Naar de inhoud
BigTree108

Diensten voor AI-zoeken in kennisbronnen en RAG-ontwikkeling

Diensten voor AI-zoeken in kennisbronnen en RAG-ontwikkeling: retrieval-augmented generation die vragen beantwoordt op basis van uw documenten, wiki’s, tickets, contracten en databases, met bronvermeldingen, enterprise AI-zoeken waarbij de rechten van elke gebruiker worden toegepast, kennisassistenten voor support-, sales- en operationsteams, en herstel van RAG-systemen die foute antwoorden geven, op Azure AI Search, PostgreSQL met pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone of Weaviate, met dedicated RAG-ontwikkelaars voor uw team of een project dat van begin tot eind wordt opgeleverd.

RAG-systemen die wij bouwen

  • Kennisassistenten

    Antwoorden voor medewerkers of klanten, geput uit uw helpcentrum, beleidsstukken, productdocumentatie en eerdere tickets, met de bron van elke bewering gelinkt en een duidelijke melding wanneer de bronnen geen antwoord geven.

  • Enterprise AI-zoeken

    Eén zoekopdracht over SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira en uw databases heen, met hybride zoeken op trefwoorden en vectoren, herrangschikking, en de toegangsrechten van elke gebruiker gecontroleerd op het moment van de zoekopdracht.

  • Documentinname

    PDF’s, scans, presentaties, spreadsheets en webpagina’s worden verwerkt met behoud van opmaak, tabellen en afbeeldingen, opgesplitst in onderdelen die een lezer herkent, en automatisch opnieuw geïndexeerd wanneer een bron verandert.

  • Retrieval afstemmen

    Hybride zoeken, herrangschikking, herformulering van zoekvragen, metadatafilters en contextuele chunking, afgestemd op uw eigen vragen, en graafgebaseerde retrieval waar antwoorden afhangen van verbanden tussen records.

  • Antwoorden uit gestructureerde gegevens

    Vragen beantwoord uit SQL-databases, spreadsheets en API’s via alleen-lezen queries die het model schrijft en code controleert, gecombineerd met tekstretrieval waar een antwoord beide nodig heeft.

  • Agentic RAG

    Assistenten die meerdere zoekopdrachten plannen, bronnen vergelijken en een vervolgvraag stellen wanneer het eerste antwoord tekortschiet, voor onderzoek, due diligence en supportcases die veel documenten beslaan.

  • Herstel van RAG die foute antwoorden geeft

    Een bestaand RAG-systeem gemeten aan een set echte vragen, fouten herleid tot parsing, chunking, retrieval of de prompt, en elke oplossing bewezen door de score in plaats van door een demo.

  • Evaluatie en monitoring

    Kwaliteit van retrieval en antwoorden bij elke wijziging gescoord met Ragas of DeepEval, gebruikersfeedback vastgelegd, en onbeantwoorde vragen gerapporteerd, zodat uw contentteam weet wat het hierna moet schrijven.

  • Rechten en gegevensbescherming

    Documentrechten afgedwongen bij de retrieval in plaats van in de prompt, persoonsgegevens gemaskeerd waar het model ze niet nodig heeft, en indexen bewaard in uw eigen cloudaccount.

RAG-ontwikkelaars inhuren

  • Dedicated RAG-ontwikkelaars

    RAG-ontwikkelaars die fulltime bij uw team komen, in uw tools en volgens uw proces werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.

  • Projecten voor AI-kennisbronnen doorzoeken

    Een afgebakend project voor AI-kennisbronnen doorzoeken met een scope, een vast plan en een vaste lead aan onze kant die het resultaat bewaakt en de voortgang in uw kanalen rapporteert.

  • AI-kennisbronnen doorzoeken als doorlopende dienst

    Doorlopend AI-kennisbronnen doorzoeken: elke maand dezelfde mensen, een backlog waarvan u de prioriteiten bepaalt, en uren die u in ons portaal en op de factuur kunt zien.

De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.

Wie zich met uw AI-kennisbronnen doorzoeken bezighoudt

  • RAG- en AI-ontwikkelaars

    Retrieval, prompts en evaluatie

  • Data-engineers

    Pipelines voor gegevensinname en connectoren

  • Search-engineers

    Elasticsearch, OpenSearch en vectordatabases

  • .NET-, Python- en front-endengineers

    De applicatie en de interface

  • QA-engineers

    Evaluatiesets en regressietests

Antwoorden die u kunt nagaan

Een RAG-systeem is zo goed als zijn retrieval. Wij beginnen bij de echte vragen van uw gebruikers en de antwoorden die uw experts verwachten, meten retrieval en antwoorden afzonderlijk, en wijzigen parsing, chunking, zoeken of prompts alleen wanneer de score laat zien dat de wijziging helpt.

Elk antwoord noemt de passages waaruit het komt, zodat een gebruiker het met één klik kan controleren, en de assistent zegt het wanneer uw bronnen een vraag niet dekken, in plaats van de leemte op te vullen. Die vragen worden een lijst met content die nog geschreven moet worden.

Andere diensten voor AI-ontwikkeling die wij leveren

Overzicht van AI-ontwikkeling

Vragen over AI-zoeken in kennisbronnen en RAG

Hoe voorkomt u dat het dingen verzint?

Door antwoorden te baseren op opgehaalde bronnen en de bronvermeldingen te tonen, het model te instrueren te zeggen wanneer de bronnen de vraag niet beantwoorden, en onbeantwoordbare vragen in de evaluatieset te houden. Zo nemen verzonnen antwoorden af en wordt gemeten wat er overblijft; geen enkel huidig model sluit ze volledig uit.

Welke vectordatabase gebruikt u?

Vaak een die u al draait: PostgreSQL met pgvector, Elasticsearch, OpenSearch of Azure AI Search verwerken de meeste documentverzamelingen. Qdrant, Pinecone of Weaviate passen bij een grotere schaal of een beheerde vectordienst. Wij kiezen op basis van uw volumes, latentie en waar de gegevens mogen staan.

Kunnen gebruikers alleen antwoorden krijgen uit documenten die ze mogen lezen?

Ja. Rechten uit SharePoint, Google Drive, Confluence of uw eigen systeem worden bij elke geïndexeerde passage opgeslagen en bij de retrieval gecontroleerd voor degene die de vraag stelt, zodat een document dat iemand niet kan openen het model nooit namens die persoon bereikt.

Onze RAG-chatbot geeft foute antwoorden. Kunt u dat oplossen?

Ja. Wij bouwen een evaluatieset op uit echte vragen, meten waar de antwoorden tekortschieten en herleiden elke fout tot parsing, chunking, retrieval of de prompt. Oplossingen volgen op volgorde van impact, en elke oplossing wordt bewezen door de score.

Hoe snel kunnen RAG-ontwikkelaars beginnen?

Als de juiste RAG-ontwikkelaar beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.

Hoe huren we RAG-ontwikkelaars in via BigTree108?

Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.

Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?

U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.

Wilt u antwoorden uit uw eigen documenten?

Vertel ons waar de documenten staan, wie de vragen gaat stellen en waarover. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een plan, kandidaatprofielen, of een beoordeling van het systeem dat u al heeft.

E-mail hello@bigtree108.comHoe wij reageren