検証済みのRAG開発者を雇う

RAGは大規模言語モデルをあなた自身の知識に接続し、訓練されたデータだけでなくあなたのデータから回答するようにする技術です。質問が来ると、システムはベクトルデータベースから最も関連性の高い段落を取得し、それらをコンテキストとしてモデルに供給します。これにより、回答は実際のソース資料に基づき、最新の状態を保ち、各回答がどこから来たのかを引用することが可能になります。これが、ほとんどの真摯なAIチャットボットとアシスタントの基盤となっている理由です。

完全なRAGパイプライン、ベクトルデータベースのセットアップ、埋め込みとチャンキング戦略、カスタム知識ベース、ドキュメントとウェブサイトのチャットボット、セマンティック検索とハイブリッド検索、再ランキング、エージェントによる多段階検索、評価と精度調整、および本番環境へのデプロイを委託できます。開発者は、一度限りの構築、既存のアプリへのRAGの統合、またはシステムの長期的な維持と改善を提供できます。

費用は、インデックスを作成するコンテンツの量、必要な検索品質、統合の数、およびデプロイと継続的なメンテナンスが含まれるかどうかによって異なります。数百のファイルにわたるシンプルなドキュメントチャットボットは、ハイブリッド検索と再ランキングを備えたエンタープライズ知識ベースよりもはるかに安価です。Zinn Hubでは、各開発者が独自の料金を設定し、明確なパッケージを提示しているため、最初の注文では隠れたプラットフォーム料金なしで、コミットする前に範囲と価格を比較できます。

一般的なベクトルデータベースには、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、Chroma、PostgreSQL上のpgvectorなどがあります。オーケストレーションにはLangChainまたはLlamaIndexが使用され、OpenAI、Cohere、Voyage、またはオープンソースオプションの埋め込みモデル、GPT、Claude、またはオープンモデルなどのLLMが使用されます。適切なスタックは、規模、予算、レイテンシのニーズ、自己ホスティングが必要かどうかによって選択されます。

フォーカスされたドキュメントチャットボットまたは概念実証は数日から1週間で配信できますが、カスタムチャンキング、ハイブリッド検索、リランキング、評価、デプロイメントを備えた本番システムは通常2～5週間かかります。最大の要因はコンテンツのサイズと複雑さ、および精度基準の高さです。開発者は作業開始前にマイルストーンプランを提供します。

はい。RAGはまさにこの目的のために設計されています。お客様のプライベートドキュメントは、お客様のシステムのみがクエリするナレッジベースにインデックス化されます。開発者は、お客様のデータがお客様の管理下から離れることのないように、セルフホスト型またはシングルテナント型のセットアップを構築でき、機密保持契約を直接締結できます。どのドキュメントをいつ共有するかは、お客様が決定し、プロジェクト全体を通じてソースコンテンツはお客様のものです。

すべての注文はプラットフォームによって安全にエスクローされ、作業が納品され承認されて初めてリリースされるため、お客様の資金は常に保護されます。すべての開発者は、販売を開始する前にID認証とスキル認証を受けています。開発者と直接機密保持契約を結ぶことができ、どのドキュメント、データ、資格情報をいつ共有するかを管理できます。

よく構築された RAG システムは、モデルが推測するのではなく取得されたソース段落から回答し、それらのソースを引用できるため、回答が検証可能であるため、幻覚を大幅に削減します。完璧なシステムはないため、優れた開発者は評価、リランキング、ガードレール、フォールバック応答を追加して精度を高く保ちます。また、検索品質を測定する方法を設定して、システムを調整および改善できるようにします。