Zatrudnij zweryfikowanych RAG Deweloperów

RAG to technika łącząca duży model językowy z Twoją własną wiedzą, aby odpowiadał na podstawie Twoich danych, a nie tylko na podstawie tego, na czym został wytrenowany. Gdy pojawi się pytanie, system pobiera najistotniejsze fragmenty z bazy danych wektorów i przekazuje je modelowi jako kontekst. To ugruntowuje odpowiedzi w rzeczywistym materiale źródłowym, utrzymuje je na bieżąco i umożliwia cytowanie źródła każdej odpowiedzi, dlatego RAG stanowi podstawę większości poważnych chatbotów i asystentów AI.

Możesz zamówić pełne potoki RAG, konfigurację bazy danych wektorowych, strategie osadzania i dzielenia tekstu, niestandardowe bazy wiedzy, chatboty dokumentów i stron internetowych, wyszukiwanie semantyczne i hybrydowe, zmianę rankingu, wieloetapowe pobieranie danych z agentami, ocenę i dostrajanie dokładności oraz wdrożenie produkcyjne. Deweloperzy mogą dostarczyć jednorazową kompilację, zintegrować RAG z istniejącą aplikacją lub utrzymywać i ulepszać system w czasie.

Koszt zależy od ilości indeksowanej treści, wymaganej jakości wyszukiwania, liczby integracji oraz tego, czy wdrożenie i bieżąca konserwacja są wliczone w cenę. Prosty chatbot dokumentowy dla kilkuset plików jest znacznie tańszy niż korporacyjna baza wiedzy z wyszukiwaniem hybrydowym i rerankingiem. Na Zinn Hub każdy deweloper ustala własne stawki i publikuje przejrzyste pakiety, dzięki czemu możesz porównać zakres i cenę przed podjęciem decyzji, bez ukrytych opłat platformy przy pierwszych zamówieniach.

Popularne bazy danych wektorowych to Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma i pgvector na PostgreSQL. Do orkiestracji programiści używają LangChain lub LlamaIndex, z modelami osadzania od OpenAI, Cohere, Voyage lub opcji open-source, oraz LLM, takich jak GPT, Claude lub modele otwarte. Właściwy stos jest wybierany w zależności od skali, budżetu, potrzeb związanych z opóźnieniami i tego, czy wymagane jest samodzielne hostowanie.

Skoncentrowany chatbot dokumentowy lub dowód koncepcji może zostać dostarczony w ciągu kilku dni do tygodnia, podczas gdy system produkcyjny z niestandardowym dzieleniem na fragmenty, wyszukiwaniem hybrydowym, ponownym rankingowaniem, oceną i wdrożeniem zazwyczaj trwa od dwóch do pięciu tygodni. Największymi czynnikami są rozmiar i nieuporządkowanie treści oraz to, jak wysoka jest poprzeczka dokładności. Twój deweloper przed rozpoczęciem pracy przedstawi plan kamieni milowych.

Tak. RAG jest zaprojektowany dokładnie do tego: Twoje prywatne dokumenty są indeksowane w bazie wiedzy, którą przeszukuje tylko Twój system. Deweloperzy mogą tworzyć samodzielnie hostowane lub jednodzierżawne konfiguracje, dzięki czemu Twoje dane nigdy nie wymykają się spod Twojej kontroli, a Ty możesz bezpośrednio uzgodnić warunki poufności. Ty decydujesz, które dokumenty są udostępniane i kiedy, a treść źródłowa pozostaje Twoja przez cały projekt.

Każde zamówienie jest bezpiecznie przechowywane w depozycie przez platformę i uwalniane dopiero po dostarczeniu i zatwierdzeniu pracy, dzięki czemu Twoje pieniądze są chronione przez cały czas. Każdy deweloper jest weryfikowany pod kątem tożsamości i umiejętności, zanim będzie mógł sprzedawać. Możesz uzgodnić warunki poufności bezpośrednio z deweloperem i zachować kontrolę nad tym, jakie dokumenty, dane i poświadczenia udostępniasz i kiedy.

Dobrze zbudowany system RAG znacznie zmniejsza halucynacje, ponieważ model odpowiada na podstawie pobranych fragmentów źródłowych, a nie zgadywania, i może powołać się na te źródła, aby odpowiedzi były weryfikowalne. Żaden system nie jest doskonały, dlatego dobrzy programiści dodają ocenę, zmianę rankingu, zabezpieczenia i odpowiedzi awaryjne, aby utrzymać wysoką dokładność. Będą również ustawić sposób pomiaru jakości wyszukiwania, aby system mógł być dostrojony i ulepszany w czasie.