Punësoni zhvillues të verifikuar RAG

RAG është një teknikë që lidh një model të madh gjuhësor me njohuritë tuaja, në mënyrë që ai të përgjigjet nga të dhënat tuaja dhe jo vetëm nga ajo që është trajnuar. Kur vjen një pyetje, sistemi merr pasazhet më të rëndësishme nga një bazë të dhënash vektoriale dhe i jep ato modelit si kontekst. Kjo i bazon përgjigjet në material burimor real, i mban ato aktuale dhe bën të mundur citimin e burimit të çdo përgjigjeje, prandaj RAG mbështet shumicën e chatbot-ëve dhe asistentëve seriozë të AI.

Ju mund të porosisni "pipeline" të plota RAG, konfigurim të bazës së të dhënave vektoriale, strategji "embedding" dhe "chunking", baza njohurish të personalizuara, "chatbot" për dokumente dhe uebsajte, kërkim semantik dhe hibrid, "reranking", rikuperim agjentik me shumë hapa, vlerësim dhe rregullim të saktësisë, dhe vendosje në prodhim. Zhvilluesit mund të dorëzojnë një ndërtim një herë, të integrojnë RAG në një aplikacion ekzistues, ose të mirëmbajnë dhe përmirësojnë një sistem me kalimin e kohës.

Kostoja varet nga sasia e përmbajtjes që po indeksoni, cilësia e rikthimit që ju nevojitet, numri i integrimeve dhe nëse përfshihet vendosja dhe mirëmbajtja e vazhdueshme. Një chatbot i thjeshtë dokumentesh mbi disa qindra skedarë është shumë më i lirë se një bazë njohurish ndërmarrjeje me kërkim hibrid dhe rirenditje. Në Zinn Hub çdo zhvillues vendos tarifat e veta dhe poston paketa të qarta, kështu që ju mund të krahasoni fushën dhe çmimin para se të angazhoheni, pa tarifa të fshehura platforme në porositë tuaja të para.

Bazat e të dhënave vektoriale të zakonshme përfshijnë Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma dhe pgvector në PostgreSQL. Për orkestrim, zhvilluesit përdorin LangChain ose LlamaIndex, me modele ngulitjeje nga OpenAI, Cohere, Voyage ose opsione me burim të hapur, dhe LLM-të si GPT, Claude ose modele të hapura. Staku i duhur zgjidhet rreth shkallës, buxhetit, nevojave për vonesë dhe nëse kërkoni vetë-hostim.

Një chatbot dokumenti i fokusuar ose një provë koncepti mund të dorëzohet në disa ditë deri në një javë, ndërsa një sistem prodhimi me ndarje të personalizuar, kërkim hibrid, rirenditje, vlerësim dhe vendosje zakonisht zgjat nga dy deri në pesë javë. Faktorët më të mëdhenj janë madhësia dhe çrregullimi i përmbajtjes tuaj dhe sa i lartë është shiriti i saktësisë. Zhvilluesi juaj do t'ju japë një plan pikash kyçe përpara se të fillojë puna.

Po. RAG është projektuar pikërisht për këtë: dokumentet tuaja private indeksohen në një bazë njohurish që pyetet vetëm nga sistemi juaj. Zhvilluesit mund të ndërtojnë konfigurime të vetë-hostuara ose me një qiramarrës, kështu që të dhënat tuaja nuk largohen kurrë nga kontrolli juaj, dhe ju mund të bini dakord për kushtet e konfidencialitetit drejtpërdrejt. Ju vendosni cilat dokumente ndahen dhe kur, dhe përmbajtja burimore mbetet e juaja gjatë gjithë projektit.

Çdo porosi mbahet e sigurt në depozitë nga platforma dhe lëshohet vetëm pasi puna të dorëzohet dhe të miratohet, kështu që paratë tuaja mbrohen gjatë gjithë kohës. Çdo zhvillues verifikohet me ID dhe aftësi para se të mund të shesë. Ju mund të bini dakord për kushtet e konfidencialitetit direkt me zhvilluesin tuaj, dhe ju mbeteni në kontroll të cilave dokumente, të dhëna dhe kredenciale ndani dhe kur.

Një sistem RAG i ndërtuar mirë redukton ndjeshëm halucinacionet sepse modeli u përgjigjet pasazheve burimore të marra në vend që të hamendësojë, dhe mund t'i citojë ato burime në mënyrë që përgjigjet të jenë të verifikueshme. Asnjë sistem nuk është perfekt, kështu që zhvilluesit e mirë shtojnë vlerësimin, rirenditjen, kufizimet dhe përgjigjet rezervë për të mbajtur saktësinë të lartë. Ata gjithashtu do të krijojnë një mënyrë për të matur cilësinë e marrjes në mënyrë që sistemi të mund të rregullohet dhe përmirësohet me kalimin e kohës.