Дадаткі ШІ і веды

Распрацоўка пошуку і генерацыі

Моўная мадэль добрая роўна настолькі, наколькі добрае тое, што вы ёй падаяце. Большасць расчаравальных адказаў ШІ — гэта правалы пошуку, пераапранутыя ў правалы мадэлі: патрэбны фрагмент існаваў і не быў знойдзены. Мы будуем і наладжваем пласт пошуку, а потым вымяраем яго, каб мадэль разважала на правільных доказах.

Абмеркаваць вашу ініцыятыву ў сферы ШІ Паслугі

Бізнес-задача

Дэманстрацыя працавала, бо корпус быў малы

Наіўны вектарны пошук добры на некалькіх сотнях дакументаў і прыкметна дэградуе за межамі некалькіх сотняў тысяч. Падзел на фрагменты адрывае табліцу ад яе загалоўка. Змястоўна блізкія фрагменты выцясняюць той, што сапраўды з'яўляецца аўтарытэтным. Свежасць прайграе рэлевантнасці, таму адмененая палітыка апыняецца вышэй за дзеючую. Нічога з гэтага не відаць без вымярэнняў, таму каманды выпускаюць сістэму, атрымліваюць праўдападобныя адказы і даведваюцца долю памылак толькі тады, калі хтосьці дзейнічае паводле памылковага.

Чым мы займаемся

Пабудаваць пошук і давесці яго якасць

Мы пачынаем з ацэначнага набору з рэальных пытанняў і вядомых правільных крыніц, бо нельга наладжваць тое, што не вымяраецца. Далей працуем з канвеерам: падзел з улікам структуры дакумента, гібрыдны пошук па ключавых словах і вектарах, фільтры па метаданых для свежасці і аўтарытэтнасці, пераранжыраванне кароткага спісу. Там, дзе сувязі паміж сутнасцямі важнейшыя за падабенства фрагментаў, мы выкарыстоўваем граф, а не робім выгляд, што вектараў дастаткова. Кожная змена ацэньваецца па тым жа наборы, таму паляпшэнне даводзіцца, а не заяўляецца.

Распрацоўка пошуку і генерацыі

Кампетэнцыі

Карпаратыўны пошук і генерацыя
Прасунуты пошук і генерацыя
Пошук па графе
Гібрыдны пошук
Вектарны пошук
Аптымізацыя пошуку
Ацэнка пошуку

Тыповыя сцэнарыі прымянення

Абгрунтаваць кліенцкага асістэнта так, каб кожнае яго сцвярджэнне вяло да апублікаванага дакумента.
Шукаць па дагаворах, дзе адказ залежыць ад таго, якая дамова прымяняльная, а не ад падабенства фармулёвак.
Шукаць у тэхнічнай дакументацыі, дзе патрэбны фрагмент — табліца ці подпіс да схемы.
Перабудаваць наяўнага асістэнта, які адказвае праўдападобна, але памыляецца досыць часта, каб страціць давер.

Як мы працуем

Фармуляванне

Ператварыць запыт у заданне: хто карыстаецца, што лічыцца правільным адказам, хто вырашае.
Абгрунтаванне

Падлучэнне да змесціва і сістэм, дзе ляжаць адказы, са захаваннем наяўных правоў.
Ацэнка

Ацэнка па размечаным наборы з вашых уласных выпадкаў, перш чым гэта ўбачыць хтосьці звонку.
Выпуск і эксплуатацыя

Паэтапны выпуск з назіраннем, кантролем выдаткаў і рэгрэсійным наборам, які ахоўвае якасць.

Тэхналогіі

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Бяспека і кіраванне

Адказы абгрунтаваныя вашым уласным змесцівам і маюць спасылкі, таму чытач можа іх праверыць. Пошук улічвае правы, ужо зададзеныя на крыніцы, а значыць карыстальнік ніколі не ўбачыць праз дадатак таго, чаго не ўбачыў бы напрамую. Падказкі, атрыманы кантэкст і адказы запісваюцца для аўдыту, а ацэнка выконваецца бесперапынна, а не аднаразова падчас запуску.

Мадэлі супрацоўніцтва

Праект па ШІ

Мы бяром на сябе адказнасць за праектаванне і пастаўку вызначанага рашэння з ШІ.

Вылучаная каманда па ШІ

Доўгатэрміновая вылучаная інжынерная магутнасць, пабудаваная вакол вашых тэхналогій і мадэлі пастаўкі.

Кіраваны ШІ

Мы эксплуатуем, адсочваем і бесперапынна ўдасканальваем прадуктыўныя сістэмы з ШІ.

Чаму TeamExtension.ai

Мы вымяраем да наладкі

Праца над пошукам звычайна вядзецца па інтуіцыі: змяніць памер фрагмента, прачытаць некалькі адказаў, вырашыць, што стала лепш. Мы спачатку будуем размечаны набор — гэта неэфектна і складае ўсю розніцу паміж наладкай і адгадваннем. Акрамя таго, у вас застаецца рэгрэсійны набор, таму абнаўленне мадэлі праз паўгода не зможа ціха пагоршыць якасць.

Абраныя кліенты

Частыя пытанні

Як вы вымяраеце якасць пошуку?

Па размечаным наборы рэальных пытанняў у пары з фрагментамі, якія сапраўды на іх адказваюць. Мы паведамляем, ці быў патрэбны фрагмент знойдзены наогул і на якім месцы ён апынуўся. Якасць адказу ацэньваецца асобна, бо добры адказ з памылковай крыніцы ўсё роўна з'яўляецца правалам.

Ці патрэбная нам вектарная база даных?

Часта не. pgvector унутры наяўнага асобніка PostgreSQL спраўляецца з вельмі многімі карпаратыўнымі нагрузкамі, не дадаючы інфраструктуры ў эксплуатацыю. Асобнае вектарнае сховішча мы раім, калі гэта апраўдана маштабам ці патрабаваннямі, а не па змаўчанні.

Што такое GraphRAG і ці патрэбны ён нам?

Ён шукае па графе сутнасцяў і сувязяў, а не па асобных фрагментах. Дадатковая складанасць апраўданая, калі адказы залежаць ад сувязяў паміж дакументамі, напрыклад ад ланцугоў уласнасці ці структур залежнасцяў. Для большасці адказаў па звязным тэксце гібрыдны пошук з пераранжыраваннем працуе лепш пры меншых высілках.

Ці можаце вы палепшыць сістэму, якую мы ўжо пабудавалі?

Так, і гэта звычайная рэч. Мы пачынаем з пабудовы ацэначнага набору і вымярэння таго, што ёсць. Звычайна гэта дакладна лакалізуе збой, і выпраўленне часта аказваецца вузейшым за перабудову.

Як гэта застаецца дакладным пры змене змесціва?

Індэксацыя ідзе за крыніцай па раскладзе ці па паведамленні пра змену, а ацэначны набор выконваецца бесперапынна, а не аднаразова. Якасць пошуку адсочваецца як любы іншы прадуктыўны паказчык.

Сумежныя кампетэнцыі

Дадаткі ШІ і веды

Карпаратыўныя веды з ШІ

Ператварыце раздробленыя ўнутраныя веды ў бяспечную дапамогу, што прытрымліваецца наяўных правоў.

Даведацца больш

Даныя і мадэлі ШІ

Інжынерыя даных для ШІ

Канвееры, кантроль якасці і вектарныя сховішчы, ад якіх залежыць правільнасць сістэм з ШІ.

Даведацца больш

Даныя і мадэлі ШІ

Інжынерыя мадэляў

Даабучэнне, вектарныя прадстаўленні, аптымізацыя і абслугоўванне, уключаючы адкрытыя і самастойна размешчаныя мадэлі.

Даведацца больш

Абмеркаваць вашу ініцыятыву ў сферы ШІ

Сістэмы пошуку, што абгрунтоўваюць адказы вашым уласным змесцівам, са спасылкамі і вымернай дакладнасцю.

Пагаварыць з экспертам па ШІ Пачаць ацэнку ШІ