sv

Språk

AI-applikationer och kunskap

RAG-utveckling

En språkmodell är bara så bra som det ni lägger framför den. De flesta nedslående AI-svar är sökfel i modellkläder: rätt avsnitt fanns och hämtades aldrig. Vi bygger och justerar söklagret och mäter det sedan, så att modellen resonerar utifrån rätt underlag.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Demon fungerade eftersom samlingen var liten

Naiv vektorsökning fungerar bra på några hundra dokument och försämras kraftigt bortom några hundra tusen. Uppdelning skiljer en tabell från dess rubrik. Semantiskt lika avsnitt tränger undan det som faktiskt är auktoritativt. Aktualitet förlorar mot relevans, så en ersatt riktlinje rankas över den gällande. Inget av detta syns utan mätning, så team levererar, får rimliga svar och upptäcker felkvoten först när någon agerar på ett felaktigt.

Det vi gör

Bygg sökningen, och bevisa den sedan

Vi börjar med att bygga en utvärderingsmängd av verkliga frågor och kända korrekta källor, för man kan inte justera det man inte kan poängsätta. Sedan arbetar vi med kedjan: uppdelning som respekterar dokumentets struktur, hybridsökning som kombinerar nyckelord och vektorer, metadatafilter för aktualitet och auktoritet, samt omrangordning av kortlistan. Där relationer mellan entiteter betyder mer än likhet mellan avsnitt använder vi en graf i stället för att låtsas att vektorer räcker. Varje ändring poängsätts mot samma mängd, så att förbättring bevisas i stället för påstås.

RAG-utveckling

Kompetenser

  • RAG för företag

  • Avancerad RAG

  • GraphRAG

  • Hybridsökning

  • Vektorsökning

  • Optimering av sökning

  • Utvärdering av RAG

Vanliga användningsområden

Vanliga användningsområden

  • Förankra en kundvänd assistent så att varje påstående kan spåras till ett publicerat dokument.
  • Sök över avtal där svaret beror på vilket avtal som gäller, inte på ordlikhet.
  • Sök i teknisk dokumentation där rätt avsnitt är en tabell eller en bildtext.
  • Bygg om en befintlig assistent som svarar rimligt men har fel tillräckligt ofta för att ha förlorat förtroendet.

Så levererar vi

Så levererar vi

  1. Forma

    Gör önskemålet till en specifikation: vem använder det, vad är ett rätt svar, vem beslutar.

  2. Förankra

    Anslut till innehållet och systemen som har svaren, med respekt för befintliga behörigheter.

  3. Utvärdera

    Poängsätt mot en märkt datamängd byggd på era egna fall, innan någon utifrån ser det.

  4. Leverera och drift

    Stegvis lansering med övervakning, kostnadskontroll och en regressionssvit som vaktar kvaliteten.

Teknik

Teknik

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

Säkerhet och styrning

Säkerhet och styrning

Svar är förankrade i ert eget innehåll och bär källhänvisningar, så att en läsare kan pröva dem. Sökningen respekterar de behörigheter som redan är satta på källan, vilket innebär att en användare aldrig genom applikationen ser något hen inte kunde se direkt. Ledtexter, hämtat sammanhang och svar loggas för revision, och utvärderingen körs löpande i stället för en gång vid lansering.

Samarbetsmodeller

Samarbetsmodeller

AI-projekt

Vi tar ansvaret för att designa och leverera en definierad AI-lösning.

Dedikerat AI-team

Långsiktig dedikerad utvecklingskapacitet byggd kring er teknik och leveransmodell.

Förvaltad AI

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande AI-system i produktion.

Varför TeamExtension.ai

Vi mäter innan vi justerar

Det mesta sökarbetet görs på intuition: ändra storleken på uppdelningen, läs några svar, bestäm att det känns bättre. Vi bygger den märkta mängden först, vilket är otacksamt och är hela skillnaden mellan att justera och att gissa. Det lämnar er också med en regressionssvit, så att en modelluppgradering om ett halvår inte tyst kan försämra kvaliteten utan att någon märker det.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Hur mäter ni om sökningen är bra?
Mot en märkt mängd verkliga frågor parade med de avsnitt som verkligen besvarar dem. Vi rapporterar om rätt avsnitt över huvud taget hämtades, och var det rankades. Svarskvalitet poängsätts separat, för ett bra svar från fel källa är ändå ett fel.
Behöver vi en vektordatabas?
Ofta inte. pgvector i en befintlig PostgreSQL-instans klarar väldigt många företagsbehov utan att lägga till infrastruktur att drifta. Vi rekommenderar ett dedikerat vektorlager när skala eller funktionskrav motiverar det, inte som standard.
Vad är GraphRAG och behöver vi det?
Det söker i en graf av entiteter och relationer i stället för i isolerade avsnitt. Det förtjänar sin extra komplexitet när svar beror på kopplingar över dokument, till exempel ägarkedjor eller beroendestrukturer. För de flesta frågor i löpande text presterar hybridsökning plus omrangordning bättre för mindre insats.
Kan ni förbättra ett system vi redan byggt?
Ja, och det är vanligt. Vi börjar med att bygga utvärderingsmängden och mäta det ni har. Det lokaliserar oftast felet exakt, och åtgärden är ofta smalare än en ombyggnad.
Hur förblir detta träffsäkert när innehållet ändras?
Indexering följer källan enligt schema eller vid ändringsavisering, och utvärderingsmängden körs löpande i stället för en gång. Sökkvaliteten övervakas som vilket annat produktionsmått som helst.

Relaterade kompetenser

Relaterade kompetenser

AI-applikationer och kunskap

Företagskunskap med AI

Gör splittrad intern kunskap till säker hjälp som respekterar befintliga behörigheter.

Läs mer

AI-data och modeller

AI-dataingenjörskap

De dataflöden, kvalitetskontroller och vektorlager AI-system bygger på för att vara korrekta.

Läs mer

AI-data och modeller

Modellingenjörskap

Finjustering, inbäddningar, optimering och betjäning, inklusive modeller med öppen källkod och egendriftade modeller.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Söksystem som förankrar svar i ert eget innehåll, med källhänvisningar och mätbar träffsäkerhet.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering