Béreljen ellenőrzött RAG fejlesztőket

A RAG egy olyan technika, amely egy nagy nyelvi modellt a saját tudásához kapcsol, így az a saját adataiból válaszol, nem pedig csak abból, amire betanították. Amikor egy kérdés érkezik, a rendszer lekéri a legrelevánsabb részeket egy vektoradatbázisból, és kontextusként betáplálja azokat a modellbe. Ez valós forrásanyagokra alapozza a válaszokat, naprakészen tartja őket, és lehetővé teszi, hogy hivatkozzon arra, honnan származik az egyes válaszok, ezért a RAG a legtöbb komoly AI chatbot és asszisztens alapja.

Megbízhat teljes RAG pipeline-ok, vektoradatbázis beállítás, beágyazási és darabolási stratégiák, egyedi tudásbázisok, dokumentum- és weboldal chatbotok, szemantikus és hibrid keresés, újrarendezés, ügynöki többlépcsős lekérdezés, értékelés és pontosság finomhangolás, valamint éles környezetbe való telepítés elkészítésével. A fejlesztők egyszeri építést végezhetnek, integrálhatják a RAG-ot egy meglévő alkalmazásba, vagy fenntarthatják és javíthatják a rendszert az idő múlásával.

A költség attól függ, hogy mennyi tartalmat indexel, milyen lekérdezési minőségre van szüksége, hány integrációra van szükség, és hogy a telepítés és a folyamatos karbantartás benne van-e az árban. Egy egyszerű dokumentum chatbot néhány száz fájl felett sokkal olcsóbb, mint egy vállalati tudásbázis hibrid kereséssel és újrarendezéssel. A Zinn Hubon minden fejlesztő maga állítja be az árait és egyértelmű csomagokat tesz közzé, így összehasonlíthatja a terjedelmet és az árat, mielőtt elkötelezi magát, rejtett platformdíjak nélkül az első megrendeléseknél.

Gyakori vektoradatbázisok közé tartozik a Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma és pgvector a PostgreSQL-en. Az orchestrációhoz a fejlesztők LangChain-t vagy LlamaIndex-et használnak, OpenAI, Cohere, Voyage vagy nyílt forráskódú beágyazási modellekkel, valamint olyan LLM-ekkel, mint a GPT, Claude vagy nyílt modellek. A megfelelő stack-et a skála, a költségvetés, a késleltetési igények és az önálló üzemeltetés szükségessége alapján választják ki.

Egy fókuszált dokumentum chatbot vagy egy proof of concept néhány nap alatt, egy hét alatt elkészülhet, míg egy egyedi darabolással, hibrid kereséssel, újrarendezéssel, értékeléssel és telepítéssel rendelkező gyártási rendszer jellemzően két-öt hetet vesz igénybe. A legnagyobb tényezők a tartalom mérete és rendezetlensége, valamint az, hogy milyen magas a pontossági léc. A fejlesztője a munka megkezdése előtt mérföldkőtervet ad Önnek.

Igen. A RAG pontosan erre lett tervezve: a privát dokumentumai egy tudásbázisba kerülnek indexelésre, amelyet csak az Ön rendszere kérdez le. A fejlesztők önállóan hosztolt vagy egybérlős beállításokat építhetnek, így adatai soha nem kerülnek ki az Ön ellenőrzése alól, és közvetlenül megállapodhat a titoktartási feltételekről. Ön dönti el, mely dokumentumok kerülnek megosztásra és mikor, és a forrástartalom a projekt során végig az Öné marad.

Minden megrendelést biztonságosan letétben tart a platform, és csak akkor szabadul fel, ha a munka elkészült és jóváhagyásra került, így pénze végig védve van. Minden fejlesztő személyazonossága és képességei ellenőrzésre kerülnek, mielőtt értékesíthetne. Közvetlenül megállapodhat a fejlesztőjével a titoktartási feltételekről, és Ön irányítja, hogy mely dokumentumokat, adatokat és hitelesítő adatokat oszt meg, és mikor.

Egy jól felépített RAG rendszer jelentősen csökkenti a hallucinációkat, mert a modell a visszakeresett forrásszövegekből válaszol ahelyett, hogy találgatna, és hivatkozhat ezekre a forrásokra, így a válaszok ellenőrizhetők. Egyetlen rendszer sem tökéletes, ezért a jó fejlesztők értékelést, újrarendezést, védőkorlátokat és tartalék válaszokat adnak hozzá a pontosság fenntartásához. Emellett beállítanak egy módszert a visszakeresési minőség mérésére is, hogy a rendszer idővel finomítható és javítható legyen.