Təsdiqlənmiş RAG Tərtibatçıları işə götürün

RAG, böyük bir dil modelini öz biliyinizə bağlayan bir texnikadır ki, o, yalnız öyrədildiyi məlumatlardan deyil, sizin məlumatlarınızdan cavab versin. Bir sual gəldikdə, sistem vektor verilənlər bazasından ən uyğun hissələri əldə edir və onları kontekst olaraq modelə ötürür. Bu, cavabları real mənbə materialına əsaslandırır, onları aktual saxlayır və hər bir cavabın haradan gəldiyini göstərməyə imkan verir, buna görə də RAG əksər ciddi süni intellekt çatbotlarının və köməkçilərinin əsasını təşkil edir.

Tam RAG boru kəmərlərini, vektor verilənlər bazasının qurulmasını, daxiletmə və parçalama strategiyalarını, fərdi bilik bazalarını, sənəd və vebsayt çatbotlarını, semantik və hibrid axtarışı, yenidən sıralanmanı, agentli çoxmərhələli axtarışı, qiymətləndirmə və dəqiqlik tənzimləməsini və istehsal yerləşdirməsini sifariş edə bilərsiniz. Tərtibatçılar birdəfəlik quruluş təqdim edə, RAG-ı mövcud tətbiqə inteqrasiya edə və ya sistemi zamanla saxlaya və təkmilləşdirə bilərlər.

Xərc indekslədiyiniz məzmunun miqdarından, ehtiyac duyduğunuz əldəetmə keyfiyyətindən, inteqrasiyaların sayından və yerləşdirmənin və davamlı texniki xidmətin daxil olub-olmamasından asılıdır. Bir neçə yüz fayl üzərində sadə sənəd çatbotu hibrid axtarış və yenidən sıralama ilə müəssisə bilik bazasından qat-qat ucuzdur. Zinn Hub-da hər bir tərtibatçı öz tariflərini təyin edir və aydın paketlər yerləşdirir, beləliklə, ilk sifarişlərinizdə heç bir gizli platforma haqqı olmadan öhdəlik götürməzdən əvvəl əhatə dairəsini və qiyməti müqayisə edə bilərsiniz.

Ümumi vektor verilənlər bazalarına Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma və PostgreSQL üzərində pgvector daxildir. Orkestrasiya üçün tərtibatçılar LangChain və ya LlamaIndex-dən istifadə edirlər, OpenAI, Cohere, Voyage və ya açıq mənbə seçimlərindən daxiletmə modelləri və GPT, Claude və ya açıq modellər kimi LLM-lər ilə. Düzgün yığım sizin miqyasınız, büdcəniz, gecikmə ehtiyaclarınız və özünüzü hostinq etməyiniz lazım olub-olmaması ətrafında seçilir.

Fokuslanmış sənəd chatbotu və ya konsepsiya sübutu bir neçə gündən bir həftəyə qədər təqdim edilə bilər, fərdi parçalama, hibrid axtarış, yenidən sıralama, qiymətləndirmə və yerləşdirmə ilə istehsal sistemi adətən iki-beş həftə çəkir. Ən böyük amillər məzmununuzun ölçüsü və qarışıqlığı, həmçinin dəqiqlik səviyyəsinin nə qədər yüksək olmasıdır. Tərtibatçınız işə başlamazdan əvvəl sizə mərhələli plan verəcəkdir.

Bəli. RAG məhz bunun üçün nəzərdə tutulub: şəxsi sənədləriniz yalnız sisteminizin sorğu etdiyi bilik bazasına indekslənir. Tərtibatçılar öz-özünə yerləşdirilən və ya tək kirayəçi qurğular qura bilərlər ki, məlumatlarınız heç vaxt nəzarətinizdən çıxmasın və siz birbaşa məxfilik şərtlərini razılaşdıra bilərsiniz. Hansı sənədlərin nə vaxt paylaşıldığına siz qərar verirsiniz və mənbə məzmunu layihə boyunca sizin olaraq qalır.

Hər bir sifariş platforma tərəfindən etibarlı şəkildə depozitdə saxlanılır və yalnız iş təhvil verildikdən və təsdiqləndikdən sonra buraxılır, beləliklə pulunuz bütün müddət ərzində qorunur. Hər bir tərtibatçı satışa başlamazdan əvvəl şəxsiyyəti və bacarıqları təsdiqlənir. Siz tərtibatçınızla birbaşa məxfilik şərtlərini razılaşdıra bilərsiniz və hansı sənədləri, məlumatları və etimadnamələri nə vaxt paylaşacağınıza nəzarət edirsiniz.

Yaxşı qurulmuş RAG sistemi hallüsinasiyaları əhəmiyyətli dərəcədə azaldır, çünki model təxmin etmək əvəzinə əldə edilmiş mənbə keçidlərindən cavab verir və bu mənbələrə istinad edə bilər ki, cavablar yoxlanıla bilsin. Heç bir sistem mükəmməl deyil, buna görə də yaxşı tərtibatçılar dəqiqliyi yüksək saxlamaq üçün qiymətləndirmə, yenidən sıralama, qoruyucu vasitələr və ehtiyat cavablar əlavə edirlər. Onlar həmçinin əldə etmə keyfiyyətini ölçmək üçün bir yol quracaqlar ki, sistem zamanla tənzimlənə və təkmilləşdirilə bilsin.