Přeskočit na obsah
BigTree108

Služby AI vyhledávání ve znalostech a vývoje RAG

Služby AI vyhledávání ve znalostech a vývoje RAG: retrieval-augmented generation, které odpovídá na otázky z vašich dokumentů, wiki, tiketů, smluv a databází s citacemi zdrojů, podnikové AI vyhledávání s uplatněním oprávnění jednotlivých uživatelů, znalostní asistenti pro týmy podpory, prodeje a provozu a opravy RAG systémů, které dávají chybné odpovědi, na Azure AI Search, PostgreSQL s pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone nebo Weaviate, s dedikovanými vývojáři RAG pro váš tým nebo s projektem dodaným na klíč.

RAG systémy, které vytváříme

  • Znalostní asistenti

    Odpovědi pro zaměstnance nebo zákazníky čerpané z vašeho centra nápovědy, interních směrnic, produktové dokumentace a dřívějších tiketů, u každého tvrzení s odkazem na zdroj a s jasným sdělením, když zdroje na otázku neodpovídají.

  • Podnikové AI vyhledávání

    Jedno vyhledávání napříč SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira a vašimi databázemi, s hybridním vyhledáváním podle klíčových slov a vektorů, re-rankingem a kontrolou přístupových práv každého uživatele v okamžiku dotazu.

  • Načítání dokumentů

    PDF, skeny, prezentace, tabulky a webové stránky zpracované tak, aby zůstalo rozvržení, tabulky i obrázky, rozdělené na oddíly, které by čtenář poznal, a automaticky znovu indexované při změně zdroje.

  • Ladění vyhledávání

    Hybridní vyhledávání, re-ranking, přepisování dotazů, filtry podle metadat a kontextové dělení textu (chunking) laděné na vašich vlastních otázkách a vyhledávání nad grafem tam, kde odpovědi závisejí na vztazích mezi záznamy.

  • Odpovědi ze strukturovaných dat

    Odpovědi na otázky z SQL databází, tabulek a API prostřednictvím dotazů jen pro čtení, které napíše model a zkontroluje kód, v kombinaci s vyhledáváním v textu tam, kde odpověď potřebuje obojí.

  • Agentní RAG

    Asistenti, kteří naplánují několik vyhledávání, porovnají zdroje a položí doplňující otázku, když první odpověď nestačí, pro rešerše, due diligence a případy podpory zahrnující mnoho dokumentů.

  • Oprava RAG, který dává chybné odpovědi

    Stávající RAG systém změřený na sadě skutečných otázek, chyby dohledané až k parsování, dělení textu, vyhledávání nebo promptu a každá oprava doložená skóre, ne ukázkou.

  • Evaluace a monitoring

    Kvalita vyhledávání a odpovědí se při každé změně hodnotí pomocí Ragas nebo DeepEval, zpětná vazba uživatelů se zaznamenává a nezodpovězené otázky se hlásí, aby váš obsahový tým věděl, co psát dál.

  • Oprávnění a ochrana dat

    Oprávnění k dokumentům se vynucují při vyhledávání, ne v promptu, osobní údaje se maskují tam, kde je model nepotřebuje, a indexy zůstávají ve vašem vlastním cloudovém účtu.

vývojáři RAG do vašeho týmu

  • Dedikovaní vývojáři RAG

    Vývojáři RAG, kteří nastoupí do vašeho týmu na plný úvazek, pracují ve vašich nástrojích a procesu a zodpovídají se vašemu vedoucímu. Pohovor s nimi vedete vy; my neseme ukrajinskou smlouvu, mzdy, fakturaci a dovolenou.

  • Projekty v oblasti „AI vyhledávání ve znalostech“

    Vymezená část práce v oblasti „AI vyhledávání ve znalostech“ s rozsahem, pevným plánem a jmenovaným vedoucím na naší straně, který odpovídá za výsledek a o postupu informuje ve vašich kanálech.

  • Průběžná spolupráce v oblasti „AI vyhledávání ve znalostech“

    Průběžná služba v oblasti „AI vyhledávání ve znalostech“: každý měsíc stejní lidé, backlog, kterému určujete priority, a hodiny, které vidíte v našem portálu i na faktuře.

Stránka o dedikovaném týmu vysvětluje, jak se specialisté připojují k vašemu týmu, a stránka o outsourcingu pokrývá dodávku projektů, převzetí systémů a jak účtujeme.

Kdo pracuje na vašem zadání v oblasti „AI vyhledávání ve znalostech“

  • Vývojáři RAG a AI

    Vyhledávání, prompty a evaluace

  • Datoví inženýři

    Pipeline pro načítání dat a konektory

  • Specialisté na vyhledávání

    Elasticsearch, OpenSearch a vektorové databáze

  • Vývojáři .NET, Python a frontendu

    Aplikace a rozhraní

  • QA inženýři

    Evaluační sady a regresní testy

Odpovědi, které si můžete ověřit

RAG systém je jen tak dobrý, jak dobré je jeho vyhledávání. Vycházíme ze skutečných otázek, které kladou vaši uživatelé, a z odpovědí, které očekávají vaši odborníci, vyhledávání a odpovědi měříme zvlášť a parsování, dělení textu, vyhledávání či prompty měníme jen tehdy, když skóre ukáže, že změna pomáhá.

Každá odpověď cituje pasáže, ze kterých vychází, takže si ji uživatel ověří jedním kliknutím, a když vaše zdroje otázku nepokrývají, asistent to řekne, místo aby mezeru vyplňoval. Z takových otázek vznikne seznam obsahu, který je potřeba napsat.

Další služby vývoje AI, které poskytujeme

Přehled: Vývoj AI

Otázky k AI vyhledávání ve znalostech a RAG

Jak zabráníte tomu, aby si model vymýšlel?

Odpovědi opíráme o vyhledané zdroje a zobrazujeme citace, modelu ukládáme, aby řekl, když zdroje na otázku neodpovídají, a otázky bez odpovědi držíme v evaluační sadě. Tím se vymyšlené odpovědi omezí a změří se, kolik jich zbývá; žádný současný model je zcela neodstraní.

Jakou vektorovou databázi používáte?

Často takovou, kterou už provozujete: PostgreSQL s pgvector, Elasticsearch, OpenSearch nebo Azure AI Search zvládnou většinu kolekcí dokumentů. Qdrant, Pinecone nebo Weaviate se hodí pro větší měřítko nebo spravovanou vektorovou službu. Vybíráme podle vašich objemů, latence a toho, kde mohou data být uložena.

Mohou uživatelé dostávat odpovědi jen z dokumentů, které smějí číst?

Ano. Oprávnění z SharePoint, Google Drive, Confluence nebo z vašeho vlastního systému se ukládají u každé indexované pasáže a při vyhledávání se kontrolují pro tazatele, takže dokument, který někdo nemůže otevřít, se k modelu jeho jménem nikdy nedostane.

Náš RAG chatbot dává chybné odpovědi. Umíte to opravit?

Ano. Z reálných otázek sestavíme evaluační sadu, změříme, kde odpovědi selhávají, a každé selhání dohledáme k parsování, dělení textu, vyhledávání nebo promptu. Opravy jdou v pořadí podle dopadu a každá z nich je doložena skóre.

Jak rychle mohou nastoupit vývojáři RAG?

Když je k dispozici ten pravý vývojář RAG, začátek brzdí jen váš pohovor, NDA a převod práv duševního vlastnictví. Jinak vedeme hledání, které obvykle přinese profily kandidátů do dvou až tří týdnů, a nikdo nenastoupí, dokud neřeknete ano.

Jak probíhá najímání přes BigTree108 (role: vývojáři RAG)?

Řekněte nám, jakou práci, jakou seniority a kolik hodin potřebujete. Navrhneme jednoho nebo dva lidi s jejich profily, pohovoříte s nimi stejně jako s vlastním zaměstnancem a podepíšete jednu smlouvu s BIG TREE 108 LLC a budete dostávat jednu fakturu měsíčně.

Komu patří práce, kterou vytvářejí?

Vám. Každý specialista má podepsanou smlouvu s BigTree108, která převádí všechny výsledky práce na společnost, a naše smlouva s vámi je převádí dál. Kód, návrhy a dokumenty se dodávají do vašich vlastních repozitářů a nástrojů, ne do míst, kde je můžeme měnit jen my.

Chcete odpovědi z vlastních dokumentů?

Napište nám, kde jsou dokumenty uložené, kdo se bude ptát a na co. Odpověď dostanete do jednoho pracovního dne: plán, profily kandidátů nebo posouzení systému, který už máte.

Napište na hello@bigtree108.comJak odpovídáme