktyg som Zapier, Slack och Messenger. Plattformen är utformad för att erbjuda en personlig chatbot-upplevelse för företag.

Chatbase produktsida

Skala AI

Scale AI tar itu med dataflaskhalsen i AI-applikationsutveckling genom att erbjuda finjustering och RLHF för anpassning av grundmodeller till specifika affärsbehov. Den integrerar eller samarbetar med ledande AI-modeller, vilket gör det möjligt för företag att införliva sina data för strategisk differentiering. Tillsammans med förmågan att skapa RAG-arbetsflöden och LLM-agenter tillhandahåller Scale AI en generativ AI-plattform i full stack för accelererad AI-applikationsutveckling.

Scale AI hemsida

Shakudo – LLM Solutions

Shakudo erbjuder en enhetlig lösning för att distribuera stora språkmodeller (LLM), hantera vektordatabaser och etablera robusta datapipelines. Det effektiviserar övergången från lokala demos till produktionsklassade LLM-tjänster med realtidsövervakning och automatiserad orkestrering. Plattformen stöder flexibla generativa AI-operationer, vektordatabaser med hög genomströmning och tillhandahåller en mängd olika specialiserade LLMOps-verktyg, vilket förbättrar den funktionella rikedomen hos befintliga tekniska stackar.

Shakundo RAG Workflows produktsida

Varje plattform/företag som nämns har sin egen uppsättning unika funktioner och möjligheter och kan utforskas vidare för att förstå hur de kan utnyttjas för att koppla samman företagsdata och implementera RAG-arbetsflöden.

Anslut dina data och appar med Nanonets AI Assistant för att chatta med data, distribuera anpassade chatbots och agenter och skapa RAG-arbetsflöden.

RAG-arbetsflöden med nanonnät

I sfären av att utöka språkmodeller för att leverera mer exakta och insiktsfulla svar, står Retrieval Augmented Generation (RAG) som en central mekanism. Denna komplicerade process höjer tillförlitligheten och användbarheten av AI-system, och säkerställer att de inte bara arbetar i ett informationsvakuum.

I hjärtat av detta framstår Nanonets AI Assistant som en säker, multifunktionell AI-kompanjon designad för att överbrygga klyftan mellan din organisationskunskap och Large Language Models (LLMs), allt inom ett användarvänligt gränssnitt.

Här är en inblick i den sömlösa integrationen och arbetsflödesförbättringen som erbjuds av Nanonets RAG-funktioner:

Dataanslutning:

Nanonets underlättar sömlösa anslutningar till över 100 populära arbetsplatsapplikationer inklusive Slack, Notion, Google Suite, Salesforce och Zendesk, bland andra. Den är skicklig i att hantera ett brett spektrum av datatyper, vare sig det är ostrukturerade som PDF-filer, TXT-filer, bilder, ljud- och videofiler eller strukturerade data som CSV-filer, kalkylblad, MongoDB och SQL-databaser. Denna bredspektrumdataanslutning säkerställer en robust kunskapsbas för RAG-mekanismen att dra ifrån.

Utlösare och åtgärdsagenter:

Med Nanonets är det enkelt att ställa in trigger/action agenter. Dessa agenter är vaksamma för händelser i dina arbetsplatsappar och initierar åtgärder vid behov. Skapa till exempel ett arbetsflöde för att övervaka nya e-postmeddelanden på support@ditt_företag.com, använd din dokumentation och tidigare e-postkonversationer som en kunskapsbas, skapa ett insiktsfullt e-postsvar och skicka ut det, allt orkestrerat sömlöst.

Strömlinjeformad dataintag och indexering:

Optimerad dataintag och indexering är en del av paketet, vilket säkerställer smidig databehandling som hanteras i bakgrunden av Nanonets AI Assistant. Denna optimering är avgörande för realtidssynkroniseringen med datakällor, vilket säkerställer att RAG-mekanismen har den senaste informationen att arbeta med.

För att komma igång kan du ringa en av våra AI-experter och vi kan ge dig en personlig demo och testversion av Nanonets AI Assistant baserat på ditt användningsfall.

När du har konfigurerat kan du använda din Nanonets AI Assistant för att –

Skapa RAG Chat Workflows

Bemyndiga dina team med omfattande, realtidsinformation från alla dina datakällor.

Skapa RAG-agentarbetsflöden

Använd naturligt språk för att skapa och köra komplexa arbetsflöden som drivs av LLM:er som interagerar med alla dina appar och data.

Distribuera RAG-baserade chatbots

Bygg och distribuera redo att använda Custom AI Chatbots som känner dig inom några minuter.

Framdriv ditt teams effektivitet

Med Nanonets AI integrerar du inte bara data; du överladdar ditt teams kapacitet. Genom att automatisera vardagliga uppgifter och ge insiktsfulla svar kan dina team omfördela sitt fokus på strategiska initiativ.

Nanonets RAG-drivna AI Assistant är mer än bara ett verktyg; det är en katalysator som effektiviserar verksamheten, förbättrar datatillgängligheten och driver din organisation mot en framtid av välgrundat beslutsfattande och automatisering.

Anslut dina data och appar med Nanonets AI Assistant för att chatta med data, distribuera anpassade chatbots och agenter och skapa RAG-arbetsflöden.

Tidsstämpel:

Mer från AI och maskininlärning