RAG: lai AI atbild no jūsu dokumentiem

Vispārīgs valodas modelis, piemēram, Llama vai GPT, ir izlasījis publisko internetu, bet nekad nav redzējis jūsu rēķinus, līgumus vai iekšējo wiki. Retrieval-augmented generation (RAG) to atrisina: vaicājuma brīdī tas modelim padod atbilstošos fragmentus no jūsu pašu dokumentiem, tāpēc atbilde balstās uz jūsu uzņēmuma zināšanām un var norādīt avotu.

Problēma: vispārīgs modelis nepazīst jūsu biznesu

Pajautājiet standarta modelim, kas parakstīja konkrētu līgumu, ko nosaka jūsu atgriešanas politika vai kurš piegādātājs nosūtīja pasūtījumu, un tas vai nu atteiksies, vai izdomās atbildi. Šo zināšanu vienkārši nav modeļa svaros. Pārtrenēt visu modeli uz jūsu failiem ir lēni un dārgi, un tas noveco brīdī, kad dokuments mainās.

Kāpēc RAG ir labāks par pilnu pārtrenēšanu

Pilna pārtrenēšana (fine-tuning) iestrādā informāciju pašā modelī. RAG glabā jūsu dokumentus atsevišķā indeksā, no kura modelis lasa pēc pieprasījuma. Iekšējām zināšanām tas uzvar trīs ziņās:

• Lētāk. Nav vajadzīgas GPU treniņu sesijas; jūs tikai izveidojat indeksu un tajā meklējat.
• Vienmēr aktuāls. Pievienojiet vai labojiet dokumentu, un tas uzreiz ir atrodams bez pārtrenēšanas.
• Izsekojams. Katra atbilde var norādīt uz konkrēto failu un fragmentu, ko izmantoja, tāpēc darbinieki to var pārbaudīt.

Kā RAG darbojas četros soļos

• 1. Sadala. Katrs dokuments tiek sadalīts nelielos fragmentos pa dažiem simtiem vārdu.
• 2. Iegulst. Iegulšanas (embedding) modelis katru fragmentu pārvērš vektorā, skaitļu virknē, kas atspoguļo tā nozīmi.
• 3. Glabā. Vektori nonāk vektoru datubāzē, piemēram, Qdrant vai pgvector.
• 4. Atrod un atbild. Vaicājuma brīdī sistēma atrod fragmentus, kuru nozīme ir vistuvākā jautājumam, padod tos LLM kā kontekstu, un modelis uzraksta atbildi ar atsaucēm uz avotu.

Jūsu dokumenti nekad nepamet jūsu serveri

Tas ir īpaši svarīgi uzņēmumam, uz kuru attiecas GDPR un NIS2. Privātā risinājumā LLM, iegulšanas modelis un vektoru indekss darbojas uz jūsu pašu aparatūras mūsu Rīgas datu centrā. Jūsu līgumi un rēķini nekad netiek sūtīti uz publisku API, netiek izmantoti cita modeļa apmācībai un nekad neatstāj ES jurisdikciju. Jūs saglabājat pilnu kontroli pār to, kurš kādus dokumentus drīkst vaicāt.

Ko var indeksēt un kā uzturēt aktuālu

RAG var pieslēgties sistēmām, ko jau lietojat: SharePoint, tīkla failu koplietojumiem un iekšējiem wiki. Ikvakara pārindeksēšana paņem jaunos un mainītos failus, tāpēc asistents atbild no šodienas dokumentiem, nevis pagājušā mēneša. Mēs pielāgojam fragmentu izmēru, meklēšanas iestatījumus un piekļuves noteikumus jūsu saturam.

Uzstādiet RAG uz sava AI servera

Lai RAG strādātu labi, LLM, iegulšana un vektoru glabātuve jāsaskaņo ar jūsu dokumentiem un privātuma prasībām. Mēs izveidojam un uzturam visu pipeline uz privāta AI servera mūsu Rīgas datu centrā: GPU aparatūra, meklēšanas steks un ikvakara pārindeksēšana, lai jūsu komanda saņem pamatotas, ar avotu apstiprinātas atbildes, un neviens dokuments nepamet jūsu kontroli. Sazinieties ar mums par risinājumu, kas pielāgots jūsu datiem.