Hoppa till innehåll
BigTree108

Tjänster för AI-kunskapssökning och RAG-utveckling

Tjänster för AI-kunskapssökning och RAG-utveckling: retrieval-augmented generation som besvarar frågor utifrån era dokument, wikis, ärenden, avtal och databaser med källhänvisningar, AI-sökning för företag där varje användares behörigheter tillämpas, kunskapsassistenter för support-, försäljnings- och driftteam samt åtgärder för RAG-system som ger felaktiga svar, på Azure AI Search, PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone eller Weaviate, med dedikerade RAG-utvecklare till ert team eller ett projekt som levereras från början till slut.

RAG-system vi bygger

  • Kunskapsassistenter

    Svar till anställda eller kunder hämtade från ert hjälpcenter, era policyer, er produktdokumentation och tidigare ärenden, med källan till varje påstående länkad och ett tydligt besked när källorna inte ger något svar.

  • AI-sökning för företag

    En enda sökning över SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira och era databaser, med hybridsökning på nyckelord och vektorer, omrankning och varje användares åtkomsträttigheter kontrollerade vid sökningen.

  • Inläsning av dokument

    PDF-filer, skanningar, presentationer, kalkylblad och webbsidor tolkas med layout, tabeller och bilder bevarade, delas upp i avsnitt som en läsare skulle känna igen och indexeras om automatiskt när en källa ändras.

  • Finjustering av retrieval

    Hybridsökning, omrankning, omformulering av frågor, metadatafilter och kontextuell chunking, finjusterade på era egna frågor, samt grafbaserad retrieval där svaren beror på relationer mellan poster.

  • Svar från strukturerad data

    Frågor som besvaras utifrån SQL-databaser, kalkylblad och API:er genom skrivskyddade frågor som modellen skriver och koden kontrollerar, kombinerat med textretrieval där ett svar kräver båda.

  • Agentisk RAG

    Assistenter som planerar flera sökningar, jämför källor och ställer en följdfråga när det första svaret inte räcker, för research, due diligence och supportärenden som omfattar många dokument.

  • Åtgärda RAG som ger felaktiga svar

    Ett befintligt RAG-system mäts på en uppsättning verkliga frågor, felen spåras till tolkning, chunking, retrieval eller prompten, och varje åtgärd bevisas av poängen snarare än av en demo.

  • Utvärdering och övervakning

    Kvaliteten på retrieval och svar poängsätts med Ragas eller DeepEval vid varje ändring, användarfeedback fångas upp och obesvarade frågor rapporteras så att ert innehållsteam vet vad som ska skrivas härnäst.

  • Behörigheter och dataskydd

    Dokumentbehörigheter upprätthålls vid retrieval i stället för i prompten, personuppgifter maskeras där modellen inte behöver dem och index ligger kvar i ert eget molnkonto.

Anlita RAG-utvecklare

  • Dedikerade RAG-utvecklare

    RAG-utvecklare som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.

  • Projekt inom AI-kunskapssökning

    En avgränsad insats inom AI-kunskapssökning med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.

  • Löpande AI-kunskapssökning

    AI-kunskapssökning som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.

Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.

Vilka som arbetar med AI-kunskapssökning åt er

  • RAG- och AI-utvecklare

    Retrieval, prompter och utvärdering

  • Dataingenjörer

    Inläsningspipelines och connectors

  • Sökingenjörer

    Elasticsearch, OpenSearch och vektordatabaser

  • .NET-, Python- och frontend-utvecklare

    Applikationen och gränssnittet

  • QA-ingenjörer

    Utvärderingsset och regressionstester

Svar som går att kontrollera

Ett RAG-system är bara så bra som dess retrieval. Vi utgår från de verkliga frågor som era användare ställer och de svar som era experter förväntar sig, mäter retrieval och svar var för sig och ändrar tolkning, chunking, sökning eller prompter bara när poängen visar att ändringen hjälper.

Varje svar hänvisar till de avsnitt det kommer från, så att en användare kan kontrollera det med ett klick, och assistenten säger ifrån när era källor inte täcker en fråga i stället för att fylla igen luckan. Dessa frågor blir en lista över innehåll att skriva.

Andra tjänster för AI-utveckling som vi erbjuder

Översikt: AI-utveckling

Frågor om AI-kunskapssökning och RAG

Hur hindrar ni den från att hitta på saker?

Genom att basera svaren på hämtade källor och visa källhänvisningarna, instruera modellen att säga ifrån när källorna inte besvarar frågan och behålla obesvarbara frågor i utvärderingssetet. Det minskar påhittade svar och mäter det som återstår; ingen nuvarande modell tar bort dem helt.

Vilken vektordatabas använder ni?

Ofta en som ni redan driftar: PostgreSQL med pgvector, Elasticsearch, OpenSearch eller Azure AI Search klarar de flesta dokumentsamlingar. Qdrant, Pinecone eller Weaviate passar större skala eller en hanterad vektortjänst. Vi väljer utifrån era volymer, latens och var datan får finnas.

Kan användare få svar bara från dokument som de har rätt att läsa?

Ja. Behörigheter från SharePoint, Google Drive, Confluence eller ert eget system lagras tillsammans med varje indexerat avsnitt och kontrolleras vid retrieval för den som frågar, så att ett dokument som någon inte kan öppna aldrig når modellen å dennes vägnar.

Vår RAG-chattbot ger felaktiga svar. Kan ni åtgärda det?

Ja. Vi bygger ett utvärderingsset av verkliga frågor, mäter var svaren brister och spårar varje fel till tolkning, chunking, retrieval eller prompten. Åtgärderna görs i prioritetsordning efter effekt, och varje åtgärd bevisas av poängen.

Hur snabbt kan RAG-utvecklare börja?

När rätt RAG-utvecklare finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.

Hur anlitar vi RAG-utvecklare via BigTree108?

Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.

Vem äger arbetet de producerar?

Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.

Vill ni få svar från era egna dokument?

Berätta var dokumenten finns, vem som ska fråga och vad de frågar om. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan, kandidatprofiler eller en granskning av det system ni redan har.

Skicka e-post till hello@bigtree108.com Så svarar vi