MI-alkalmazások és tudás

Keresés és generálás fejlesztése

Egy nyelvi modell csak annyira jó, amennyire jó az, amit elé tesznek. A legtöbb csalódást keltő MI-válasz valójában keresési hiba modellhibának öltözve: a helyes szakasz létezett, és sosem került elő. Megépítjük és behangoljuk a keresési réteget, majd megmérjük, hogy a modell a helyes bizonyítékból érveljen.

Beszéljük meg MI-kezdeményezését Szolgáltatások

Az üzleti probléma

A demó azért működött, mert kicsi volt a korpusz

A naiv vektorkeresés néhány száz dokumentumon jól teljesít, és néhány százezer felett látványosan romlik. A darabolás elszakítja a táblázatot a fejlécétől. A jelentésben közeli szakaszok kiszorítják azt, amelyik valójában mérvadó. A frissesség alulmarad a relevanciával szemben, így egy hatályon kívüli szabályzat kerül a hatályos elé. Ebből semmi nem látszik mérés nélkül, ezért a csapatok kiadják, hihető válaszokat kapnak, és a hibaarányt csak akkor fedezik fel, amikor valaki egy rossz alapján cselekszik.

Amivel foglalkozunk

Építsük meg a keresést, aztán bizonyítsuk

Először kiértékelő halmazt építünk valós kérdésekből és ismerten helyes forrásokból, mert nem lehet hangolni azt, amit nem tudunk pontozni. Utána a csővezetéken dolgozunk: a dokumentumszerkezetet tiszteletben tartó darabolás, hibrid keresés kulcsszóval és vektorral, metaadat-szűrők a frissességre és a mérvadóságra, és újrarangsorolás a rövid listán. Ahol az entitások közötti kapcsolatok fontosabbak a szakaszok hasonlóságánál, gráfot használunk, nem tettetjük, hogy a vektorok elegendők. Minden változtatást ugyanazon a halmazon pontozunk, így a javulás bizonyított és nem állított.

Keresés és generálás fejlesztése

Képességek

Vállalati keresés és generálás
Haladó keresés és generálás
Gráfalapú keresés
Hibrid keresés
Vektorkeresés
Keresésoptimalizálás
Keresés kiértékelése

Gyakori felhasználási esetek

Egy ügyfélnek szóló asszisztens megalapozása úgy, hogy minden állítása közzétett dokumentumra vezethető vissza.
Keresés szerződések között, ahol a válasz attól függ, melyik megállapodás irányadó, nem a szóhasználat hasonlóságától.
Keresés műszaki dokumentációban, ahol a helyes szakasz egy táblázat vagy egy ábrafelirat.
Egy meglévő asszisztens újjáépítése, amely hihetően válaszol, de elég gyakran téved ahhoz, hogy elveszítse a bizalmat.

Hogyan dolgozunk

Megfogalmazás

A kérést feladattá alakítani: ki használja, mi számít helyes válasznak, ki dönt.
Megalapozás

Csatlakozás a tartalomhoz és rendszerekhez, ahol a válaszok vannak, a meglévő jogosultságok tiszteletben tartásával.
Kiértékelés

Pontozás a saját eseteikből épített címkézett halmazon, mielőtt bárki kívülről látná.
Kiadás és üzemeltetés

Szakaszos kiadás monitorozással, költségkontrollal és a minőséget őrző regressziós halmazzal.

Technológia

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Biztonság és irányítás

A válaszok a saját tartalmán alapulnak és hivatkozásokat hordoznak, így az olvasó ellenőrizni tudja őket. A keresés tiszteletben tartja a forráson már beállított jogosultságokat, ami azt jelenti, hogy a felhasználó az alkalmazáson keresztül soha nem lát olyat, amit közvetlenül sem láthatna. A promptokat, a lekért kontextust és a válaszokat auditálás céljából naplózzuk, a kiértékelés pedig folyamatosan fut, nem egyszer az induláskor.

Együttműködési modellek

MI-projekt

Felelősséget vállalunk egy meghatározott MI-megoldás tervezéséért és szállításáért.

Dedikált MI-csapat

Hosszú távú dedikált mérnöki kapacitás, az Önök technológiái és szállítási modellje köré építve.

Menedzselt MI

Üzemeltetjük, figyeljük és folyamatosan javítjuk az éles MI-rendszereket.

Miért a TeamExtension.ai

Mérünk, mielőtt hangolnánk

A keresési munka nagy részét megérzésből végzik: változtatnak a darabméreten, elolvasnak néhány választ, és úgy döntenek, jobb lett. Mi előbb megépítjük a címkézett halmazt, ami hálátlan munka, és éppen ez a különbség a hangolás és a találgatás között. Ráadásul marad egy regressziós készletük, így egy fél év múlva érkező modellfrissítés nem tudja csendben rontani a minőséget.

Válogatott ügyfelek

Gyakori kérdések

Hogyan mérik, hogy jó-e a keresés?

Címkézett halmazon, amelyben valós kérdések és a rájuk valóban választ adó szakaszok vannak párosítva. Jelentjük, hogy egyáltalán előkerült-e a helyes szakasz, és hányadik helyen. A válasz minőségét külön pontozzuk, mert a rossz forrásból származó jó válasz is hiba.

Kell vektoradatbázis?

Gyakran nem. A pgvector egy meglévő PostgreSQL-példányban rengeteg vállalati terhelést elbír anélkül, hogy üzemeltetendő infrastruktúrát adnánk hozzá. Dedikált vektortárolót akkor javasolunk, ha a lépték vagy a funkciós igény indokolja, nem alapértelmezésből.

Mi az a GraphRAG, és kell nekünk?

Entitások és kapcsolatok gráfján keres, nem elszigetelt szakaszokon. Akkor éri meg a többletbonyolultságot, ha a válaszok dokumentumok közötti összefüggéseken múlnak, például tulajdonosi láncokon vagy függőségi szerkezeteken. A folyó szövegen alapuló kérdésmegválaszolás nagy részéhez a hibrid keresés és az újrarangsorolás kevesebb ráfordítással jobban működik.

Tudnak javítani egy már megépített rendszeren?

Igen, és ez gyakori. A kiértékelő halmaz felépítésével és a meglévő megmérésével kezdünk. Ez általában pontosan behatárolja a hibát, és a javítás gyakran szűkebb, mint az újjáépítés.

Hogyan marad pontos, ahogy a tartalom változik?

Az indexelés ütemezetten vagy változásértesítésre követi a forrást, a kiértékelő halmaz pedig folyamatosan fut, nem egyszer. A keresési minőséget úgy figyeljük, mint bármely más éles mérőszámot.

Kapcsolódó képességek

MI-alkalmazások és tudás

Vállalati tudás MI-vel

Alakítsák a széttöredezett belső tudást biztonságos segítséggé, amely tiszteletben tartja a meglévő jogosultságokat.

Tudjon meg többet

MI-adatok és -modellek

MI-adatmérnökség

A csővezetékek, minőségi kontrollok és vektortárolók, amelyektől az MI-rendszerek helyessége függ.

Tudjon meg többet

MI-adatok és -modellek

Modellmérnökség

Finomhangolás, beágyazások, optimalizálás és kiszolgálás, beleértve a nyílt forráskódú és saját üzemeltetésű modelleket.

Tudjon meg többet

Beszéljük meg MI-kezdeményezését

Keresőrendszerek, amelyek a saját tartalmukban alapozzák meg a válaszokat, hivatkozásokkal és mérhető pontossággal.

Beszéljen egy MI-szakértővel Indítson MI-felmérést