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
-
Formëso
Kthejeni kërkesën në specifikim: kush e përdor, çfarë është përgjigje e saktë, kush vendos.
-
Mbështet
Lidhuni me përmbajtjen dhe sistemet që kanë përgjigjet, duke respektuar të drejtat ekzistuese.
-
Vlerëso
Vlerësoni ndaj një grupi të etiketuar të ndërtuar nga rastet tuaja, para se ta shohë dikush nga jashtë.
-
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?
A na duhet një bazë të dhënash vektoriale?
Çfarë është GraphRAG dhe a na duhet?
A mund ta përmirësoni një sistem që e kemi ndërtuar tashmë?
Si mbetet i saktë kur ndryshon përmbajtja?
Aftësi të lidhura
Aftësi të lidhura
Aplikacione IA dhe dije
Dije e ndërmarrjes me IA
Kthejeni dijen e brendshme të copëzuar në ndihmë të sigurt që respekton të drejtat ekzistuese.
Mësoni më shumëTë dhëna dhe modele IA
Inxhinieri të dhënash për IA
Tubacionet, kontrollet e cilësisë dhe depot vektoriale nga të cilat varet saktësia e sistemeve IA.
Mësoni më shumëTë dhëna dhe modele IA
Inxhinieri modelesh
Rregullim i imët, ngulitje, optimizim dhe shërbim, përfshirë modele me burim të hapur dhe të vetëstrehuara.
Mësoni më shumëDiskutoni nismën tuaj për IA
Sisteme kërkimi që i mbështesin përgjigjet në përmbajtjen tuaj, me citime dhe saktësi të matshme.