Mga Aplikasyon at Kaalaman sa AI

Pagbuo ng RAG

Kasinghusay lamang ng inilalagay mo sa harap nito ang isang modelo ng wika. Karamihan sa nakakabigong sagot ng AI ay pagkabigo sa paghahanap na nakasuot ng damit ng modelo: naroon ang tamang talata at hindi ito kailanman nakuha. Binubuo at inaayos namin ang bahagi ng paghahanap, saka ito sinusukat, upang mangatwiran ang modelo mula sa tamang ebidensya.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Umubra ang demo dahil maliit ang koleksyon

Maayos ang simpleng vector search sa ilang daang dokumento at lubhang humihina kapag lumagpas na sa ilang daang libo. Hinihiwalay ng paghahati ang talahanayan sa pamagat nito. Naitutulak ng magkakatulad ang tunay na makapangyarihang talata. Natatalo ng kaugnayan ang pagiging bago, kaya nauuna ang napalitang patakaran kaysa sa kasalukuyan. Hindi nakikita ang alinman sa mga ito nang walang sukat, kaya naglalabas ang mga koponan, tumatanggap ng mga sagot na mukhang tama, at natutuklasan lamang ang dami ng mali kapag may kumilos batay sa isang maling sagot.

Ang ginagawa namin

Buuin ang paghahanap, saka ito patunayan

Nagsisimula kami sa pagbuo ng hanay ng pagsusuri mula sa tunay na tanong at sa mga pinagmulang alam nating tama, dahil hindi mo maaayos ang hindi mo kayang bigyang puntos. Pagkatapos ay pinagtatrabahuhan namin ang buong daluyan: paghahating gumagalang sa istruktura ng dokumento, hybrid na paghahanap na pinagsasama ang keyword at vector, mga salaan ayon sa pagiging bago at awtoridad, at muling pagraranggo sa maikling listahan. Kung saan mas mahalaga ang ugnayan ng mga entidad kaysa pagkakatulad ng talata, gumagamit kami ng graph sa halip na magkunwaring sapat na ang vector. Bawat pagbabago ay binibigyang puntos laban sa parehong hanay, kaya napapatunayan ang pagbuti sa halip na ipahayag lamang.

Pagbuo ng RAG

Mga kakayahan

RAG para sa kompanya
Advanced na RAG
GraphRAG
Hybrid na paghahanap
Vector search
Pagpapabuti ng paghahanap
Pagsusuri ng RAG

Karaniwang paggamit

Iangkla ang assistant na nakaharap sa kliyente upang masundan sa isang nailathalang dokumento ang bawat pahayag nito.
Maghanap sa mga kontrata kung saan nakadepende ang sagot sa kung aling kasunduan ang namamahala, hindi sa pagkakatulad ng pananalita.
Maghanap sa teknikal na dokumentasyon kung saan ang tamang bahagi ay isang talahanayan o isang caption ng dayagram.
Buuin muli ang assistant na mukhang tama sumagot ngunit sapat na kadalas nagkakamali kaya nawalan na ng tiwala.

Paano kami naghahatid

Hubugin

Gawing espesipikasyon ang kahilingan: sino ang gagamit, ano ang tamang sagot, sino ang magpapasya.
Iangkla

Ikonekta sa nilalaman at mga sistemang may hawak ng sagot, na iginagalang ang umiiral nang pahintulot.
Suriin

Bigyang puntos laban sa naka-label na hanay na binuo mula sa sarili mong mga kaso, bago ito makita ng sinumang taga-labas.
Ilabas at patakbuhin

Hakbang-hakbang na paglabas na may pagbabantay, kontrol sa gastos at regression suite na nagbabantay sa kalidad.

Teknolohiya

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Seguridad at pamamahala

Nakaangkla ang mga sagot sa sarili mong nilalaman at may sipi, kaya kayang suriin ng bumabasa. Iginagalang ng paghahanap ang mga pahintulot na nakatakda na sa pinagmulan, ibig sabihin hindi kailanman makikita ng gumagamit sa pamamagitan ng aplikasyon ang bagay na hindi niya makikita nang tuwiran. Naitatala para sa audit ang mga prompt, ang nakuhang konteksto at ang mga tugon, at tuloy-tuloy ang pagsusuri sa halip na minsanan lamang sa paglabas.

Mga modelo ng pakikipagtulungan

Proyektong AI

Kami ang may pananagutan sa pagdidisenyo at paghahatid ng isang tinukoy na solusyong AI.

Nakalaang Koponang AI

Pangmatagalang nakalaang lakas ng inhinyeriya na binuo ayon sa teknolohiya at paraan ng paghahatid mo.

Pinamamahalaang AI

Kami ang nagpapatakbo, nagbabantay at patuloy na nagpapabuti ng mga sistemang AI sa produksyon.

Bakit TeamExtension.ai

Sinusukat namin bago mag-ayos

Karamihan sa gawain sa paghahanap ay ginagawa sa kutob: baguhin ang laki ng hati, magbasa ng ilang sagot, magpasyang mukhang mas maayos. Bumubuo muna kami ng naka-label na hanay, isang gawaing walang ningning at siyang buong pagkakaiba ng pag-aayos sa paghula. Nag-iiwan din ito sa iyo ng regression suite, kaya hindi tahimik na makakasira ng kalidad ang isang pag-upgrade ng modelo makalipas ang anim na buwan.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Paano ninyo sinusukat kung mahusay ang paghahanap?

Laban sa naka-label na hanay ng tunay na tanong na may kaakibat na talatang tunay na sumasagot sa mga ito. Iniuulat namin kung nakuha ba ang tamang talata, at kung pang-ilan ito. Hiwalay na binibigyang puntos ang kalidad ng sagot, dahil pagkabigo pa rin ang magandang sagot mula sa maling pinagmulan.

Kailangan ba namin ng vector database?

Kadalasan hindi. Kaya ng pgvector sa loob ng umiiral nang PostgreSQL ang napakaraming trabaho sa kompanya nang walang dagdag na imprastrakturang papatakbuhin. Iminumungkahi namin ang nakalaang vector store kapag ang antas o ang hinihinging tampok ang nagbibigay-katwiran dito, at hindi bilang default.

Ano ang GraphRAG at kailangan ba namin ito?

Naghahanap ito sa isang graph ng mga entidad at ugnayan sa halip na sa magkakahiwalay na talata. Nagiging sulit ang dagdag na pagiging masalimuot kapag nakadepende ang sagot sa ugnayan sa iba't ibang dokumento, halimbawa ang kadena ng pagmamay-ari o ang istruktura ng pagdepende. Para sa karamihan ng tanungan sa tuluyang teksto, mas mahusay ang hybrid na paghahanap na may muling pagraranggo sa mas kaunting lakas.

Kaya ba ninyong pabutihin ang sistemang binuo na namin?

Oo, at karaniwan iyon. Nagsisimula kami sa pagbuo ng hanay ng pagsusuri at sa pagsukat sa mayroon ka. Karaniwang tumpak nitong natutukoy ang pagkabigo, at madalas mas makitid ang solusyon kaysa sa muling pagbuo.

Paano ito nananatiling tumpak habang nagbabago ang nilalaman?

Sumusunod ang indeks sa pinagmulan ayon sa iskedyul o sa abiso ng pagbabago, at tuloy-tuloy na tumatakbo ang hanay ng pagsusuri sa halip na minsanan. Binabantayan ang kalidad ng paghahanap gaya ng anumang panukat sa produksyon.

Kaugnay na mga kakayahan

Mga Aplikasyon at Kaalaman sa AI

Kaalaman ng Kompanya gamit ang AI

Gawing ligtas na tulong ang kalat na panloob na kaalaman, na gumagalang sa mga umiiral nang pahintulot.

Alamin pa

Datos at Modelo ng AI

Saligan ng Datos para sa AI

Ang mga daluyan, kontrol sa kalidad at vector store na inaasahan ng mga sistemang AI upang maging tama.

Alamin pa

Datos at Modelo ng AI

Inhinyeriya ng Modelo

Fine-tuning, embedding, pagpapabuti at paghahain, kasama ang open-source at self-hosted na modelo.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Mga sistema ng paghahanap na nag-aangkla ng sagot sa sarili mong nilalaman, may sipi at may masusukat na katumpakan.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI