TI rakendused ja teadmised

Otsingu ja genereerimise arendus

Keelemudel on täpselt nii hea, kui hea on see, mida talle ette antakse. Enamik pettumust valmistavaid TI vastuseid on otsingu läbikukkumised mudeli riietes: õige lõik oli olemas ja jäi leidmata. Ehitame ja häälestame otsingukihi ning mõõdame seda, et mudel arutleks õigete tõendite pinnalt.

Arutage oma TI algatust Teenused

Ärivajadus

Demo töötas, sest korpus oli väike

Naiivne vektorotsing töötab hästi paarisaja dokumendi peal ja halveneb tuntavalt paarisaja tuhande järel. Tükeldamine lahutab tabeli selle pealkirjast. Tähenduselt lähedased lõigud tõrjuvad välja selle, mis on tegelikult autoriteetne. Värskus kaotab asjakohasusele, nii et kehtetu poliitika satub kehtiva ette. Midagi sellest pole ilma mõõtmiseta näha, seega meeskonnad annavad süsteemi välja, saavad usutavaid vastuseid ja saavad veamäära teada alles siis, kui keegi vale järgi tegutseb.

Millega tegeleme

Ehitada otsing ja seejärel tõestada selle kvaliteet

Alustame hindamiskomplektist reaalsete küsimuste ja teadaolevalt õigete allikatega, sest ei saa häälestada seda, mida ei mõõdeta. Seejärel töötame konveieriga: tükeldamine dokumendi struktuuri arvestades, hübriidotsing märksõnade ja vektorite järgi, metaandmete filtrid värskuse ja autoriteetsuse jaoks, lühinimekirja ümberjärjestamine. Seal, kus seosed olemite vahel on olulisemad kui lõikude sarnasus, kasutame graafi, mitte ei teeskle, et vektoritest piisab. Iga muudatust hinnatakse sama komplekti vastu, nii et paranemine tõestatakse, mitte ei väideta.

Otsingu ja genereerimise arendus

Pädevused

Ettevõtte otsing ja genereerimine
Edasijõudnud otsing ja genereerimine
Otsing graafis
Hübriidotsing
Vektorotsing
Otsingu optimeerimine
Otsingu hindamine

Levinud kasutusjuhud

Põhjendada kliendile suunatud assistent nii, et iga tema väide viiks avaldatud dokumendini.
Otsida lepingutest, kus vastus sõltub sellest, milline leping kehtib, mitte sõnastuste sarnasusest.
Otsida tehnilisest dokumentatsioonist, kus õige lõik on tabel või joonise allkiri.
Ehitada ümber olemasolev assistent, mis vastab usutavalt, kuid eksib piisavalt sageli, et usaldus kaotada.

Kuidas me töötame

Sõnastamine

Muuta soov ülesandeks: kes kasutab, mis on õige vastus, kes otsustab.
Põhjendamine

Ühendamine sisu ja süsteemidega, kus vastused asuvad, säilitades olemasolevad õigused.
Hindamine

Hindamine märgistatud komplekti vastu teie enda juhtumitest, enne kui seda näeb keegi väljastpoolt.
Väljalase ja käitamine

Etapiviisiline väljalase seire, kulukontrolli ja regressioonikomplektiga, mis valvab kvaliteeti.

Tehnoloogia

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Turvalisus ja juhtimine

Vastused põhinevad teie enda sisul ja sisaldavad viiteid, nii et lugeja saab neid kontrollida. Otsing arvestab õigusi, mis on allikas juba määratud, mis tähendab, et kasutaja ei näe rakenduse kaudu kunagi seda, mida ta otse ei näeks. Viiped, saadud kontekst ja vastused logitakse auditi jaoks ning hindamine toimub pidevalt, mitte ühekordselt käivitamisel.

Koostöömudelid

TI projekt

Võtame vastutuse määratletud TI lahenduse projekteerimise ja tarnimise eest.

Pühendatud TI meeskond

Pikaajaline pühendatud inseneerivõimsus, üles ehitatud teie tehnoloogiate ja tarnemudeli ümber.

Hallatav TI

Käitame, jälgime ja täiustame pidevalt tootmises olevaid TI süsteeme.

Miks TeamExtension.ai

Mõõdame enne häälestamist

Otsinguga tegeldakse tavaliselt vaistu järgi: muuta tüki suurust, lugeda paar vastust, otsustada, et läks paremaks. Meie ehitame kõigepealt märgistatud komplekti, mis on ebaefektne ja moodustab kogu erinevuse häälestamise ja arvamise vahel. Lisaks jääb teile regressioonikomplekt, nii et mudeli uuendus poole aasta pärast ei saa vaikselt kvaliteeti halvendada.

Valitud kliendid

Korduma kippuvad küsimused

Kuidas te mõõdate otsingu kvaliteeti?

Märgistatud reaalsete küsimuste komplekti vastu, mis on paaritatud lõikudega, mis neile tegelikult vastavad. Anname teada, kas õige lõik üldse leiti ja mitmendal kohal see oli. Vastuse kvaliteeti hinnatakse eraldi, sest hea vastus valest allikast on ikkagi läbikukkumine.

Kas meil on vaja vektoriandmebaasi?

Sageli ei. pgvector olemasolevas PostgreSQL-i eksemplaris tuleb toime väga paljude ettevõtte koormustega ilma käitatavat taristut lisamata. Eraldi vektorihoidlat soovitame siis, kui seda õigustab mastaap või nõuded, mitte vaikimisi.

Mis on GraphRAG ja kas meil on seda vaja?

See otsib olemite ja seoste graafist, mitte üksikutest lõikudest. Lisakeerukus tasub end ära, kui vastused sõltuvad dokumentidevahelistest seostest, näiteks omandiahelatest või sõltuvusstruktuuridest. Enamiku sidusa teksti vastuste puhul töötab hübriidotsing ümberjärjestamisega paremini ja väiksema vaevaga.

Kas saate parandada süsteemi, mille oleme juba ehitanud?

Jah, ja see on tavaline. Alustame hindamiskomplekti ehitamisest ja olemasoleva mõõtmisest. Tavaliselt lokaliseerib see tõrke täpselt ja parandus osutub sageli kitsamaks kui ümberehitus.

Kuidas see püsib täpne, kui sisu muutub?

Indekseerimine järgib allikat ajakava või muutmisteate järgi ja hindamiskomplekt käivitub pidevalt, mitte ühe korra. Otsingu kvaliteeti jälgitakse nagu iga muud tootmisnäitajat.

Seotud pädevused

TI rakendused ja teadmised

Ettevõtte teadmised TI-ga

Muutke killustatud sisemised teadmised turvaliseks abiks, mis järgib olemasolevaid õigusi.

Loe edasi

TI andmed ja mudelid

TI andmetehnika

Konveierid, kvaliteedikontroll ja vektorihoidlad, millest sõltub TI süsteemide õigsus.

Loe edasi

TI andmed ja mudelid

Mudelitehnika

Lisatreening, vektoresitused, optimeerimine ja teenindamine, sealhulgas avatud ja ise majutatud mudelid.

Loe edasi

Arutage oma TI algatust

Otsingusüsteemid, mis põhjendavad vastuseid teie enda sisuga, viidete ja mõõdetava täpsusega.

Rääkige TI eksperdiga Alustage TI hindamist