Aplikacione IA dhe dije

Zhvillim RAG

Një model gjuhësor është aq i mirë sa ajo që i vendosni përpara. Shumica e përgjigjeve zhgënjyese të IA-së janë dështime kërkimi të veshura si dështime modeli: pasazhi i duhur ekzistonte dhe nuk u mor kurrë. Ndërtojmë dhe rregullojmë shtresën e kërkimit, pastaj e masim, që modeli të arsyetojë nga prova e saktë.

Problemi i biznesit

Demonstrimi funksionoi sepse korpusi ishte i vogël

Kërkimi naiv me vektorë ecën mirë me disa qindra dokumente dhe degradohet keq përtej disa qindra mijërave. Ndarja në copa e shkëput një tabelë nga titulli i saj. Pasazhet semantikisht të ngjashme e zhvendosin atë që është vërtet autoritativ. Freskia humbet ndaj përshtatshmërisë, kështu që një politikë e zëvendësuar renditet mbi atë në fuqi. Asgjë nga këto nuk duket pa matje, kështu që ekipet lëshojnë, marrin përgjigje të besueshme dhe e zbulojnë shkallën e gabimit vetëm kur dikush vepron mbi një të gabuar.

Çfarë bëjmë

Ndërtojeni kërkimin, pastaj provojeni

Fillojmë duke ndërtuar një grup vlerësimi nga pyetje reale dhe burime të njohura si të sakta, sepse nuk rregullon dot atë që nuk e vlerëson dot. Pastaj punojmë tubacionin: ndarje në copa që respekton strukturën e dokumentit, kërkim hibrid që ndërthur fjalë kyçe dhe vektorë, filtra metadatash për freskinë dhe autoritetin, dhe rirenditje të listës së shkurtër. Aty ku marrëdhëniet mes entiteteve peshojnë më shumë se ngjashmëria e pasazheve, përdorim një graf në vend që të pretendojmë se mjaftojnë vektorët. Çdo ndryshim vlerësohet ndaj të njëjtit grup, që përmirësimi të provohet e jo të pretendohet.

Zhvillim RAG

Aftësi

  • RAG për ndërmarrjen

  • RAG i avancuar

  • GraphRAG

  • Kërkim hibrid

  • Kërkim vektorial

  • Optimizim i kërkimit

  • Vlerësim i RAG-ut

Raste përdorimi të zakonshme

Raste përdorimi të zakonshme

  • Mbështetni një asistent për klientët që çdo pohim të gjurmohet te një dokument i publikuar.
  • Kërkoni nëpër kontrata ku përgjigjja varet nga cila marrëveshje është në fuqi e jo nga ngjashmëria e fjalëve.
  • Kërkoni në dokumentacion teknik ku pasazhi i saktë është një tabelë ose një legjendë figure.
  • Rindërtoni një asistent ekzistues që përgjigjet bindshëm por gabon aq shpesh sa ka humbur besimin.

Si punojmë

Si punojmë

  1. Formëso

    Kthejeni kërkesën në specifikim: kush e përdor, çfarë është përgjigje e saktë, kush vendos.

  2. Mbështet

    Lidhuni me përmbajtjen dhe sistemet që kanë përgjigjet, duke respektuar të drejtat ekzistuese.

  3. Vlerëso

    Vlerësoni ndaj një grupi të etiketuar të ndërtuar nga rastet tuaja, para se ta shohë dikush nga jashtë.

  4. Lësho dhe opero

    Lëshim gradual me monitorim, kontroll kostoje dhe një grup testesh regresi që ruan cilësinë.

Teknologji

Teknologji

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Siguria dhe qeverisja

Siguri dhe qeverisje

Përgjigjet mbështeten në përmbajtjen tuaj dhe mbajnë citime, që lexuesi t'i verifikojë. Kërkimi respekton të drejtat e vendosura tashmë te burimi, që do të thotë se një përdorues nuk sheh kurrë përmes aplikacionit atë që nuk do ta shihte drejtpërdrejt. Udhëzimet, konteksti i marrë dhe përgjigjet regjistrohen për audit, dhe vlerësimi funksionon vazhdimisht në vend të një here në lëshim.

Modelet e bashkëpunimit

Modelet e bashkëpunimit

Projekt IA

Marrim përgjegjësinë për projektimin dhe dorëzimin e një zgjidhjeje IA të përcaktuar.

Ekip IA i dedikuar

Kapacitet inxhinierik afatgjatë i dedikuar, i ndërtuar rreth teknologjisë dhe modelit tuaj të dorëzimit.

IA e menaxhuar

Ne operojmë, monitorojmë dhe përmirësojmë vazhdimisht sistemet IA në prodhim.

Pse TeamExtension.ai

Masim para se të rregullojmë

Pjesa më e madhe e punës me kërkimin bëhet me intuitë: ndrysho madhësinë e copave, lexo ca përgjigje, vendos se duket më mirë. Ne ndërtojmë së pari grupin e etiketuar, punë pa lavdi që përbën gjithë ndryshimin mes rregullimit dhe hamendjes. Ju lë gjithashtu një suitë regresi, që një përmirësim modeli pas gjashtë muajsh të mos e ulë cilësinë në heshtje.

Klientë të përzgjedhur

Pyetje të shpeshta

Pyetje të shpeshta

Si e matni nëse kërkimi është i mirë?
Ndaj një grupi të etiketuar pyetjesh reale të çiftuara me pasazhet që vërtet u përgjigjen. Raportojmë nëse pasazhi i saktë u mor fare dhe në cilin vend u rendit. Cilësia e përgjigjes vlerësohet veçmas, sepse një përgjigje e mirë nga burimi i gabuar mbetet dështim.
A na duhet një bazë të dhënash vektoriale?
Shpesh jo. pgvector brenda një instance ekzistuese PostgreSQL përballon shumë ngarkesa ndërmarrjeje pa shtuar infrastrukturë për t'u operuar. Rekomandojmë një depo vektorësh të dedikuar kur e justifikojnë shkalla ose kërkesat për veçori, jo si parazgjedhje.
Çfarë është GraphRAG dhe a na duhet?
Kërkon mbi një graf entitetesh dhe marrëdhëniesh në vend të pasazheve të izoluara. E fiton kompleksitetin shtesë kur përgjigjet varen nga lidhjet mes dokumenteve, si zinxhirë pronësie apo struktura varësish. Për shumicën e pyetjeve mbi tekst të rrjedhshëm, kërkimi hibrid me rirenditje ecën më mirë me më pak përpjekje.
A mund ta përmirësoni një sistem që e kemi ndërtuar tashmë?
Po, dhe është e zakonshme. Fillojmë duke ndërtuar grupin e vlerësimit dhe duke matur atë që keni. Kjo zakonisht e lokalizon saktë dështimin, dhe rregullimi është shpesh më i ngushtë se një rindërtim.
Si mbetet i saktë kur ndryshon përmbajtja?
Indeksimi ndjek burimin sipas një orari ose me njoftim ndryshimi, dhe grupi i vlerësimit funksionon vazhdimisht e jo një herë. Cilësia e kërkimit monitorohet si çdo tregues tjetër prodhimi.

Diskutoni nismën tuaj për IA

Sisteme kërkimi që i mbështesin përgjigjet në përmbajtjen tuaj, me citime dhe saktësi të matshme.