Hopp til innholdet
BigTree108

Tjenester for KI-kunnskapssøk og RAG-utvikling

Tjenester for KI-kunnskapssøk og RAG-utvikling: retrieval-augmented generation som besvarer spørsmål fra dokumentene, wikiene, sakene, kontraktene og databasene deres med kildehenvisninger, KI-søk for hele virksomheten med hver brukers rettigheter anvendt, kunnskapsassistenter for støtte-, salgs- og driftsteam, og rettelser av RAG-systemer som gir feil svar, på Azure AI Search, PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone eller Weaviate, med dedikerte RAG-utviklere til teamet deres eller et prosjekt levert fra ende til ende.

RAG-systemer vi bygger

  • Kunnskapsassistenter

    Svar til ansatte eller kunder hentet fra hjelpesenteret, retningslinjene, produktdokumentasjonen og tidligere saker, med kilden til hver påstand lenket og en tydelig beskjed når kildene ikke besvarer spørsmålet.

  • KI-søk for hele virksomheten

    Ett søk på tvers av SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira og databasene deres, med hybrid henting på nøkkelord og vektorer, re-rangering og hver brukers tilgangsrettigheter kontrollert når spørringen kjøres.

  • Innlesing av dokumenter

    PDF-er, skanninger, presentasjoner, regneark og nettsider som tolkes med layout, tabeller og bilder i behold, deles opp i avsnitt en leser ville kjenne igjen, og indekseres på nytt automatisk når en kilde endres.

  • Finjustering av henting

    Hybridsøk, re-rangering, omskriving av spørringer, metadatafiltre og kontekstuell chunking, finjustert på deres egne spørsmål, og grafbasert henting der svarene avhenger av relasjoner mellom poster.

  • Svar fra strukturerte data

    Spørsmål besvart fra SQL-databaser, regneark og API-er gjennom skrivebeskyttede spørringer som modellen skriver og koden kontrollerer, kombinert med tekstinnhenting der et svar trenger begge deler.

  • Agentisk RAG

    Assistenter som planlegger flere søk, sammenligner kilder og stiller et oppfølgingsspørsmål når det første svaret ikke strekker til, for research, due diligence og støttesaker som spenner over mange dokumenter.

  • Retting av RAG som gir feil svar

    Et eksisterende RAG-system målt på et sett med ekte spørsmål, feil sporet til tolkning, chunking, henting eller prompten, og hver rettelse bevist av skåren, ikke av en demo.

  • Evaluering og overvåking

    Kvaliteten på henting og svar skåret med Ragas eller DeepEval ved hver endring, tilbakemeldinger fra brukerne fanget opp, og ubesvarte spørsmål rapportert slik at innholdsteamet vet hva som bør skrives neste gang.

  • Tilganger og personvern

    Dokumenttilganger håndhevet ved henting i stedet for i prompten, personopplysninger fjernet der modellen ikke trenger dem, og indekser lagret i deres egen skykonto.

Lei inn RAG-utviklere

  • Dedikerte RAG-utviklere

    RAG-utviklere som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i verktøyene og prosessen deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.

  • Prosjekter innen KI-kunnskapssøk

    En avgrenset del av KI-kunnskapssøk med et omfang, en fast plan og en navngitt leder hos oss som eier resultatet og rapporterer fremdrift i kanalene deres.

  • Løpende KI-kunnskapssøk

    KI-kunnskapssøk som en løpende tjeneste: de samme menneskene hver måned, en backlog dere prioriterer, og timer dere kan se i portalen vår og på fakturaen.

Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.

Hvem som jobber med KI-kunnskapssøk for dere

  • RAG- og KI-utviklere

    Henting, prompter og evaluering

  • Dataingeniører

    Innlesingspipelines og koblinger

  • Søkeingeniører

    Elasticsearch, OpenSearch og vektordatabaser

  • .NET-, Python- og frontend-utviklere

    Applikasjonen og grensesnittet

  • QA-ingeniører

    Evalueringssett og regresjonstester

Svar som kan kontrolleres

Et RAG-system er ikke bedre enn hentingen. Vi tar utgangspunkt i ekte spørsmål brukerne deres stiller og svarene ekspertene deres forventer, måler henting og svar hver for seg, og endrer tolkning, chunking, søk eller prompter bare når skåren viser at endringen hjelper.

Hvert svar viser til avsnittene det kommer fra, slik at en bruker kan kontrollere det med ett klikk, og assistenten sier fra når kildene deres ikke dekker et spørsmål i stedet for å fylle hullet. Disse spørsmålene blir en liste over innhold som bør skrives.

Andre tjenester for KI-utvikling vi leverer

Oversikt: AI-utvikling

Spørsmål om KI-kunnskapssøk og RAG

Hvordan hindrer dere at den finner på ting?

Ved å forankre svarene i hentede kilder og vise kildehenvisningene, instruere modellen til å si fra når kildene ikke besvarer spørsmålet, og beholde ubesvarbare spørsmål i evalueringssettet. Det reduserer oppdiktede svar og måler det som er igjen; ingen dagens modell fjerner dem helt.

Hvilken vektordatabase bruker dere?

Ofte en dere allerede driver: PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch eller Azure AI Search klarer de fleste dokumentsamlinger. Qdrant, Pinecone eller Weaviate passer for større skala eller en administrert vektortjeneste. Vi velger ut fra volumene, ventetiden og hvor dataene kan ligge.

Kan brukerne få svar bare fra dokumenter de har lov til å lese?

Ja. Tilganger fra SharePoint, Google Drive, Confluence eller deres eget system lagres sammen med hvert indeksert avsnitt og kontrolleres ved henting for personen som spør, så et dokument noen ikke kan åpne aldri når modellen på vedkommendes vegne.

RAG-chatboten vår gir feil svar. Kan dere rette den?

Ja. Vi bygger et evalueringssett av ekte spørsmål, måler hvor svarene svikter og sporer hver feil til tolkning, chunking, henting eller prompten. Rettelsene gjøres i rekkefølge etter effekt, og hver enkelt bevises av skåren.

Hvor raskt kan RAG-utviklere starte?

Når rett RAG-utvikler er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.

Hvordan leier vi inn RAG-utviklere gjennom BigTree108?

Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.

Hvem eier arbeidet de leverer?

Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.

Vil dere ha svar fra deres egne dokumenter?

Fortell oss hvor dokumentene ligger, hvem som skal spørre og hva de spør om. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan, kandidatprofiler eller en gjennomgang av systemet dere allerede har.

E-post hello@bigtree108.com Slik svarer vi