Siirry sisältöön
BigTree108

Tekoälyhaku tietovarannoista ja RAG-kehityspalvelut

Tekoälyhaku tietovarannoista ja RAG-kehityspalvelut: hakuun perustuva generointi (RAG), joka vastaa kysymyksiin dokumenteistanne, wikeistänne, tiketeistänne, sopimuksistanne ja tietokannoistanne lähdeviitteineen, yrityksen tekoälyhaku, jossa kunkin käyttäjän oikeudet otetaan huomioon, tietoavustajat tuki-, myynti- ja operatiivisille tiimeille sekä korjaukset RAG-järjestelmiin, jotka antavat vääriä vastauksia. Toteutus Azure AI Searchilla, PostgreSQL:llä ja pgvectorilla, Elasticsearchilla, OpenSearchilla, Qdrantilla, Pineconella tai Weaviatella. Tarjolla omat RAG-kehittäjät tiimillenne tai projekti toimitettuna kokonaisuutena alusta loppuun.

Rakentamamme RAG-järjestelmät

  • Tietoavustajat

    Vastaukset työntekijöille tai asiakkaille ohjekeskuksestanne, käytännöistänne, tuotedokumentaatiostanne ja aiemmista tiketeistänne. Jokaisen väitteen lähde on linkitetty, ja kun lähteet eivät vastaa kysymykseen, se todetaan selvästi.

  • Yrityksen tekoälyhaku

    Yksi haku SharePointin, Confluencen, Google Driven, Notionin, Jiran ja tietokantojenne läpi: avainsana- ja vektorihaku yhdessä, uudelleenjärjestys ja kunkin käyttäjän käyttöoikeuksien tarkistus kyselyhetkellä.

  • Dokumenttien sisäänotto

    PDF-tiedostot, skannaukset, esitykset, taulukot ja verkkosivut jäsennetään ulkoasu, taulukot ja kuvat säilyttäen, jaetaan lukijalle tunnistettaviin osioihin ja indeksoidaan automaattisesti uudelleen, kun lähde muuttuu.

  • Haun hienosäätö

    Hybridihaku, uudelleenjärjestys, kyselyn uudelleenmuotoilu, metatietosuodattimet ja kontekstuaalinen pilkkominen viritetään teidän omilla kysymyksillänne, ja graafipohjainen haku otetaan käyttöön, kun vastaukset riippuvat tietueiden välisistä suhteista.

  • Vastaukset rakenteisesta datasta

    Kysymyksiin vastataan SQL-tietokannoista, taulukkolaskentatiedostoista ja rajapinnoista vain luku -kyselyillä, jotka malli kirjoittaa ja koodi tarkistaa, ja tarvittaessa yhdistetään tekstihakuun, kun vastaus vaatii molempia.

  • Agenttinen RAG

    Avustajat, jotka suunnittelevat useita hakuja, vertailevat lähteitä ja esittävät tarkentavan kysymyksen, kun ensimmäinen vastaus jää vajaaksi. Käyttökohteita ovat tutkimus, due diligence ja tukitapaukset, jotka kattavat monta dokumenttia.

  • Vääriä vastauksia antavan RAG:n korjaus

    Olemassa oleva RAG-järjestelmä mitataan oikeilla kysymyksillä, virheet jäljitetään jäsennykseen, pilkkomiseen, hakuun tai kehotteeseen, ja jokainen korjaus todistetaan pistemäärällä eikä demolla.

  • Arviointi ja seuranta

    Haun ja vastausten laatu pisteytetään Ragasilla tai DeepEvalilla jokaisen muutoksen yhteydessä, käyttäjäpalaute kerätään ja vastaamatta jääneistä kysymyksistä raportoidaan, jotta sisältötiiminne tietää, mitä kirjoittaa seuraavaksi.

  • Käyttöoikeudet ja tietosuoja

    Dokumenttien käyttöoikeudet valvotaan haussa eikä kehotteessa, henkilötiedot poistetaan, kun malli ei niitä tarvitse, ja indeksit pidetään teidän omalla pilvitilillänne.

Palkatkaa RAG-kehittäjät

  • Dedikoidut RAG-kehittäjät

    RAG-kehittäjät liittyvät tiimiinne kokoaikaisesti, työskentelevät teidän työkaluillanne ja prosessissanne ja raportoivat teidän vetäjällenne. Te haastattelette heidät, ja me vastaamme ukrainalaisesta sopimuksesta, palkanmaksusta, laskutuksesta ja lomista.

  • Projektit: Tekoälyhaku tietovarannoista

    Tekoälyhaku tietovarannoista rajattuna kokonaisuutena: sovittu laajuus, kiinteä suunnitelma ja meidän puolellamme nimetty vetäjä, joka vastaa tuloksesta ja raportoi edistymisestä teidän kanavissanne.

  • Jatkuva Tekoälyhaku tietovarannoista

    Tekoälyhaku tietovarannoista jatkuvana palveluna: samat ihmiset joka kuukausi, backlog, jonka priorisoitte itse, ja tunnit, jotka näette portaalissamme ja laskulla.

Dedikoitu tiimi -sivu selittää, miten asiantuntijat liittyvät tiimiinne, ja ulkoistussivu kattaa projektitoimituksen, haltuunotot ja hinnoittelumme.

Ketkä työskentelevät kanssanne: Tekoälyhaku tietovarannoista

  • RAG- ja tekoälykehittäjät

    Haku, kehotteet ja arviointi

  • Data-insinöörit

    Sisäänottoputket ja liittymät

  • Hakuinsinöörit

    Elasticsearch, OpenSearch ja vektoritietokannat

  • .NET-, Python- ja front-end-insinöörit

    Sovellus ja käyttöliittymä

  • QA-insinöörit

    Arviointiaineistot ja regressiotestit

Vastauksia, jotka voi tarkistaa

RAG-järjestelmä on yhtä hyvä kuin sen haku. Lähdemme liikkeelle oikeista kysymyksistä, joita käyttäjänne esittävät, ja asiantuntijoidenne odottamista vastauksista, mittaamme haun ja vastaukset erikseen ja muutamme jäsennystä, pilkkomista, hakua tai kehotteita vain, kun pistemäärä osoittaa muutoksen auttavan.

Jokainen vastaus viittaa kohtiin, joista se on peräisin, joten käyttäjä voi tarkistaa sen yhdellä napsautuksella, ja avustaja kertoo, kun lähteenne eivät kata kysymystä, sen sijaan että täyttäisi aukon. Näistä kysymyksistä tulee lista kirjoitettavasta sisällöstä.

Muut tarjoamamme tekoälykehityspalvelut

Yleiskatsaus: Tekoälykehitys

Kysymyksiä tekoälyhausta ja RAG:sta

Miten estätte mallia keksimästä asioita?

Perustamalla vastaukset haettuihin lähteisiin ja näyttämällä lähdeviitteet, ohjeistamalla malli kertomaan, kun lähteet eivät vastaa kysymykseen, ja pitämällä vastaamattomat kysymykset arviointiaineistossa. Tämä vähentää keksittyjä vastauksia ja mittaa, mitä jää jäljelle; mikään nykyinen malli ei poista niitä kokonaan.

Mitä vektoritietokantaa käytätte?

Usein sellaista, jota ajatte jo: PostgreSQL pgvectorilla, Elasticsearch, OpenSearch tai Azure AI Search riittävät useimpiin dokumenttikokoelmiin. Qdrant, Pinecone tai Weaviate sopivat suuremmalle mittakaavalle tai hallinnoiduksi vektoripalveluksi. Valinta tehdään tietomääränne, viiveen ja sen mukaan, missä tiedot saavat sijaita.

Voivatko käyttäjät saada vastauksia vain dokumenteista, joita heillä on lupa lukea?

Kyllä. SharePointin, Google Driven, Confluencen tai oman järjestelmänne käyttöoikeudet tallennetaan jokaisen indeksoidun kohdan mukana ja tarkistetaan haussa kysyjän osalta, joten dokumentti, jota joku ei voi avata, ei koskaan päädy mallille hänen puolestaan.

RAG-chatbottimme antaa vääriä vastauksia. Voitteko korjata sen?

Kyllä. Rakennamme arviointiaineiston oikeista kysymyksistä, mittaamme, missä vastaukset epäonnistuvat, ja jäljitämme jokaisen virheen jäsennykseen, pilkkomiseen, hakuun tai kehotteeseen. Korjaukset tehdään vaikutuksen mukaisessa järjestyksessä, ja jokainen todistetaan pistemäärällä.

Kuinka nopeasti RAG-kehittäjät voivat aloittaa?

Kun sopiva RAG-kehittäjä on saatavilla, aloitus riippuu vain teidän haastattelustanne sekä salassapitosopimuksesta (NDA) ja immateriaalioikeuksien siirrosta. Muussa tapauksessa teemme haun, joka tuottaa yleensä ehdokasprofiileja kahden tai kolmen viikon kuluessa, eikä kukaan aloita ennen kuin olette hyväksyneet.

Miten palkataan RAG-kehittäjät BigTree108:n kautta?

Kertokaa meille työstä, kokemustasosta ja tarvitsemistanne tunneista. Ehdotamme yhtä tai kahta henkilöä profiileineen, te haastattelette heidät samoin kuin haastattelisitte oman rekrytointinne, ja allekirjoitatte yhden sopimuksen BIG TREE 108 LLC:n kanssa ja saatte yhden laskun kuukaudessa.

Kenelle heidän tuottamansa työ kuuluu?

Teille. Jokaisella asiantuntijalla on BigTree108:n kanssa allekirjoitettu sopimus, jossa kaikki työn tulokset siirretään yhtiölle, ja meidän sopimuksemme teidän kanssanne siirtää ne edelleen teille. Koodi, suunnitelmat ja dokumentit toimitetaan teidän omiin repositorioihinne ja työkaluihinne, eikä niitä säilytetä paikassa, jossa vain me voimme muuttaa niitä.

Haluatteko vastauksia omista dokumenteistanne?

Kertokaa, missä dokumentit ovat, kuka kysyy ja mistä aiheista. Saatte vastauksen yhden arkipäivän kuluessa: suunnitelman, kehittäjäprofiileja tai arvion jo käyttämästänne järjestelmästä.

Sähköposti: hello@bigtree108.comMiten vastaamme