Aplicații AI și cunoaștere

Dezvoltare RAG

Un model de limbaj este atât de bun cât este ce îi puneți în față. Majoritatea răspunsurilor AI dezamăgitoare sunt eșecuri de regăsire deghizate în probleme de model: pasajul potrivit exista și nu a fost adus niciodată. Construim și reglăm stratul de regăsire, apoi îl măsurăm, astfel încât modelul să argumenteze pornind de la dovada corectă.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Servicii

Problema de business

Demonstrația a funcționat pentru că fondul documentar era mic

Căutarea vectorială naivă merge bine pe câteva sute de documente și se degradează sever peste câteva sute de mii. Fragmentarea desparte un tabel de titlul lui. Pasajele similare semantic îl împing afară pe cel care este de fapt aplicabil. Actualitatea pierde în fața similarității, deci o politică înlocuită bate una în vigoare. Nimic din toate acestea nu este vizibil fără măsurare, deci echipele lansează, primesc răspunsuri plauzibile și descoperă rata de eroare abia când cineva acționează pe baza unuia greșit.

Ce facem

Construim regăsirea, apoi o dovedim

Începem prin a construi un set de evaluare din întrebări reale și surse cunoscute ca fiind corecte, pentru că nu se poate regla ce nu se poate puncta. Apoi lucrăm pe flux: fragmentare care respectă structura documentului, căutare hibridă care combină cuvinte cheie și vectori, filtre pe metadate pentru actualitate și autoritate și reordonare pe lista scurtă. Acolo unde relațiile dintre entități contează mai mult decât similaritatea pasajelor, folosim un graf, în loc să pretindem că vectorii sunt suficienți. Fiecare schimbare este punctată pe același set, deci îmbunătățirea este demonstrată, nu afirmată.

Dezvoltare RAG

Competențe

RAG pentru organizații
RAG avansat
GraphRAG
Căutare hibridă
Căutare vectorială
Optimizarea regăsirii
Evaluare RAG

Cazuri de utilizare frecvente

Ancorarea unui asistent destinat clienților, astfel încât fiecare afirmație să fie trasabilă la un document publicat.
Regăsirea în contracte, unde răspunsul depinde de contractul aplicabil, nu de similaritatea formulărilor.
Căutarea în documentația tehnică, unde pasajul corect este un tabel sau legenda unei figuri.
Reconstruirea unui asistent existent care răspunde plauzibil, dar greșește destul de des încât și-a pierdut credibilitatea.

Cum livrăm

Conturare

Transformarea cererii în specificație: cine folosește, ce înseamnă un răspuns corect, cine decide.
Ancorare

Conectarea la conținutul și sistemele care dețin răspunsurile, respectând permisiunile existente.
Evaluare

Punctare pe un set etichetat construit din cazurile dumneavoastră, înainte ca cineva din exterior să vadă rezultatul.
Lansare și operare

Lansare etapizată cu monitorizare, control al costurilor și o suită de teste care protejează calitatea.

Tehnologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Securitate și guvernanță

Răspunsurile sunt ancorate în propriul dumneavoastră conținut și poartă citări, astfel încât cititorul le poate verifica. Regăsirea respectă permisiunile deja stabilite pe sursă, ceea ce înseamnă că un utilizator nu vede niciodată prin aplicație ceea ce nu ar putea vedea direct. Interogările, contextul regăsit și răspunsurile sunt jurnalizate pentru audit, iar evaluarea rulează continuu, nu o singură dată la lansare.

Modele de colaborare

Proiect AI

Ne asumăm responsabilitatea proiectării și livrării unei soluții AI definite.

Echipă AI dedicată

Capacitate de inginerie dedicată pe termen lung, construită în jurul tehnologiilor și modelului dumneavoastră de livrare.

AI administrat

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sisteme AI în producție.

De ce TeamExtension.ai

Măsurăm înainte de a regla

Cea mai mare parte a muncii pe regăsire se face din intuiție: schimbi dimensiunea fragmentului, citești câteva răspunsuri, decizi că pare mai bine. Noi construim mai întâi setul etichetat, ceea ce nu are nimic spectaculos și reprezintă întreaga diferență dintre reglaj și ghicit. Vă rămâne și o suită de regresie, deci o actualizare de model peste șase luni nu poate degrada calitatea pe tăcute.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

Cum măsurați dacă regăsirea este bună?

Pe un set etichetat de întrebări reale, asociate cu pasajele care le răspund cu adevărat. Raportăm dacă pasajul corect a fost regăsit și pe ce poziție s-a clasat. Calitatea răspunsului este punctată separat, pentru că un răspuns bun din sursa greșită rămâne un eșec.

Avem nevoie de o bază de date vectorială?

Adesea nu. pgvector într-o instanță PostgreSQL existentă acoperă foarte multe sarcini organizaționale fără infrastructură suplimentară de operat. Recomandăm un depozit vectorial dedicat când scara sau cerințele funcționale îl justifică, nu implicit.

Ce este GraphRAG și avem nevoie de el?

Regăsește pe un graf de entități și relații, nu pe pasaje izolate. Își merită complexitatea suplimentară când răspunsurile depind de legături între documente, de exemplu lanțuri de proprietate sau structuri de dependențe. Pentru majoritatea întrebărilor pe text curent, căutarea hibridă cu reordonare dă rezultate mai bune cu efort mai mic.

Puteți îmbunătăți un sistem pe care l-am construit deja?

Da și se întâmplă frecvent. Începem prin a construi setul de evaluare și a măsura ce aveți. De obicei asta localizează exact problema, iar remedierea este adesea mai îngustă decât o reconstrucție.

Cum rămâne exact pe măsură ce conținutul se schimbă?

Indexarea urmează sursa după program sau la notificarea schimbării, iar setul de evaluare rulează continuu, nu o singură dată. Calitatea regăsirii este monitorizată la fel ca orice alt indicator de producție.

Competențe conexe

Aplicații AI și cunoaștere

Cunoaștere organizațională cu AI

Transformarea cunoașterii interne fragmentate în asistență sigură, care respectă permisiunile existente.

Aflați mai multe

Date și modele AI

Inginerie de date pentru AI

Fluxurile, controalele de calitate și depozitele de vectori de care depind sistemele AI pentru a fi corecte.

Aflați mai multe

Date și modele AI

Inginerie de modele

Ajustare fină, vectori de reprezentare, optimizare și punere în serviciu, inclusiv modele open-source și găzduite intern.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Sisteme de regăsire care ancorează răspunsurile în propriul dumneavoastră conținut, cu citări și acuratețe măsurabilă.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI