Almayla Artırılmış Oluşturma ve RAG İş Akışları

Zaman Damgası: 24 Ekim 2023 9:40
Kaynak Düğüm: 2955016

Giriş

Alma Artırılmış Üretim veya RAG, tıpkı bir kütüphaneden kitap almaya benzer şekilde, yararlı veri deposundan bilgi çekerek GPT gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) daha kullanışlı ve bilgili olmasına yardımcı olan bir mekanizmadır. RAG, basit yapay zeka iş akışlarıyla nasıl sihir yaratıyor:

  • Bilgi Tabanı (Girdi): Bunu, SSS, kılavuzlar, belgeler vb. gibi yararlı bilgilerle dolu büyük bir kütüphane olarak düşünün. Bir soru ortaya çıktığında, sistem yanıtları burada arar.
  • Tetikleyici/Sorgu (Giriş): Bu başlangıç ​​noktasıdır. Genellikle sisteme "Hey, bir şey yapmanı istiyorum!" diyen bir kullanıcıdan gelen bir soru veya istektir.
  • Görev/Eylem (Çıktı): Sistem tetiği aldığında harekete geçer. Eğer bu bir soruysa, bir cevap bulur. Eğer bir şeyin yapılması isteniyorsa, o şeyin yapılmasını sağlar.

Şimdi RAG mekanizmasını basit adımlara ayıralım:

  1. geri alma: Öncelikle, bir soru veya istek geldiğinde RAG, ilgili bilgiyi bulmak için Bilgi Tabanını tarar.
  2. artırma: Daha sonra bu bilgiyi alır ve orijinal soru veya istekle karıştırır. Bu, sistemin tam olarak anladığından emin olmak için temel isteğe daha fazla ayrıntı eklemek gibidir.
  3. nesil: Son olarak, elindeki tüm bu zengin bilgilerle, onu geniş bir dil modeline besler ve bu model daha sonra iyi bilgilendirilmiş bir yanıt oluşturur veya gerekli eylemi gerçekleştirir.

Yani özetle RAG, önce yararlı bilgileri arayan, bunu eldeki soruyla harmanlayan ve ardından ya çok yönlü bir yanıt veren ya da gerektiği gibi bir görevi gerçekleştiren akıllı bir asistana sahip olmak gibidir. Bu şekilde RAG ile yapay zeka sisteminiz yalnızca karanlıkta çekim yapmakla kalmaz; Üzerinde çalışılacak sağlam bir bilgi tabanı vardır, bu da onu daha güvenilir ve yararlı kılar.

Hangi sorunu çözüyorlar?

Bilgi Açığının Kapatılması

Yüksek Lisans'lar tarafından desteklenen üretken yapay zeka, üzerinde eğitim aldığı devasa miktardaki veriye dayalı olarak metin yanıtları oluşturma konusunda uzmandır. Bu eğitim okunabilir ve ayrıntılı metinlerin oluşturulmasını sağlarken, eğitim verilerinin statik yapısı kritik bir sınırlamadır. Modeldeki bilgiler zamanla geçerliliğini yitirir ve kurumsal sohbet robotu gibi dinamik bir senaryoda, gerçek zamanlı veya kuruluşa özel verilerin bulunmaması, yanlış veya yanıltıcı yanıtlara yol açabilir. Bu senaryo, kullanıcının teknolojiye olan güvenini zedelediği ve özellikle müşteri odaklı veya kritik görev uygulamalarında önemli bir zorluk oluşturduğu için zararlıdır.

RAG Çözümü

RAG, temel modeli değiştirmeden, LLM'lerin üretken yeteneklerini gerçek zamanlı, hedeflenen bilgi erişimiyle birleştirerek kurtarmaya geliyor. Bu füzyon, AI sisteminin yalnızca bağlamsal olarak uygun değil, aynı zamanda en güncel verilere dayanan yanıtlar sağlamasına da olanak tanır. Örneğin, bir spor ligi senaryosunda, Yüksek Lisans spor veya takımlar hakkında genel bilgiler sağlayabilirken RAG, veritabanları, haber akışları veya veri kaynakları gibi harici veri kaynaklarına erişerek son oyunlar veya oyuncu yaralanmaları hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sunması için yapay zekaya güç verir. hatta ligin kendi veri havuzları bile.

Güncel kalan veriler

RAG'ın özü, LLM'yi yeni, alana özgü verilerle genişletme yeteneğinde yatmaktadır. RAG'daki bilgi deposunun sürekli güncellenmesi, üretken yapay zekanın güncel kalmasını sağlamanın uygun maliyetli bir yoludur. Ayrıca, genelleştirilmiş bir yüksek lisansta bulunmayan bir bağlam katmanı sağlayarak yanıtların kalitesini artırır. RAG'ın bilgi deposundaki yanlış bilgileri tanımlama, düzeltme veya silme yeteneği, çekiciliğini daha da artırarak, daha doğru bilgi alımı için kendi kendini düzelten bir mekanizma sağlar.

RAG İş Akışı Örnekleri

Gelişen yapay zeka alanında, Almayla Artırılmış Üretim (RAG), Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) yeteneklerini önemli ölçüde artırarak çeşitli iş sektörlerinde önemli bir etki yaratıyor. RAG iş akışlarının görevleri nasıl otomatikleştirdiğine dair bir fikir edinmek için birkaç örneğe bakalım:

  1. Dahili Ekip Bilgi Erişimi ve Paylaşımı:
    1. Senaryo: Çeşitlendirilmiş bir proje portföyüne sahip çok uluslu bir şirket, ekipleri arasında bilgi ve içgörüleri verimli bir şekilde paylaşma konusunda sıklıkla zorluklarla karşı karşıya kalır. Bunu hafifletmek için şirket, dahili bilgi alımını ve paylaşımını kolaylaştırmak amacıyla RAG ile güçlendirilmiş bir platform uyguluyor.
    2. İş Akışı:
      1. geri alma:
        1. Örnek Sorgu: Bir proje yöneticisi soruyor: “Son üç yılda yenilenebilir enerji ile ilgili herhangi bir proje üzerinde çalıştık mı?”
        2. RAG mekanizması, şirketin belirtilen süre boyunca yenilenebilir enerji projelerine katılımıyla ilgili bilgileri almak için dahili veri tabanlarını, geçmiş proje raporlarını ve diğer ilgili depoları anında arar.
      2. artırma:
        1. Alınan veriler proje başlıklarını, kilit personeli, nihai çıktıları ve her projenin sonuçlarını içerir.
        2. Ayrıca bu projeler sırasında dahili olarak paylaşılan ilgili iletişim, sunum veya belgelere bağlantılar da getirebilir.
      3. nesil:
        1. Örnek Cevap: Sistem kapsamlı bir yanıt üretir:
          “Evet, son üç yılda üç büyük yenilenebilir enerji projesine imza attık. 'Güneş Enerjisinde Yenilikler' Projesi, Sürdürülebilirlik Ekibinden Sarah Johnson tarafından yönetildi ve Aralık 2021'de güneş enerjisiyle çalışan bir şarj istasyonu prototipinin geliştirilmesiyle tamamlandı. Rüzgar türbini verimliliğini artırmayı amaçlayan ve Mark D'Souza başkanlığındaki 'Rüzgar Enerjisi Verimliliği' Projesi Haziran 2022'de tamamlandı. Son olarak, 'Yenilenebilir Enerji Politikası Savunuculuğu', Eylül 2022'de sonuçlanan ve bir politika teklifi oluşturan bölümler arası bir girişimdi. Yerel topluluklarda yenilenebilir enerjinin benimsenmesini teşvik etmek. İlgili doküman, rapor ve sunumlara verilen linklerden ulaşabilirsiniz.”
  2. Otomatik Pazarlama Kampanyaları:
    • senaryo: Bir dijital pazarlama ajansı, gerçek zamanlı pazar eğilimlerine ve tüketici davranışlarına dayalı pazarlama kampanyalarının oluşturulmasını ve dağıtılmasını otomatikleştirmek için RAG'ı uyguluyor.
    • İş Akışı:
      • geri alma: Sisteme yeni bir müşteri adayı geldiğinde RAG mekanizması, müşteri adayının ve organizasyonunun ilgili ayrıntılarını getirir ve iş akışının başlatılmasını tetikler.
      • artırma: Bu verileri müşterinin pazarlama hedefleri, marka yönergeleri ve hedef demografik özellikleriyle birleştirir.
      • Görev Yürütme: Sistem, belirlenen trendden yararlanmak için çeşitli dijital kanallarda özel bir pazarlama kampanyasını bağımsız olarak tasarlar ve dağıtır, olası ayarlamalar için kampanyanın performansını gerçek zamanlı olarak izler.
  3. Yasal Araştırma ve Vaka Hazırlığı:
    • senaryo: Bir hukuk firması, hukuki araştırmayı ve vaka hazırlığını hızlandırmak için RAG'ı entegre ediyor.
    • İş Akışı:
      • geri alma: Yeni bir dava hakkında bilgi verildiğinde ilgili içtihatları, kanunları ve son kararları ortaya çıkarır.
      • artırma: Bu veriyi vaka detaylarıyla ilişkilendirir.
      • nesil: Sistem bir ön dava özeti hazırlayarak avukatların ön araştırma için harcadığı zamanı önemli ölçüde azaltır.
  4. Müşteri Hizmetlerinin Geliştirilmesi:
    • senaryo: Bir telekomünikasyon şirketi, plan ayrıntıları, faturalandırma ve sık karşılaşılan sorunların giderilmesiyle ilgili müşteri sorgularını yanıtlamak için RAG ile güçlendirilmiş bir sohbet robotu kullanıyor.
    • İş Akışı:
      • geri alma: Belirli bir planın veri ödeneği hakkında bir sorgu alındığında sistem, veritabanındaki en son planlara ve tekliflere başvurur.
      • artırma: Alınan bu bilgileri müşterinin mevcut plan detayları (müşteri profilinden) ve orijinal sorgu ile birleştirir.
      • nesil: Sistem, müşterinin mevcut planı ile sorgulanan plan arasındaki veri tahsisi farklarını açıklayan özel bir yanıt üretir.
  5. Envanter Yönetimi ve Yeniden Sıralama:
    1. Senaryo: Bir e-ticaret şirketi, envanteri yönetmek ve stok seviyeleri önceden belirlenmiş bir eşiğin altına düştüğünde ürünleri otomatik olarak yeniden sıralamak için RAG destekli bir sistem kullanıyor.
    2. İş Akışı:
      1. Erişim: Bir ürünün stoğu düşük seviyeye ulaştığında sistem, satış geçmişini, sezonluk talep dalgalanmalarını ve güncel pazar eğilimlerini veri tabanından kontrol eder.
      2. Büyütme: Alınan verileri ürünün yeniden sipariş sıklığı, teslim süreleri ve tedarikçi ayrıntılarıyla birleştirerek yeniden sipariş verilecek en uygun miktarı belirler.
      3. Görev Yürütme: Sistem daha sonra tedarikçiye otomatik olarak bir satın alma siparişi vermek için şirketin satın alma yazılımıyla arayüz oluşturarak e-ticaret platformunda popüler ürünlerin hiçbir zaman tükenmemesini sağlar.
  6. Çalışan Katılımı ve BT Kurulumu:
    1. Senaryo: Çok uluslu bir şirket, yeni çalışanların işe alım sürecini kolaylaştırmak için RAG destekli bir sistem kullanıyor ve tüm BT gereksinimlerinin çalışanın ilk gününden önce ayarlanmasını sağlıyor.
    2. İş Akışı:
      1. Erişim: Yeni bir işe alımla ilgili ayrıntılar alındıktan sonra sistem, çalışanın rolünü, departmanını ve konumunu belirlemek için İK veritabanına başvurur.
      2. Büyütme: Bu bilgileri şirketin BT politikalarıyla ilişkilendirerek yeni çalışanın ihtiyaç duyacağı yazılım, donanım ve erişim izinlerini belirler.
      3. Görev Yürütme: Sistem daha sonra BT departmanının biletleme sistemiyle iletişim kurarak yeni bir iş istasyonu kurmak, gerekli yazılımı yüklemek ve uygun sistem erişimini sağlamak için otomatik olarak biletler oluşturur. Bu, yeni çalışan işe başladığında iş istasyonunun hazır olmasını ve hemen sorumluluklarına dalabilmesini sağlar.

Bu örnekler, sayısız alanda karmaşık, gerçek zamanlı iş zorluklarının üstesinden gelmede RAG iş akışlarını kullanmanın çok yönlülüğünün ve pratik faydalarının altını çiziyor.

Verilerle sohbet etmek, özel sohbet robotları ve aracıları dağıtmak ve RAG iş akışları oluşturmak için verilerinizi ve uygulamalarınızı Nanonets AI Assistant'a bağlayın.

Kendi RAG İş Akışlarınızı nasıl oluşturabilirsiniz?

RAG İş Akışı Oluşturma Süreci

Alma Artırılmış Nesil (RAG) iş akışı oluşturma süreci birkaç önemli adıma ayrılabilir. Bu adımlar üç ana sürece ayrılabilir: yeme, geri alma, ve nesilve bazı ek hazırlıklar:

1. Hazırlanışı:
  • Bilgi Tabanının Hazırlanması: Uygulamalar, belgeler, veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri alarak bir veri deposu veya bilgi tabanı hazırlayın. Bu veriler, etkili aranabilirliğe izin verecek şekilde biçimlendirilmelidir; bu, temel olarak bu verilerin, birleşik bir 'Belge' nesne temsili halinde biçimlendirilmesi gerektiği anlamına gelir.
2. Yutma Süreci:
  • Vektör Veritabanı Kurulumu: Yüksek boyutlu vektörleri düzenlemek için çeşitli indeksleme algoritmaları kullanan, hızlı ve sağlam sorgulama yeteneği sağlayan Vektör Veritabanlarını bilgi tabanları olarak kullanın.
    • Veri Çıkarma: Bu belgelerden veri çıkarın.
    • Veri Parçalama: Belgeleri veri bölümlerinin parçalarına ayırın.
    • Veri Gömme: OpenAI tarafından sağlanana benzer bir yerleştirme modelini kullanarak bu parçaları yerleştirmelere dönüştürün.
  • Kullanıcı sorgunuzu almak için bir mekanizma geliştirin. Bu bir kullanıcı arayüzü veya API tabanlı bir iş akışı olabilir.
3. Geri Alma Süreci:
  • Sorgu Yerleştirme: Kullanıcı sorgusu için veri yerleştirmeyi alın.
  • Parça Alma: Sorgu yerleştirmeye dayalı olarak Vektör Veritabanında en alakalı depolanan parçaları bulmak için karma bir arama gerçekleştirin.
  • İçerik Çekme: Bilgi tabanınızdan en alakalı içeriği isteminize bağlam olarak çekin.
4. Üretim Süreci:
  • İstem Oluşturma: Bir bilgi istemi oluşturmak için alınan bilgileri orijinal sorguyla birleştirin. Artık gerçekleştirebilirsiniz –
    • Yanıt Oluşturma: İyi bilgilendirilmiş bir yanıt oluşturmak için birleştirilmiş bilgi istemi metnini LLM'ye (Büyük Dil Modeli) gönderin.
    • Görev Yürütme: Birleştirilmiş bilgi istemi metnini, sorgunuza göre gerçekleştirilecek doğru görevi çıkaracak ve gerçekleştirecek LLM veri aracınıza gönderin. Örneğin, bir Gmail veri aracısı oluşturabilir ve ondan "en son Hubspot potansiyel müşterilerine promosyon e-postaları göndermesini" isteyebilirsiniz ve veri aracısı şunları yapacaktır:
        • Hubspot'tan son potansiyel müşterileri alın.
        • Potansiyel müşterilerle ilgili bilgileri almak için bilgi tabanınızı kullanın. Bilgi tabanınız birden fazla veri kaynağından (LinkedIn, Potansiyel Müşteri Zenginleştirme API'leri vb.) veri alabilir.
        • Her potansiyel müşteri için kişiselleştirilmiş promosyon e-postaları düzenleyin.
        • bu e-postaları e-posta sağlayıcınızı/e-posta kampanya yöneticinizi kullanarak gönderin.
5. Yapılandırma ve Optimizasyon:
  • Özelleştirme: İş akışını, ön işleme, parçalama ve yerleştirme modelinin seçilmesi gibi besleme akışının ayarlanmasını içerebilecek belirli gereksinimlere uyacak şekilde özelleştirin.
  • Optimizasyon: Alma kalitesini artırmak ve süreçteki jeton sayısını azaltmak için optimizasyon stratejileri uygulayın; bu, geniş ölçekte performans ve maliyet optimizasyonuna yol açabilir.

Birini Kendiniz Uygulamak

Alma Artırılmış Üretim (RAG) iş akışının uygulanması, çok sayıda adım içeren ve temel algoritmaların ve sistemlerin iyi anlaşılmasını içeren karmaşık bir görevdir. RAG iş akışını uygulamak isteyenler için vurgulanan zorluklar ve bunların üstesinden gelmek için gereken adımlar aşağıda verilmiştir:

Kendi RAG iş akışınızı oluşturmanın zorlukları:
  1. Yenilik ve Yerleşik Uygulamaların Eksikliği: RAG, ilk olarak 2020'de önerilen nispeten yeni bir teknolojidir ve geliştiriciler, bilgi alma mekanizmalarını üretken yapay zekaya uygulamak için hala en iyi uygulamaları bulmaya çalışmaktadır.
  2. Maliyet: RAG'ı uygulamak, yalnızca Büyük Dil Modelini (LLM) kullanmaktan daha pahalı olacaktır. Ancak, LLM'yi sık sık yeniden eğitmekten daha az maliyetlidir.
  3. Veri Yapılandırması: Bilgi kitaplığı ve vektör veri tabanı içindeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin en iyi şekilde nasıl modelleneceğinin belirlenmesi önemli bir zorluktur.
  4. Artımlı Veri Besleme: Verilerin RAG sistemine aşamalı olarak beslenmesi için süreçlerin geliştirilmesi çok önemlidir.
  5. Yanlışlıkların Ele Alınması: Yanlışlık raporlarını ele almak ve RAG sistemindeki bu bilgi kaynaklarını düzeltmek veya silmek için süreçlerin uygulamaya konulması gereklidir.

Verilerle sohbet etmek, özel sohbet robotları ve aracıları dağıtmak ve RAG iş akışları oluşturmak için verilerinizi ve uygulamalarınızı Nanonets AI Assistant'a bağlayın.

Kendi RAG İş Akışınızı oluşturmaya nasıl başlayabilirsiniz:

RAG iş akışının uygulanması, hedeflerinize ulaşmada etkinliğini ve verimliliğini sağlamak için teknik bilgi, doğru araçlar ve sürekli öğrenme ile optimizasyonun bir karışımını gerektirir. RAG iş akışlarını kendileri uygulamak isteyenler için, uygulama süreçlerinde size ayrıntılı olarak yol gösterecek kapsamlı uygulamalı kılavuzların bir listesini hazırladık:

Eğiticilerin her biri, belirtilen konularda istenen uygulamaya ulaşmak için benzersiz bir yaklaşım veya platformla birlikte gelir.

Kendi RAG iş akışlarınızı oluşturmaya çalışmak istiyorsanız yolculuğunuza başlamak için gereken bütünsel bir anlayışa sahip olmak amacıyla yukarıda listelenen tüm makalelere göz atmanızı öneririz.

ML Platformlarını kullanarak RAG İş Akışlarını Uygulama

Sıfırdan bir Alma Artırılmış Nesil (RAG) iş akışı oluşturmanın cazibesi belirli bir başarı ve özelleştirme duygusu sunsa da, bunun inkar edilemez karmaşık bir çaba olduğu inkar edilemez. Karmaşıklıkların ve zorlukların farkına varan birçok işletme, bu süreci basitleştirmek için özel platformlar ve hizmetler sunarak öne çıktı. Bu platformlardan yararlanmak yalnızca değerli zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda uygulamanın sektördeki en iyi uygulamalara dayalı olmasını ve performans için optimize edilmesini de sağlar.

Sıfırdan bir RAG sistemi oluşturacak bant genişliğine veya uzmanlığa sahip olmayan kuruluşlar veya kişiler için bu makine öğrenimi platformları geçerli bir çözüm sunar. Bu platformları tercih ederek şunları yapabilirsiniz:

  • Teknik Karmaşıklıkları Atlayın: Veri yapılandırma, yerleştirme ve alma süreçlerinin karmaşık adımlarından kaçının. Bu platformlar genellikle RAG iş akışları için özel olarak hazırlanmış önceden oluşturulmuş çözümler ve çerçevelerle birlikte gelir.
  • Uzmanlıktan Yararlanın: RAG sistemleri konusunda derin bir anlayışa sahip olan ve uygulanmasıyla ilgili zorlukların çoğunu zaten çözmüş profesyonellerin uzmanlığından yararlanın.
  • ölçeklenebilirlik: Bu platformlar genellikle ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak tasarlanır; verileriniz büyüdükçe veya gereksinimleriniz değiştikçe sistemin tam bir revizyona gerek kalmadan uyum sağlayabilmesini sağlar.
  • Maliyet etkinliği: Bir platformu kullanmanın bir maliyeti olsa da, özellikle sorun giderme, optimizasyon ve olası yeniden uygulama maliyetleri göz önüne alındığında, uzun vadede daha uygun maliyetli olduğu ortaya çıkabilir.

RAG iş akışı oluşturma yetenekleri sunan platformlara bir göz atalım.

Nanonetler

Nanonets, şirketinizin verileriyle desteklenen güvenli yapay zeka asistanları, sohbet robotları ve RAG iş akışları sunar. Çeşitli veri kaynakları arasında gerçek zamanlı veri senkronizasyonuna olanak tanıyarak ekipler için kapsamlı bilgi erişimini kolaylaştırır. Platform, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) tarafından desteklenen doğal dil aracılığıyla karmaşık iş akışlarının konuşlandırılmasının yanı sıra sohbet robotlarının oluşturulmasına da olanak tanıyor. Ayrıca uygulamalarınızdaki verileri okumak ve yazmak için veri bağlayıcıları ve harici uygulamalar üzerinde doğrudan eylemler gerçekleştirmek için LLM aracılarını kullanma olanağı da sağlar.

Nanonets Yapay Zeka Asistanı Ürün Sayfası

AWS Üretken Yapay Zeka

AWS, farklı iş ihtiyaçlarını karşılamak için Üretken Yapay Zeka şemsiyesi altında çeşitli hizmetler ve araçlar sunmaktadır. Amazon Bedrock aracılığıyla çeşitli sağlayıcıların sektör lideri temel modellerine geniş bir yelpazede erişim sağlar. Kullanıcılar, daha kişiselleştirilmiş ve farklılaştırılmış deneyimler oluşturmak için bu temel modelleri kendi verileriyle özelleştirebilir. AWS, temel modelleri özelleştirirken verilerin korunmasını sağlayarak güvenliği ve gizliliği vurgular. Ayrıca, en iyi fiyat performansını elde etmek için AWS Trainium, AWS Inferentia ve NVIDIA GPU'lar gibi seçeneklerle üretken yapay zekayı ölçeklendirmeye yönelik uygun maliyetli altyapıyı da vurguluyor. Ayrıca AWS, Amazon SageMaker'da temel modellerin oluşturulmasını, eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırarak temel modellerin gücünü kullanıcının özel kullanım senaryolarına genişletir.

AWS Üretken Yapay Zeka Ürün Sayfası

Google Cloud'da Üretken Yapay Zeka

Google Cloud'un Üretken Yapay Zekası, yapay zeka modelleri geliştirmek, aramayı geliştirmek ve yapay zeka odaklı konuşmaları mümkün kılmak için güçlü bir araç paketi sunar. Duygu analizi, dil işleme, konuşma teknolojileri ve otomatik belge yönetimi konularında üstündür. Ek olarak, çok dilli bir yaklaşımla farklı iş gereksinimlerini karşılayan RAG iş akışları ve LLM aracıları oluşturabilir, bu da onu çeşitli kurumsal ihtiyaçlar için kapsamlı bir çözüm haline getirir.

Google Cloud Üretken Yapay Zeka

Oracle Üretken Yapay Zeka

Oracle'ın Üretken Yapay Zekası (OCI Generatif Yapay Zeka), mükemmel veri yönetimi, yapay zeka altyapısı ve iş uygulamalarıyla birleştirilmiş üstün modeller sunan, işletmeler için özel olarak tasarlanmıştır. Büyük dil modeli sağlayıcıları veya diğer müşterilerle paylaşmadan, kullanıcının kendi verilerini kullanarak modellerin hassaslaştırılmasına olanak tanır, böylece güvenlik ve gizlilik sağlanır. Platform, öngörülebilir performans ve fiyatlandırma için modellerin özel yapay zeka kümelerinde konuşlandırılmasına olanak tanıyor. OCI Generative AI, çeşitli kurumsal ihtiyaçları karşılayan metin özetleme, kopya oluşturma, sohbet robotu oluşturma, biçimsel dönüştürme, metin sınıflandırma ve veri arama gibi çeşitli kullanım durumları sağlar. Kullanıcının isteklerine göre metin oluşturmak, özetlemek, dönüştürmek, bilgi çıkarmak veya metni sınıflandırmak için doğal dil, giriş/çıkış örnekleri ve talimatları içerebilen kullanıcı girişini işler ve belirtilen formatta bir yanıt gönderir.

Oracle Üretken Yapay Zeka

Cloudera

Üretken yapay zeka alanında Cloudera, işletmeler için güvenilir bir müttefik olarak ortaya çıkıyor. Hem genel hem de özel bulutlardan erişilebilen açık veri göl evleri bir temel taşıdır. Uçtan yapay zekaya kadar tüm veri yaşam döngüsü yolculuğuna yardımcı olan çok çeşitli veri hizmetleri sunarlar. Yetenekleri, gerçek zamanlı veri akışı, açık gölevlerinde veri depolama ve analiz ile Cloudera Veri Platformu aracılığıyla makine öğrenimi modellerinin konuşlandırılması ve izlenmesini kapsar. Cloudera, önemli ölçüde, gelişmiş yapay zeka uygulamaları için alma ve oluşturma yeteneklerinin güçlü bir kombinasyonunu birleştirerek, Alma Artırılmış Nesil iş akışlarının oluşturulmasına olanak tanıyor.

Cloudera Blog Sayfası

Glean

Glean, işyeri aramasını ve bilgi keşfini geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Sorguların semantik olarak anlaşılması için vektör arama ve derin öğrenmeye dayalı büyük dil modellerinden yararlanarak arama alaka düzeyini sürekli olarak artırır. Ayrıca belgeler, destek bildirimleri ve daha fazlasındaki sorguları yanıtlamak ve bilgileri özetlemek için bir Üretken Yapay Zeka asistanı da sunuyor. Platform, çeşitli uygulamalara yönelik 100'den fazla bağlayıcıyla kolay kurulum ve entegrasyonu kolaylaştırmanın yanı sıra, kişiselleştirilmiş arama sonuçları sağlar ve kullanıcı etkinliği ve trendlerine dayalı bilgiler önerir.

Ana Sayfa

kara robotu

Landbot, konuşma deneyimleri oluşturmak için bir dizi araç sunar. Web siteleri veya WhatsApp'taki sohbet robotları aracılığıyla potansiyel müşteri oluşturmayı, müşteri katılımını ve desteği kolaylaştırır. Kullanıcılar, kod gerektirmeyen bir oluşturucuyla sohbet robotları tasarlayabilir, dağıtabilir ve ölçeklendirebilir ve bunları Slack ve Messenger gibi popüler platformlarla entegre edebilir. Ayrıca potansiyel müşteri yaratma, müşteri desteği ve ürün tanıtımı gibi farklı kullanım durumları için çeşitli şablonlar sağlar.

Landbot.io Ana Sayfası

sohbet tabanı

Chatbase, ChatGPT'yi bir markanın kişiliğine ve web sitesi görünümüne uyum sağlayacak şekilde özelleştirmek için bir platform sağlar. Potansiyel müşteri toplamaya, günlük konuşma özetlerine ve Zapier, Slack ve Messenger gibi diğer araçlarla entegrasyona olanak tanır. Platform, işletmelere kişiselleştirilmiş bir chatbot deneyimi sunmak üzere tasarlandı.

Chatbase Ürün Sayfası

Ölçek AI

Scale AI, temel modellerin belirli iş ihtiyaçlarına uyarlanması için ince ayar ve RLHF sunarak AI uygulaması geliştirmedeki veri darboğazını giderir. Önde gelen yapay zeka modellerini entegre ederek veya onlarla ortaklık kurarak kuruluşların stratejik farklılaşma için verilerini birleştirmelerine olanak tanır. Scale AI, RAG iş akışları ve LLM aracıları oluşturma yeteneğiyle birleştiğinde, hızlandırılmış AI uygulama geliştirme için tam kapsamlı, üretken bir AI platformu sağlar.

Yapay Zeka Ana Sayfasını Ölçeklendir

Shakudo – Yüksek Lisans Çözümleri

Shakudo, Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) dağıtmak, vektör veritabanlarını yönetmek ve sağlam veri hatları oluşturmak için birleşik bir çözüm sunar. Gerçek zamanlı izleme ve otomatik düzenleme ile yerel demolardan üretim düzeyinde LLM hizmetlerine geçişi kolaylaştırır. Platform, esnek Üretken Yapay Zeka işlemlerini, yüksek verimli vektör veritabanlarını destekler ve çeşitli özel LLMOps araçları sağlayarak mevcut teknoloji yığınlarının işlevsel zenginliğini artırır.

Shakundo RAG İş Akışları Ürün Sayfası

Bahsedilen her platformun/işletmenin kendine has benzersiz özellikleri ve yetenekleri vardır ve kurumsal verileri bağlamak ve RAG iş akışlarını uygulamak için bunlardan nasıl yararlanılabileceğini anlamak için daha fazla araştırılabilir.

Verilerle sohbet etmek, özel sohbet robotları ve aracıları dağıtmak ve RAG iş akışları oluşturmak için verilerinizi ve uygulamalarınızı Nanonets AI Assistant'a bağlayın.

Nanonet'lerle RAG İş Akışları

Daha kesin ve anlayışlı yanıtlar sunmak için dil modellerinin güçlendirilmesi alanında, Geri Getirilmiş Artırılmış Üretim (RAG) çok önemli bir mekanizma olarak duruyor. Bu karmaşık süreç, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini ve kullanışlılığını artırarak yalnızca bilgi boşluğunda çalışmamalarını sağlar.

Bunun merkezinde, Nanonets AI Assistant, tamamı kullanıcı dostu bir arayüzde olmak üzere, kurumsal bilginiz ile Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlanmış, güvenli, çok işlevli bir AI arkadaşı olarak ortaya çıkıyor.

Nanonets'in RAG yeteneklerinin sunduğu kusursuz entegrasyona ve iş akışı iyileştirmesine bir göz atalım:

Veri Bağlantısı:

Nanonets, diğerlerinin yanı sıra Slack, Notion, Google Suite, Salesforce ve Zendesk dahil 100'den fazla popüler çalışma alanı uygulamasına kesintisiz bağlantı sağlar. PDF'ler, TXT'ler, görüntüler, ses ve video dosyaları gibi yapılandırılmamış veya CSV'ler, elektronik tablolar, MongoDB ve SQL veritabanları gibi yapılandırılmış veriler olsun, çok çeşitli veri türlerini işleme konusunda uzmandır. Bu geniş spektrumlu veri bağlantısı, RAG mekanizmasının yararlanabileceği sağlam bir bilgi tabanı sağlar.

Tetikleyici ve Eylem Ajanları:

Nanonets ile tetikleyici/eylem aracılarını ayarlamak çocuk oyuncağıdır. Bu aracılar, çalışma alanı uygulamalarınızdaki olaylara karşı tetiktedir ve gerektiğinde eylemleri başlatır. Örneğin, yeni e-postaları izlemek için bir iş akışı oluşturun. destek@sirketiniz.com, belgelerinizi ve geçmiş e-posta konuşmalarınızı bir bilgi tabanı olarak kullanın, kapsamlı bir e-posta yanıtı hazırlayın ve bunu sorunsuz bir şekilde organize ederek gönderin.

Kolaylaştırılmış Veri Kullanımı ve Dizine Ekleme:

Optimize edilmiş veri alımı ve indeksleme, arka planda Nanonets AI Assistant tarafından gerçekleştirilen sorunsuz veri işlemeyi garantileyen paketin bir parçasıdır. Bu optimizasyon, veri kaynaklarıyla gerçek zamanlı senkronizasyon için çok önemlidir ve RAG mekanizmasının çalışacak en son bilgilere sahip olmasını sağlar.

Başlamak için yapay zeka uzmanlarımızdan biriyle görüşebilirsiniz ve kullanım durumunuza göre size Nanonets Yapay Zeka Asistanının kişiselleştirilmiş bir demosunu ve deneme sürümünü sunabiliriz.

Kurulduktan sonra Nanonets AI Asistanınızı kullanarak şunları yapabilirsiniz:

RAG Sohbet İş Akışları Oluşturun

Ekiplerinizi tüm veri kaynaklarınızdan kapsamlı, gerçek zamanlı bilgilerle güçlendirin.

RAG Aracısı İş Akışları Oluşturun

Tüm uygulamalarınız ve verilerinizle etkileşime giren Yüksek Lisans'lar tarafından desteklenen karmaşık iş akışlarını oluşturmak ve çalıştırmak için doğal dili kullanın.

RAG tabanlı Chatbot'ları dağıtın

Sizi birkaç dakika içinde tanıyan, kullanıma hazır Özel Yapay Zeka Sohbet Robotları oluşturun ve dağıtın.

Ekibinizin Verimliliğini Artırın

Nanonets AI ile yalnızca verileri entegre etmiyorsunuz; ekibinizin yeteneklerini güçlendiriyorsunuz. Sıradan görevleri otomatikleştirerek ve anlayışlı yanıtlar sağlayarak ekipleriniz, odaklarını stratejik girişimlere yeniden tahsis edebilir.

Nanonets'in RAG odaklı AI Asistanı bir araçtan daha fazlasıdır; operasyonları kolaylaştıran, veri erişilebilirliğini artıran ve kuruluşunuzu bilinçli karar alma ve otomasyona dayalı bir geleceğe doğru yönlendiren bir katalizördür.

Verilerle sohbet etmek, özel sohbet robotları ve aracıları dağıtmak ve RAG iş akışları oluşturmak için verilerinizi ve uygulamalarınızı Nanonets AI Assistant'a bağlayın.

Zaman Damgası:

Den fazla AI ve Makine Öğrenimi