Doğrulanmış RAG Geliştiricileri İşe Alın

RAG, büyük bir dil modelini kendi bilginize bağlayan ve yalnızca eğitildiği şeylerden ziyade verilerinizden yanıt vermesini sağlayan bir tekniktir. Bir soru geldiğinde, sistem bir vektör veritabanından en ilgili pasajları alır ve bunları bağlam olarak modele besler. Bu, yanıtları gerçek kaynak materyaline dayandırır, bunları güncel tutar ve her yanıtın nereden geldiğini alıntılamayı mümkün kılar; bu nedenle RAG çoğu ciddi AI sohbet botunun ve asistanının temelini oluşturur.

Tam RAG boru hatları, vektör veritabanı kurulumu, gömme ve parçalama stratejileri, özel bilgi tabanları, belge ve web sitesi sohbet botları, anlamsal ve hibrit arama, yeniden sıralama, aracı çok adımlı alma, değerlendirme ve doğruluk ayarlaması ve üretim dağıtımı yaptırabilirsiniz. Geliştiriciler tek seferlik bir yapı sunabilir, RAG'ı mevcut bir uygulamaya entegre edebilir veya bir sistemi zaman içinde koruyabilir ve geliştirebilir.

Maliyet, dizine eklediğiniz içeriğin miktarına, ihtiyacınız olan geri alma kalitesine, entegrasyon sayısına ve dağıtım ile sürekli bakımın dahil olup olmadığına bağlıdır. Birkaç yüz dosya üzerindeki basit bir belge sohbet robotu, hibrit arama ve yeniden sıralama özellikli bir kurumsal bilgi tabanından çok daha ucuzdur. Zinn Hub'da her geliştirici kendi ücretlerini belirler ve açık paketler yayınlar, böylece taahhütte bulunmadan önce kapsamı ve fiyatı karşılaştırabilirsiniz, ilk siparişlerinizde gizli platform ücreti yoktur.

Yaygın vektör veritabanları arasında Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma ve PostgreSQL üzerindeki pgvector bulunur. Orkestrasyon için geliştiriciler LangChain veya LlamaIndex kullanır, OpenAI, Cohere, Voyage veya açık kaynak seçeneklerinden gömme modelleri ve GPT, Claude veya açık modeller gibi LLM'ler kullanır. Doğru yığın, ölçeğiniz, bütçeniz, gecikme ihtiyaçlarınız ve kendi kendine barındırma gereksiniminiz etrafında seçilir.

Odaklanmış bir belge sohbet botu veya kavram kanıtı birkaç gün ile bir hafta içinde teslim edilebilir; özel parçalama, hibrit arama, yeniden sıralama, değerlendirme ve dağıtım içeren bir üretim sistemi genellikle iki ile beş hafta arasında sürer. En büyük faktörler içeriğinizin boyutu ve karmaşıklığı ile doğruluk standardınız ne kadar yüksek olduğudur. Geliştiriciniz çalışmaya başlamadan önce size bir kilometre taşı planı sunacaktır.

Evet. RAG tam da bunun için tasarlanmıştır: özel belgeleriniz, yalnızca sisteminizin sorguladığı bir bilgi tabanına indekslenir. Geliştiriciler, verilerinizin kontrolünüzden asla çıkmamasını sağlamak için kendi kendine barındırılan veya tek kiracılı kurulumlar oluşturabilir ve doğrudan gizlilik koşulları üzerinde anlaşabilirsiniz. Hangi belgelerin ne zaman paylaşılacağına siz karar verirsiniz ve kaynak içerik proje boyunca sizin kalır.

Her sipariş platform tarafından güvenli bir şekilde emanette tutulur ve yalnızca iş teslim edilip onaylandıktan sonra serbest bırakılır, böylece paranız her zaman korunur. Her geliştirici, satış yapmadan önce kimlik ve beceri doğrulamasına tabi tutulur. Geliştiricinizle doğrudan gizlilik koşulları üzerinde anlaşabilir ve hangi belgeleri, verileri ve kimlik bilgilerini ne zaman paylaşacağınızın kontrolü sizde kalır.

İyi oluşturulmuş bir RAG sistemi, modelin tahmin etmek yerine alınan kaynak pasajlardan yanıt vermesi ve bu kaynakları alıntılayabilmesi sayesinde halüsinasyonları önemli ölçüde azaltır, böylece yanıtlar doğrulanabilir. Hiçbir sistem mükemmel değildir, bu nedenle iyi geliştiriciler doğruluğu yüksek tutmak için değerlendirme, yeniden sıralama, koruyucu önlemler ve yedek yanıtlar ekler. Ayrıca, sistemin zamanla ayarlanabilmesi ve geliştirilebilmesi için alma kalitesini ölçmenin bir yolunu da kuracaklardır.