Aplikacije VI i znanje

Razvoj RAG-a

Jezički model dobar je onoliko koliko je dobro ono što mu predočite. Većina razočaranja u odgovore VI zapravo su otkazi pretrage u ruhu problema sa modelom: pravi odlomak je postojao i nikada nije dobavljen. Gradimo i podešavamo sloj pretrage, a zatim ga merimo kako bi model zaključivao iz ispravnih dokaza.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI Usluge

Poslovni izazov

Prikaz je radio jer je korpus bio mali

Naivna vektorska pretraga dobro radi na nekoliko stotina dokumenata, a znatno slabi iznad nekoliko stotina hiljada. Deljenje na delove odvaja tabelu od njenog naslova. Semantički slični odlomci istisnu onaj koji je zapravo merodavan. Aktuelnost gubi od sličnosti, pa ukinuta politika pretekne važeću. Ništa od toga nije vidljivo bez merenja, pa timovi uvedu sistem, dobiju uverljive odgovore i stopu grešaka otkriju tek kada neko po jednoj pogrešnoj postupi.

Čime se bavimo

Izgraditi pretragu, pa je dokazati

Počinjemo sastavljanjem skupa za evaluaciju od stvarnih pitanja i poznatih tačnih izvora, jer se ne može podešavati ono što se ne može oceniti. Zatim radimo na lancu: deljenje koje poštuje strukturu dokumenta, hibridna pretraga koja spaja ključne reči i vektore, filteri metapodataka za aktuelnost i merodavnost i preuređivanje užeg izbora. Gde su odnosi među entitetima važniji od sličnosti odlomaka, koristimo graf umesto da se pretvaramo da vektori dostaju. Svaka promena ocenjuje se na istom skupu, pa je poboljšanje dokazano, a ne tvrđeno.

Razvoj RAG-a

Kompetencije

Poslovni RAG
Napredni RAG
GraphRAG
Hibridna pretraga
Vektorska pretraga
Optimizacija pretrage
Evaluacija RAG-a

Uobičajene primene

Utemeljiti pomoćnika za klijente tako da svaka njegova tvrdnja vodi do objavljenog dokumenta.
Pretraživati ugovore, gde odgovor zavisi od toga koji ugovor važi, a ne od sličnosti formulacija.
Pretraživati tehničku dokumentaciju, gde je pravi odlomak tabela ili opis slike.
Prezidati postojećeg pomoćnika koji odgovara uverljivo, ali greši dovoljno često da je izgubio poverenje.

Kako isporučujemo

Oblikovanje

Pretvaranje zahteva u specifikaciju: ko koristi, šta je ispravan odgovor, ko odlučuje.
Utemeljenje u izvorima

Povezivanje sa sadržajem i sistemima koji čuvaju odgovore, uz poštovanje postojećih ovlašćenja.
Evaluacija

Ocenjivanje na označenom skupu izgrađenom od vaših sopstvenih slučajeva, pre nego to vidi bilo ko spolja.
Objavljivanje i rad

Postepeno objavljivanje uz nadzor, kontrolu troškova i skup testova koji čuva kvalitet.

Tehnologija

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Bezbednost i upravljanje

Odgovori su utemeljeni u vašem sopstvenom sadržaju i nose navode izvora, pa ih čitalac može proveriti. Pretraga poštuje ovlašćenja već postavljena na izvoru, što znači da korisnik kroz aplikaciju nikada ne vidi ono što ne bi mogao da vidi neposredno. Upiti, dobavljeni kontekst i odgovori beleže se radi revizije, a evaluacija teče neprekidno, a ne jednokratno pri pokretanju.

Modeli saradnje

Projekat VI

Preuzimamo odgovornost za projektovanje i isporuku određenog rešenja VI.

Namenski tim VI

Dugoročan namenski inženjerski kapacitet izgrađen oko vaših tehnologija i modela isporuke.

Upravljana VI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo produkcione sisteme VI.

Zašto TeamExtension.ai

Najpre merimo, pa podešavamo

Većina rada na pretrazi radi se po osećaju: promeni veličinu dela, pročitaj nekoliko odgovora, proceni da je bolje. Mi najpre sastavimo označen skup, što nije nimalo efektno i cela je razlika između podešavanja i nagađanja. Ostaje vam i niz regresionih testova, pa nadogradnja modela za pola godine ne može potiho pogoršati kvalitet.

Одабрани клијенти

Česta pitanja

Kako merite da li je pretraga dobra?

Na označenom skupu stvarnih pitanja uparenih sa odlomcima koji na njih zaista odgovaraju. Izveštavamo da li je pravi odlomak uopšte pronađen i na kom se mestu našao. Kvalitet odgovora ocenjujemo zasebno, jer je dobar odgovor iz pogrešnog izvora i dalje neuspeh.

Treba li nam vektorska baza?

Često ne. pgvector u postojećoj instanci PostgreSQL-a podnosi veoma mnogo poslovnih opterećenja bez dodatne infrastrukture za održavanje. Namensko vektorsko skladište preporučujemo kada ga opravdaju obim ili funkcionalni zahtevi, a ne automatski.

Šta je GraphRAG i da li nam treba?

Pretražuje graf entiteta i odnosa, a ne izolovane odlomke. Svoju dodatnu složenost opravdava kada odgovori zavise od veza među dokumentima, na primer od vlasničkih lanaca ili struktura zavisnosti. Za većinu pitanja nad tekućim tekstom hibridna pretraga sa preuređivanjem daje bolje rezultate uz manje truda.

Možete li poboljšati sistem koji smo već izgradili?

Da i to je često. Počinjemo sastavljanjem skupa za evaluaciju i merenjem onoga što imate. To obično tačno locira problem, a ispravka je često uža od prezidavanja.

Kako ostaje tačan dok se sadržaj menja?

Indeksiranje prati izvor po rasporedu ili na obaveštenje o promeni, a skup za evaluaciju radi neprekidno, a ne jednokratno. Kvalitet pretrage prati se kao i svaki drugi produkcioni pokazatelj.

Povezane kompetencije

Aplikacije VI i znanje

Poslovno znanje uz VI

Pretvaranje rascepkanog unutrašnjeg znanja u bezbednu podršku koja poštuje postojeća ovlašćenja.

Saznajte više

Podaci i modeli VI

Inženjerstvo podataka za VI

Tokovi podataka, provere kvaliteta i vektorska skladišta od kojih zavisi ispravnost sistema VI.

Saznajte više

Podaci i modeli VI

Inženjerstvo modela

Dodatna obuka, vektorski prikazi, optimizacija i stavljanje u upotrebu, uključujući otvorene i sopstveno smeštene modele.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI

Sistemi pretrage koji odgovore utemeljuju u vašem sopstvenom sadržaju, sa navodima izvora i merljivom tačnošću.

Razgovarajte sa stručnjakom za VI Pokrenite procenu VI