AI-applikasjoner og kunnskap

RAG-utvikling

En språkmodell er bare så god som det dere legger foran den. De fleste skuffende AI-svar er søkefeil i modellklær: det riktige avsnittet fantes og ble aldri hentet. Vi bygger og justerer søkelaget, og måler det deretter, slik at modellen argumenterer ut fra riktig grunnlag.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Demoen virket fordi samlingen var liten

Naivt vektorsøk gjør det bra på noen hundre dokumenter og blir kraftig dårligere forbi noen hundre tusen. Oppdeling skiller en tabell fra overskriften. Semantisk like avsnitt fortrenger det som faktisk er autoritativt. Ferskhet taper mot relevans, så en erstattet retningslinje rangerer over den gjeldende. Ingenting av dette er synlig uten måling, så team leverer, får plausible svar og oppdager først feilraten når noen handler på et galt.

Det vi gjør

Bygg søket, og bevis det etterpå

Vi begynner med å bygge et evalueringssett av virkelige spørsmål og kjente riktige kilder, for man kan ikke justere det man ikke kan score. Deretter arbeider vi med løypa: oppdeling som respekterer dokumentets struktur, hybridsøk som kombinerer nøkkelord og vektorer, metadatafiltre for ferskhet og autoritet, og omrangering av kortlisten. Der relasjoner mellom enheter betyr mer enn likhet mellom avsnitt, bruker vi en graf framfor å late som vektorer holder. Hver endring scores mot det samme settet, slik at forbedring blir påvist framfor påstått.

RAG-utvikling

Kompetanse

RAG for virksomheter
Avansert RAG
GraphRAG
Hybridsøk
Vektorsøk
Optimering av søk
Evaluering av RAG

Vanlige bruksområder

Forankre en kundevendt assistent slik at hver påstand kan spores til et publisert dokument.
Søk på tvers av kontrakter der svaret avhenger av hvilken avtale som gjelder, ikke av ordlikhet.
Søk i teknisk dokumentasjon der det riktige avsnittet er en tabell eller en figurtekst.
Bygg om en eksisterende assistent som svarer plausibelt, men tar feil ofte nok til å ha mistet tilliten.

Slik leverer vi

Form

Gjør ønsket om til en spesifikasjon: hvem bruker det, hva er et riktig svar, hvem bestemmer.
Forankre

Koble til innholdet og systemene som har svarene, med respekt for eksisterende rettigheter.
Evaluer

Score mot et merket datasett bygget på deres egne saker, før noen utenfra ser det.
Lever og drift

Trinnvis utgivelse med overvåking, kostnadskontroll og en regresjonssuite som vokter kvaliteten.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sikkerhet og styring

Svar er forankret i deres eget innhold og har kildehenvisninger, slik at en leser kan etterprøve dem. Søket respekterer rettighetene som allerede er satt på kilden, noe som betyr at en bruker aldri ser gjennom applikasjonen noe vedkommende ikke kunne se direkte. Ledetekster, hentet kontekst og svar logges for revisjon, og evalueringen kjører løpende framfor én gang ved lansering.

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi måler før vi justerer

Det meste av søkearbeid gjøres på intuisjon: endre oppdelingsstørrelsen, les noen svar, bestem at det føles bedre. Vi bygger det merkede settet først, noe som er utakknemlig og er hele forskjellen mellom å justere og å gjette. Det etterlater dere også med en regresjonssuite, slik at en modelloppgradering om et halvt år ikke stille kan forringe kvaliteten uten at noen merker det.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvordan måler dere om søket er godt?

Mot et merket sett med virkelige spørsmål parret med avsnittene som faktisk besvarer dem. Vi rapporterer om det riktige avsnittet i det hele tatt ble hentet, og hvor det rangerte. Svarkvalitet scores separat, for et godt svar fra feil kilde er fortsatt en feil.

Trenger vi en vektordatabase?

Ofte ikke. pgvector i en eksisterende PostgreSQL-instans håndterer svært mange virksomhetsbehov uten å legge til infrastruktur som må driftes. Vi anbefaler et dedikert vektorlager når skala eller funksjonskrav rettferdiggjør det, ikke som standard.

Hva er GraphRAG, og trenger vi det?

Det søker i en graf av enheter og relasjoner framfor i isolerte avsnitt. Det gjør seg fortjent til den ekstra kompleksiteten når svar avhenger av forbindelser på tvers av dokumenter, for eksempel eierkjeder eller avhengighetsstrukturer. For de fleste spørsmål i løpende tekst gjør hybridsøk pluss omrangering det bedre for mindre innsats.

Kan dere forbedre et system vi allerede har bygget?

Ja, og det er vanlig. Vi begynner med å bygge evalueringssettet og måle det dere har. Det lokaliserer som regel feilen presist, og løsningen er ofte smalere enn en ombygging.

Hvordan forblir dette presist når innholdet endrer seg?

Indeksering følger kilden etter en plan eller ved endringsvarsel, og evalueringssettet kjører løpende framfor én gang. Søkekvaliteten overvåkes slik enhver annen produksjonsmåling gjør.

Relatert kompetanse

AI-applikasjoner og kunnskap

Virksomhetskunnskap med AI

Gjør oppsplittet intern kunnskap til trygg hjelp som respekterer eksisterende rettigheter.

Les mer

AI-data og modeller

AI-dataingeniørarbeid

Datastrømmene, kvalitetskontrollene og vektorlagrene AI-systemer avhenger av for å være riktige.

Les mer

AI-data og modeller

Modellingeniørarbeid

Finjustering, innleiringer, optimering og servering, inkludert modeller med åpen kildekode og selvdriftede modeller.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Søkesystemer som forankrer svar i deres eget innhold, med kildehenvisninger og målbar presisjon.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering