Gå til indhold
BigTree108

AI-vidensøgning og RAG-udvikling

AI-vidensøgning og RAG-udvikling: retrieval-augmented generation, der besvarer spørgsmål ud fra jeres dokumenter, wikier, sager, kontrakter og databaser med kildehenvisninger, AI-søgning til virksomheder med hver brugers rettigheder anvendt, vidensassistenter til support-, salgs- og driftsteams samt rettelser af RAG-systemer, der giver forkerte svar, på Azure AI Search, PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone eller Weaviate, med dedikerede RAG-udviklere til jeres team eller et projekt leveret fra start til slut.

RAG-systemer, vi bygger

  • Vidensassistenter

    Svar til medarbejdere eller kunder hentet fra jeres hjælpecenter, politikker, produktdokumentation og tidligere sager, med kilden til hver påstand linket og en klar besked, når kilderne ikke giver svar.

  • AI-søgning til virksomheder

    Én søgning på tværs af SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira og jeres databaser, med hybrid søgning på nøgleord og vektorer, re-ranking og hver brugers adgangsrettigheder kontrolleret på forespørgselstidspunktet.

  • Indlæsning af dokumenter

    PDF'er, scanninger, præsentationer, regneark og websider parset med layout, tabeller og billeder bevaret, opdelt i afsnit, en læser ville genkende, og automatisk genindekseret, når en kilde ændres.

  • Tuning af retrieval

    Hybrid søgning, re-ranking, omskrivning af forespørgsler, metadatafiltre og kontekstuel chunking tunet på jeres egne spørgsmål samt grafbaseret retrieval, hvor svarene afhænger af relationer mellem poster.

  • Svar fra strukturerede data

    Spørgsmål besvaret ud fra SQL-databaser, regneark og API'er gennem skrivebeskyttede forespørgsler, som modellen skriver, og koden kontrollerer, kombineret med tekstsøgning, hvor et svar kræver begge dele.

  • Agentisk RAG

    Assistenter, der planlægger flere søgninger, sammenligner kilder og stiller et opfølgende spørgsmål, når det første svar ikke rækker, til research, due diligence og supportsager, der spænder over mange dokumenter.

  • Rettelse af RAG, der giver forkerte svar

    Et eksisterende RAG-system målt på et sæt rigtige spørgsmål, fejl sporet til parsing, chunking, retrieval eller prompten, og hver rettelse dokumenteret af scoren frem for af en demo.

  • Evaluering og overvågning

    Kvaliteten af retrieval og svar scoret med Ragas eller DeepEval ved hver ændring, brugerfeedback indsamlet og ubesvarede spørgsmål rapporteret, så jeres indholdsteam ved, hvad der skal skrives som det næste.

  • Rettigheder og databeskyttelse

    Dokumentrettigheder håndhævet ved retrieval frem for i prompten, personoplysninger fjernet, hvor modellen ikke har brug for dem, og indeks holdt i jeres egen cloud-konto.

Ansæt RAG-udviklere

  • Dedikerede RAG-udviklere

    RAG-udviklere, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.

  • Projekter inden for AI-vidensøgning

    En afgrænset opgave inden for AI-vidensøgning med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.

  • Løbende AI-vidensøgning

    AI-vidensøgning som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.

Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.

Hvem arbejder med jeres AI-vidensøgning

  • RAG- og AI-udviklere

    Retrieval, prompts og evaluering

  • Dataingeniører

    Indlæsningspipelines og connectors

  • Søgeingeniører

    Elasticsearch, OpenSearch og vektordatabaser

  • .NET-, Python- og frontend-udviklere

    Applikationen og grænsefladen

  • QA-ingeniører

    Evalueringssæt og regressionstests

Svar, der kan kontrolleres

Et RAG-system er kun så godt som dets retrieval. Vi tager udgangspunkt i rigtige spørgsmål fra jeres brugere og de svar, jeres eksperter forventer, måler retrieval og svar hver for sig og ændrer parsing, chunking, søgning eller prompts kun, når scoren viser, at ændringen hjælper.

Hvert svar citerer de passager, det stammer fra, så en bruger kan kontrollere det med ét klik, og assistenten siger det, når jeres kilder ikke dækker et spørgsmål, i stedet for at fylde hullet ud. Disse spørgsmål bliver til en liste over indhold, der skal skrives.

Andre AI-udviklingsydelser, vi leverer

AI-udvikling: oversigt

Spørgsmål om AI-vidensøgning og RAG

Hvordan forhindrer I, at den finder på ting?

Ved at forankre svarene i hentede kilder og vise kildehenvisningerne, ved at instruere modellen i at sige det, når kilderne ikke besvarer spørgsmålet, og ved at beholde ubesvarlige spørgsmål i evalueringssættet. Det reducerer opdigtede svar og måler, hvad der er tilbage; ingen nuværende model fjerner dem helt.

Hvilken vektordatabase bruger I?

Ofte en, I allerede kører: PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch eller Azure AI Search klarer de fleste dokumentsamlinger. Qdrant, Pinecone eller Weaviate passer til større skala eller en administreret vektortjeneste. Vi vælger efter jeres volumener, latenstid og hvor data må ligge.

Kan brugerne kun få svar fra dokumenter, de har lov til at læse?

Ja. Rettigheder fra SharePoint, Google Drive, Confluence eller jeres eget system gemmes sammen med hver indekseret passage og kontrolleres ved retrieval for den person, der spørger, så et dokument, som en person ikke kan åbne, aldrig når modellen på vedkommendes vegne.

Vores RAG-chatbot giver forkerte svar. Kan I rette det?

Ja. Vi bygger et evalueringssæt ud fra rigtige spørgsmål, måler, hvor svarene fejler, og sporer hver fejl til parsing, chunking, retrieval eller prompten. Rettelserne tages i rækkefølge efter effekt, og hver enkelt dokumenteres af scoren.

Hvor hurtigt kan RAG-udviklere starte?

Når den rette RAG-udvikler er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.

Hvordan ansætter vi RAG-udviklere gennem BigTree108?

Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.

Hvem ejer det arbejde, de producerer?

Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.

Vil I have svar fra jeres egne dokumenter?

Fortæl os, hvor dokumenterne ligger, hvem der skal spørge, og hvad de spørger om. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan, kandidatprofiler eller en gennemgang af det system, I allerede har.

Skriv til hello@bigtree108.com Sådan svarer vi