Генерація з доповненим пошуком і робочі процеси RAG

Мітка часу: 24 жовтня 2023 9:40
Вихідний вузол: 2955016

Вступ

Retrieval Augmented Generation, або RAG, — це механізм, який допомагає великим мовним моделям (LLM), таким як GPT, стати більш корисними та обізнаними, залучаючи інформацію зі сховища корисних даних, подібно до отримання книги з бібліотеки. Ось як RAG створює магію за допомогою простих робочих процесів ШІ:

  • База знань (вхід): сприймайте це як велику бібліотеку, наповнену корисними матеріалами — поширеними запитаннями, посібниками, документами тощо. Коли з’являється запитання, система шукає відповіді саме тут.
  • Тригер/запит (введення): Це відправна точка. Зазвичай це питання або запит від користувача, який повідомляє системі: «Гей, мені потрібно, щоб ти щось зробив!»
  • Завдання/Дія (Вихід): як тільки система отримує тригер, вона починає діяти. Якщо це питання, воно викопує відповідь. Якщо це прохання щось зробити, це виконується.

Тепер давайте розберемо механізм RAG на прості кроки:

  1. Пошук: По-перше, коли надходить запитання чи запит, RAG переглядає базу знань, щоб знайти відповідну інформацію.
  2. Збільшення: Далі він бере цю інформацію та змішує її з оригінальним запитанням чи запитом. Це схоже на додавання додаткових деталей до основного запиту, щоб переконатися, що система його повністю розуміє.
  3. Покоління: Нарешті, маючи всю цю багату інформацію під рукою, він передає її у велику мовну модель, яка потім формує добре поінформовану відповідь або виконує необхідну дію.

Отже, у двох словах, RAG — це як розумний помічник, який спочатку шукає корисну інформацію, поєднує її з наявним запитанням, а потім або дає чітку відповідь, або виконує завдання за потреби. Таким чином, завдяки RAG ваша система AI не просто знімає в темряві; він має надійну базу інформації для роботи, що робить його більш надійним і корисним.

Яку проблему вони вирішують?

Подолання прогалини в знаннях

Генеративний штучний інтелект, який базується на LLM, уміє створювати текстові відповіді на основі колосальної кількості даних, на яких він навчався. Хоча це навчання дозволяє створювати читабельний і детальний текст, статичність навчальних даних є критичним обмеженням. Інформація в моделі з часом застаріває, а в динамічному сценарії, такому як корпоративний чат-бот, відсутність даних у реальному часі або даних конкретної організації може призвести до неправильних або оманливих відповідей. Цей сценарій є згубним, оскільки він підриває довіру користувача до технології, створюючи значну проблему, особливо в орієнтованих на клієнта або критично важливих програмах.

Рішення RAG

RAG приходить на допомогу, поєднуючи генеративні можливості LLM з цільовим пошуком інформації в реальному часі, не змінюючи базову модель. Це злиття дозволяє системі штучного інтелекту надавати відповіді, які не тільки відповідають контексту, але й базуються на найновіших даних. Наприклад, у сценарії спортивної ліги, тоді як магістр права може надати загальну інформацію про вид спорту чи команди, RAG дає змогу штучному інтелекту надавати оновлення в режимі реального часу про останні ігри чи травми гравців, звертаючись до зовнішніх джерел даних, таких як бази даних, стрічки новин або навіть власні сховища даних ліги.

Дані, які залишаються актуальними

Суть RAG полягає в його здатності доповнювати LLM свіжими, предметно-спеціальними даними. Постійне оновлення сховища знань у RAG є економічно ефективним способом забезпечення актуальності генеративного ШІ. Крім того, він забезпечує рівень контексту, якого не вистачає узагальненому LLM, тим самим підвищуючи якість відповідей. Можливість ідентифікувати, виправляти або видаляти неправильну інформацію в сховищі знань RAG ще більше додає її привабливості, забезпечуючи механізм самовиправлення для більш точного пошуку інформації.

Приклади робочих процесів RAG

У сфері штучного інтелекту, що розвивається, Retrieval-Augmented Generation (RAG) справляє значний вплив на різні сектори бізнесу, значно розширюючи можливості великих мовних моделей (LLM). Давайте розглянемо кілька прикладів, щоб зрозуміти, як робочі процеси RAG автоматизують завдання –

  1. Внутрішня команда пошуку та обміну знаннями:
    1. Сценарій: Транснаціональна корпорація з диверсифікованим портфоліо проектів часто стикається з труднощами в ефективному обміні знаннями та думками між своїми командами. Щоб полегшити це, компанія впроваджує доповнену RAG платформу для оптимізації внутрішнього пошуку та обміну знаннями.
    2. Процедура:
      1. Пошук:
        1. Приклад запиту: керівник проекту запитує: «Чи працювали ми над будь-якими проектами, пов’язаними з відновлюваною енергією протягом останніх трьох років?»
        2. Механізм RAG миттєво здійснює пошук у внутрішніх базах даних, звітах про минулі проекти та будь-яких інших відповідних сховищах, щоб отримати інформацію про участь компанії в проектах з відновлюваної енергетики за вказаний період.
      2. Збільшення:
        1. Отримані дані включають назви проектів, ключового персоналу, кінцеві результати та результати кожного проекту.
        2. Він також може отримувати посилання на будь-які відповідні повідомлення, презентації або документи, які були надані внутрішнім доступом під час виконання цих проектів.
      3. Покоління:
        1. Приклад відповіді: система генерує вичерпну відповідь:
          «Так, за останні три роки ми брали участь у трьох великих проектах з відновлюваної енергетики. Проект «Сонячні інновації» очолювала Сара Джонсон з команди сталого розвитку та завершився в грудні 2021 року розробкою прототипу зарядної станції на сонячних батареях. Проект «Вітроенергоефективність», очолюваний Марком Д'Соузою, спрямований на підвищення ефективності вітрових турбін і був завершений у червні 2022 року. Нарешті, «Пропаганда політики у сфері відновлюваної енергетики» була міжвідомчою ініціативою, яка завершилася у вересні 2022 року, створивши політичну пропозицію для сприяння використанню відновлюваної енергії в місцевих громадах. Відповідні документи, звіти та презентації доступні за наведеними посиланнями».
  2. Автоматизовані маркетингові кампанії:
    • сценарій: Агентство цифрового маркетингу впроваджує RAG для автоматизації створення та розгортання маркетингових кампаній на основі тенденцій ринку в реальному часі та поведінки споживачів.
    • Workflow:
      • Пошук: щоразу, коли в систему надходить новий потенційний клієнт, механізм RAG отримує відповідні деталі потенційного клієнта та їх організації та запускає робочий процес.
      • Збільшення: він поєднує ці дані з маркетинговими цілями клієнта, принципами бренду та цільовою демографічною групою.
      • Виконання завдання: система автономно розробляє та розгортає індивідуальну маркетингову кампанію в різних цифрових каналах, щоб отримати вигоду від визначеної тенденції, відстежуючи ефективність кампанії в режимі реального часу для можливих коригувань.
  3. Юридичне дослідження та підготовка справи:
    • сценарій: юридична фірма інтегрує RAG для прискорення юридичних досліджень і підготовки справ.
    • Workflow:
      • Пошук: після вхідних даних про нову справу він відкриває відповідні юридичні прецеденти, статути та останні судові рішення.
      • Збільшення: співвідносить ці дані з деталями справи.
      • Покоління: система складає попередній опис справи, що значно скорочує час, який адвокати витрачають на попереднє дослідження.
  4. Поліпшення обслуговування клієнтів:
    • сценарій: Телекомунікаційна компанія впроваджує доповнений RAG чат-бот для обробки запитів клієнтів щодо деталей тарифного плану, виставлення рахунків і вирішення типових проблем.
    • Workflow:
      • Пошук: після отримання запиту щодо обсягу даних певного плану система посилається на останні плани та пропозиції зі своєї бази даних.
      • Збільшення: він об’єднує цю отриману інформацію з деталями поточного плану клієнта (з профілю клієнта) та оригінальним запитом.
      • Покоління: система генерує спеціалізовану відповідь, пояснюючи різницю дозволених даних між поточним планом клієнта та запитуваним планом.
  5. Управління запасами та зміна порядку:
    1. Сценарій: Компанія електронної комерції використовує систему, доповнену RAG, для керування запасами та автоматичного перезамовлення продуктів, коли рівень запасів падає нижче попередньо встановленого порогу.
    2. Процедура:
      1. Отримання: Коли запас продукту досягає низького рівня, система перевіряє історію продажів, сезонні коливання попиту та поточні тенденції ринку зі своєї бази даних.
      2. збільшення: Поєднуючи отримані дані з частотою повторного замовлення продукту, термінами виконання та деталями постачальника, він визначає оптимальну кількість для повторного замовлення.
      3. Виконання завдання: Потім система взаємодіє з програмним забезпеченням компанії для закупівель, щоб автоматично розміщувати замовлення на покупку постачальнику, гарантуючи, що на платформі електронної комерції ніколи не закінчаться популярні продукти.
  6. Реєстрація співробітників та налаштування ІТ:
    1. Сценарій: Транснаціональна корпорація використовує систему на базі RAG, щоб спростити процес адаптації нових співробітників, гарантуючи, що всі ІТ-вимоги встановлені до першого робочого дня працівника.
    2. Процедура:
      1. Отримання: Отримавши деталі про нового працівника, система звертається до бази даних кадрів, щоб визначити роль, відділ і місце розташування працівника.
      2. збільшення: Він співвідносить цю інформацію з ІТ-політикою компанії, визначаючи програмне забезпечення, апаратне забезпечення та дозволи доступу, які знадобляться новому співробітнику.
      3. Виконання завдання: Потім система зв’язується з системою продажу квитків ІТ-відділу, автоматично генеруючи квитки для налаштування нової робочої станції, інсталяції необхідного програмного забезпечення та надання відповідного доступу до системи. Це гарантує, що коли новий співробітник починає роботу, його робоче місце буде готове, і він зможе негайно зануритися у свої обов’язки.

Ці приклади підкреслюють універсальність і практичні переваги використання робочих процесів RAG для вирішення складних бізнес-завдань у реальному часі в безлічі доменів.

Підключіть свої дані та програми за допомогою Nanonets AI Assistant, щоб спілкуватися з даними, розгортати власних чат-ботів і агентів і створювати робочі процеси RAG.

Як створити власні робочі процеси RAG?

Процес побудови робочого процесу RAG

Процес створення робочого процесу Retrieval Augmented Generation (RAG) можна розбити на кілька ключових кроків. Ці кроки можна розділити на три основні процеси: прийом всередину, пошук та покоління, а також деяка додаткова підготовка:

1. Приготування:
  • Підготовка бази знань: Підготуйте сховище даних або базу знань, завантажуючи дані з різних джерел – програм, документів, баз даних. Ці дані мають бути відформатовані, щоб забезпечити ефективний пошук, що в основному означає, що ці дані мають бути відформатовані в єдине представлення об’єкта «Документ».
2. Процес прийому:
  • Налаштування векторної бази даних: Використовуйте векторні бази даних як бази знань, використовуючи різні алгоритми індексування для організації векторів великої розмірності, забезпечуючи швидку та надійну можливість надсилання запитів.
    • Вилучення даних: Витягніть дані з цих документів.
    • Розбиття даних: Розбийте документи на фрагменти розділів даних.
    • Вбудовування даних: Перетворіть ці блоки на вбудовування за допомогою моделі вбудовування, подібної до моделі OpenAI.
  • Розробіть механізм прийому вашого запиту користувача. Це може бути інтерфейс користувача або робочий процес на основі API.
3. Процес отримання:
  • Вбудовування запиту: Отримати вбудовування даних для запиту користувача.
  • Отримання фрагментів: Виконайте гібридний пошук, щоб знайти найбільш релевантні збережені фрагменти у векторній базі даних на основі вбудовування запиту.
  • Витягування вмісту: Витягніть найрелевантніший вміст зі своєї бази знань у підказку як контекст.
4. Процес генерації:
  • Генерація підказок: Поєднайте отриману інформацію з оригінальним запитом, щоб сформувати підказку. Тепер ви можете виконувати –
    • Генерація відповіді: Надішліть комбінований текст підказки до LLM (Large Language Model), щоб створити обґрунтовану відповідь.
    • Виконання завдання: Надішліть комбінований текст підказки вашому агенту даних LLM, який визначить правильне завдання для виконання на основі вашого запиту та виконає його. Наприклад, ви можете створити агента даних Gmail, а потім запропонувати йому «надсилати рекламні електронні листи останнім потенційним клієнтам Hubspot», і агент даних:
        • отримати останні запити від Hubspot.
        • використовуйте свою базу знань, щоб отримати відповідну інформацію про потенційних клієнтів. Ваша база знань може отримувати дані з кількох джерел даних – LinkedIn, Lead Enrichment API тощо.
        • підбирати персоналізовані рекламні електронні листи для кожного потенційного клієнта.
        • надсилайте ці електронні листи за допомогою свого постачальника електронної пошти / менеджера електронної кампанії.
5. Конфігурація та оптимізація:
  • Налаштування: Налаштуйте робочий процес відповідно до певних вимог, які можуть включати коригування потоку прийому даних, як-от попередня обробка, поділ на фрагменти та вибір моделі вбудовування.
  • Оптимізація: Впроваджуйте стратегії оптимізації, щоб покращити якість пошуку та зменшити кількість токенів для обробки, що може призвести до оптимізації продуктивності та витрат у масштабі.

Реалізація One Yourself

Реалізація робочого процесу Retrieval Augmented Generation (RAG) є складним завданням, яке включає численні кроки та добре розуміння основних алгоритмів і систем. Нижче наведено виділені проблеми та кроки для їх подолання для тих, хто хоче запровадити робочий процес RAG:

Складнощі створення власного робочого процесу RAG:
  1. Новизна та відсутність усталеної практики: RAG — це відносно нова технологія, вперше запропонована в 2020 році, і розробники все ще з’ясовують найкращі практики для реалізації її механізмів пошуку інформації в генеративному ШІ.
  2. Вартість: Впровадження RAG буде дорожчим, ніж використання лише великої мовної моделі (LLM). Однак це дешевше, ніж часте перенавчання LLM.
  3. Структурування даних: Визначення того, як найкраще моделювати структуровані та неструктуровані дані в бібліотеці знань і векторній базі даних, є ключовим завданням.
  4. Інкрементна подача даних: Розробка процесів для поступової подачі даних у систему RAG має вирішальне значення.
  5. Неточності обробки: Необхідно запровадити процеси для обробки звітів про неточності та виправлення чи видалення цих джерел інформації в системі RAG.

Підключіть свої дані та програми за допомогою Nanonets AI Assistant, щоб спілкуватися з даними, розгортати власних чат-ботів і агентів і створювати робочі процеси RAG.

Як розпочати створення власного робочого процесу RAG:

Впровадження робочого процесу RAG потребує поєднання технічних знань, правильних інструментів, а також постійного навчання та оптимізації, щоб забезпечити ефективність і ефективність досягнення ваших цілей. Для тих, хто хоче самостійно впровадити робочі процеси RAG, ми підготували список вичерпних практичних посібників, які детально проведуть вас через процеси впровадження –

Кожен із підручників містить унікальний підхід або платформу для досягнення бажаної реалізації зазначених тем.

Якщо ви хочете заглибитися в створення власних робочих процесів RAG, рекомендуємо ознайомитися з усіма переліченими вище статтями, щоб отримати цілісне уявлення, необхідне для початку вашої подорожі.

Впроваджуйте робочі процеси RAG за допомогою платформ ML

Хоча привабливість побудови робочого процесу Retrieval Augmented Generation (RAG) з нуля пропонує певне відчуття досягнення та налаштування, це, безсумнівно, складне завдання. Усвідомлюючи тонкощі та проблеми, кілька компаній зробили крок вперед, пропонуючи спеціалізовані платформи та послуги для спрощення цього процесу. Використання цих платформ може не тільки заощадити дорогоцінний час і ресурси, але й гарантувати, що впровадження базується на найкращих галузевих практиках і оптимізовано для продуктивності.

Для організацій або окремих осіб, які можуть не мати пропускної здатності чи досвіду для створення системи RAG з нуля, ці платформи ML є життєздатним рішенням. Вибираючи ці платформи, можна:

  • Обходьте технічні складнощі: уникайте складних етапів структурування даних, вбудовування та процесів пошуку. Ці платформи часто постачаються з готовими рішеннями та фреймворками, адаптованими для робочих процесів RAG.
  • Використовуйте досвід: скористайтеся досвідом професіоналів, які мають глибоке розуміння систем RAG і вже вирішували багато проблем, пов’язаних із їх впровадженням.
  • масштабованість: Ці платформи часто розробляються з урахуванням масштабованості, що гарантує, що в міру збільшення обсягу даних або зміни вимог система може адаптуватися без повного оновлення.
  • Ефективність витрат: Хоча використання платформи пов’язане з витратами, у довгостроковій перспективі воно може виявитися економічно ефективнішим, особливо якщо взяти до уваги витрати на усунення несправностей, оптимізацію та потенційне повторне впровадження.

Давайте розглянемо платформи, які пропонують можливості створення робочого процесу RAG.

Нанонети

Nanonets пропонує безпечні помічники зі штучним інтелектом, чат-боти та робочі процеси RAG, що працюють на основі даних вашої компанії. Це забезпечує синхронізацію даних у режимі реального часу між різними джерелами даних, що полегшує комплексний пошук інформації для команд. Платформа дозволяє створювати чат-ботів разом із розгортанням складних робочих процесів за допомогою природної мови на основі великих мовних моделей (LLM). Він також надає з’єднувачі даних для читання та запису даних у ваших програмах, а також можливість використовувати агенти LLM для безпосереднього виконання дій у зовнішніх програмах.

Сторінка продукту Nanonets AI Assistant

AWS Generative AI

AWS пропонує різноманітні сервіси та інструменти під егідою Generative AI для задоволення різноманітних потреб бізнесу. Він надає доступ до широкого спектру провідних у галузі моделей основи від різних постачальників через Amazon Bedrock. Користувачі можуть налаштувати ці базові моделі за допомогою власних даних, щоб створити більш персоналізований і диференційований досвід. AWS наголошує на безпеці та конфіденційності, забезпечуючи захист даних під час налаштування базових моделей. Він також підкреслює економічно ефективну інфраструктуру для масштабування генеративного штучного інтелекту з такими опціями, як AWS Trainium, AWS Inferentia та графічні процесори NVIDIA для досягнення найкращої ціни. Крім того, AWS полегшує створення, навчання та розгортання базових моделей на Amazon SageMaker, розширюючи можливості базових моделей для конкретних випадків використання користувача.

Сторінка продукту AWS Generative AI

Генеративний ШІ в Google Cloud

Генеративний штучний інтелект від Google Cloud надає надійний набір інструментів для розробки моделей штучного інтелекту, удосконалення пошуку та створення розмов за допомогою штучного інтелекту. Він чудово підходить для аналізу настроїв, обробки мови, технологій мовлення та автоматизованого керування документами. Крім того, він може створювати робочі процеси RAG і агентів LLM, задовольняючи різноманітні бізнес-вимоги за допомогою багатомовного підходу, що робить його комплексним рішенням для різноманітних потреб підприємства.

Google Cloud Generative AI

Oracle Generative AI

Генеративний штучний інтелект від Oracle (OCI Generative AI) створений для підприємств і пропонує чудові моделі в поєднанні з чудовим керуванням даними, інфраструктурою штучного інтелекту та бізнес-додатками. Це дозволяє вдосконалювати моделі за допомогою власних даних користувача, не передаючи їх великим постачальникам мовних моделей або іншим клієнтам, забезпечуючи таким чином безпеку та конфіденційність. Платформа дозволяє розгортати моделі на виділених кластерах ШІ для прогнозованої продуктивності та ціни. OCI Generative AI надає різні варіанти використання, як-от резюмування тексту, створення копій, створення чат-бота, стилістичне перетворення, класифікація тексту та пошук даних, задовольняючи широкий спектр потреб підприємства. Він обробляє введені користувачем дані, які можуть включати природну мову, приклади вводу/виводу та інструкції, щоб генерувати, узагальнювати, перетворювати, витягувати інформацію або класифікувати текст на основі запитів користувача, надсилаючи відповідь у вказаному форматі.

Oracle Generative AI

Cloudera

У сфері Generative AI Cloudera стає надійним союзником для підприємств. Наріжним каменем є їхній озерний дім відкритих даних, доступний як у публічних, так і в приватних хмарах. Вони пропонують широкий спектр послуг обробки даних, які допомагають протягом усього життєвого циклу даних, від периферії до ШІ. Їхні можливості поширюються на потокову передачу даних у реальному часі, зберігання та аналіз даних у відкритих озерних будинках, а також розгортання та моніторинг моделей машинного навчання через платформу даних Cloudera. Важливо, що Cloudera дозволяє створювати робочі процеси Retrieval Augmented Generation, об’єднуючи потужну комбінацію можливостей пошуку та генерації для розширених додатків ШІ.

Сторінка блогу Cloudera

Гліан

Glean використовує штучний інтелект для покращення пошуку на робочому місці та відкриття знань. Він використовує векторний пошук і великі мовні моделі на основі глибокого навчання для семантичного розуміння запитів, постійно покращуючи релевантність пошуку. Він також пропонує помічник Generative AI для відповідей на запити та узагальнення інформації в документах, квитках тощо. Платформа надає персоналізовані результати пошуку та пропонує інформацію на основі активності користувачів і тенденцій, а також полегшує налаштування та інтеграцію з більш ніж 100 роз’ємами для різних програм.

Домашня сторінка Glean

Ландбот

Landbot пропонує набір інструментів для створення спілкування. Це полегшує залучення потенційних клієнтів, залучення клієнтів і підтримку через чат-ботів на веб-сайтах або WhatsApp. Користувачі можуть проектувати, розгортати та масштабувати чат-боти за допомогою конструктора без коду та інтегрувати їх із такими популярними платформами, як Slack і Messenger. Він також надає різноманітні шаблони для різних випадків використання, як-от створення потенційних клієнтів, підтримка клієнтів і просування продукту

Домашня сторінка Landbot.io

Чат

Chatbase надає платформу для налаштування ChatGPT відповідно до індивідуальності бренду та зовнішнього вигляду веб-сайту. Він дозволяє збирати потенційні клієнти, щоденні підсумки розмов та інтегрувати з іншими інструментами, такими як Zapier, Slack і Messenger. Платформа розроблена, щоб запропонувати персоналізований чат-бот для бізнесу.

Сторінка продукту Chatbase

Шкала ШІ

Scale AI усуває вузьке місце даних у розробці додатків AI, пропонуючи тонке налаштування та RLHF для адаптації базових моделей до конкретних потреб бізнесу. Він інтегрується або співпрацює з провідними моделями ШІ, дозволяючи підприємствам використовувати свої дані для стратегічної диференціації. У поєднанні з можливістю створювати робочі процеси RAG і агентів LLM, Scale AI забезпечує повну генеруючу платформу AI для прискореної розробки додатків AI.

Домашня сторінка Scale AI

Шакудо – LLM Solutions

Shakudo пропонує уніфіковане рішення для розгортання великих мовних моделей (LLM), керування векторними базами даних і встановлення надійних каналів даних. Це спрощує перехід від локальних демонстрацій до виробничих LLM-сервісів із моніторингом у реальному часі та автоматизованою оркестровкою. Платформа підтримує гнучкі операції Generative AI, векторні бази даних із високою пропускною здатністю та надає різноманітні спеціалізовані інструменти LLMOps, підвищуючи функціональне багатство існуючих стеків технологій.

Сторінка продукту робочих процесів Shakundo RAG

Кожна згадана платформа/бізнес має власний набір унікальних функцій і можливостей, і їх можна глибше вивчити, щоб зрозуміти, як їх можна використовувати для підключення корпоративних даних і реалізації робочих процесів RAG.

Підключіть свої дані та програми за допомогою Nanonets AI Assistant, щоб спілкуватися з даними, розгортати власних чат-ботів і агентів і створювати робочі процеси RAG.

Робочі процеси RAG з наномережами

У сфері розширення мовних моделей для надання більш точних і глибоких відповідей Retrieval Augmented Generation (RAG) є ключовим механізмом. Цей складний процес підвищує надійність і корисність систем ШІ, гарантуючи, що вони не просто працюють в інформаційному вакуумі.

В основі цього Nanonets AI Assistant — безпечний, багатофункціональний компаньйон зі штучним інтелектом, призначений для подолання розриву між вашими організаційними знаннями та великими мовними моделями (LLM) у зручному для користувача інтерфейсі.

Ось короткий огляд бездоганної інтеграції та вдосконалення робочого процесу, які пропонуються можливостями Nanonets RAG:

Підключення даних:

Nanonets забезпечує безперебійне підключення до понад 100 популярних програм робочого простору, зокрема Slack, Notion, Google Suite, Salesforce і Zendesk тощо. Він вправно обробляє широкий спектр типів даних, будь то неструктуровані, як-от файли PDF, TXT, зображення, аудіо- та відеофайли, або структуровані дані, як-от файли CSV, електронні таблиці, бази даних MongoDB і SQL. Цей широкий спектр підключення даних забезпечує надійну базу знань для механізму RAG.

Агенти тригерів і дій:

З Nanonets налаштування тригерів/агентів дій є легким завданням. Ці агенти спостерігають за подіями в програмах робочої області, ініціюючи необхідні дії. Наприклад, створіть робочий процес для моніторингу нових електронних листів support@your_company.com, використовуйте свою документацію та минулі розмови електронною поштою як базу знань, напишіть змістовну відповідь електронною поштою та надішліть її, організувавши бездоганно.

Оптимізований прийом та індексування даних:

Оптимізований прийом та індексування даних є частиною пакету, що забезпечує плавну обробку даних, яка виконується у фоновому режимі за допомогою Nanonets AI Assistant. Ця оптимізація має вирішальне значення для синхронізації в реальному часі з джерелами даних, гарантуючи, що механізм RAG має найновішу інформацію для роботи.

Щоб почати, ви можете зателефонувати одному з наших експертів зі штучного інтелекту, і ми можемо надати вам персоналізовану демонстрацію та пробну версію Nanonets AI Assistant на основі вашого випадку використання.

Після налаштування ви можете використовувати Nanonets AI Assistant, щоб:

Створення робочих процесів чату RAG

Надайте своїм командам повну інформацію в реальному часі з усіх ваших джерел даних.

Створення робочих процесів агента RAG

Використовуйте природну мову для створення та запуску складних робочих процесів на базі LLM, які взаємодіють з усіма вашими програмами та даними.

Розгорніть чат-ботів на основі RAG

Створюйте та розгортайте готові до використання спеціальні чат-боти AI, які знають вас за лічені хвилини.

Підвищення ефективності вашої команди

З Nanonets AI ви не просто інтегруєте дані; ви розширюєте можливості своєї команди. Автоматизуючи повсякденні завдання та надаючи глибокі відповіді, ваші команди можуть перерозподілити свою увагу на стратегічні ініціативи.

Помічник штучного інтелекту Nanonets, керований RAG, — це більше, ніж просто інструмент; це каталізатор, який оптимізує операції, покращує доступність даних і просуває вашу організацію до майбутнього прийняття обґрунтованих рішень і автоматизації.

Підключіть свої дані та програми за допомогою Nanonets AI Assistant, щоб спілкуватися з даними, розгортати власних чат-ботів і агентів і створювати робочі процеси RAG.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання