RAG izstrāde
RAG sistēmas, kas atbild
no jūsu dokumentiem.
Mēs veidojam RAG (retrieval-augmented generation) sistēmas: AI zināšanu bāzi no jūsu dokumentiem, ierakstiem un noteikumiem, ko izmanto iekšējais AI asistents vai klientu atbalsta čatbots. Katra atbilde parāda, no kurienes tā nāk.
Uzņēmuma rokasgrāmata
“Cik laicīgi jāpaziņo par atcelšanu?”
Par atcelšanu jāpaziņo 48 stundas iepriekš. Ja paziņojums nāk vēlāk, depozīts netiek atmaksāts, ja vien vadītājs neapstiprina izņēmumu.
Avots: Rokasgrāmata · Rezervācijas un atcelšana
Ilustratīva atbilde. Detaļas nosaka jūsu dokumenti.
Citi AI automatizācijas pakalpojumi
Kam vajadzīga RAG sistēma.
Valodas modelis viens pats atbild no vispārīgiem apmācības datiem. RAG liek tam vispirms meklēt jūsu apstiprinātajos materiālos un atbildēt no tiem, tāpēc atbilde attiecas tieši uz jūsu uzņēmumu un to var pārbaudīt.
- Iekšējais AI asistents noteikumiem, procedūrām un produktu detaļām
- Klientu atbalsta čatbots mājaslapā vai WhatsApp
- Meklēšana un kopsavilkumi līgumos, rokasgrāmatās un pieteikumos
- Atbildes ar atsaucēm un nodošana cilvēkam, ja avotu trūkst
- Klientu atbalsts
- Ikdienas jautājumi tiek atbildēti no jūsu palīdzības materiāliem; pārējie nonāk pie komandas kopā ar sarunu.
- Iekšējās zināšanas
- Jauni darbinieki atrod procedūru, cenu vai noteikumu, neprasot tam, kurš to vienmēr ir zinājis.
- Pārdošana
- Precīzas atbildes par produktiem, noteikumiem un pieejamību, kamēr saruna vēl ir aktuāla.
- Dokumenti
- Līgumi, rokasgrāmatas un atskaites ir meklējami un apkopoti, norādot fragmentu, no kura nāk katrs punkts.
Kā mēs veidojam zināšanu bāzi.
Lielākā daļa kvalitātes nāk no avotiem un testēšanas, nevis no modeļa.
- Izvēlamies avotus, kas ir apstiprināti, aktuāli un kuriem ir atbildīgais.
- Sagatavojam un indeksējam tos, saglabājot piekļuves tiesības tur, kur cilvēkiem jāredz atšķirīgi materiāli.
- Pārbaudām atbildes ar reāliem jautājumiem, ko uzdod jūsu komanda un klienti.
- Ieviešam ar pārskatīšanas ciklu: trūkstošas vai kļūdainas atbildes tiek atzīmētas un izlabotas avotā.
Kur RAG sistēma apstājas.
Zināšanu bāze ir tik aktuāla, cik aktuāli ir tās dokumenti, tāpēc projektējam arī robus.
- Nekādu minējumu
- Ja avotos atbildes nav, sistēma to pasaka un nodod jautājumu cilvēkam.
- Nekādu sajauktu piekļuvju
- Cilvēki saņem atbildes tikai no materiāliem, ko viņiem atļauts redzēt.
- Nekādu novecojušu atbilžu
- Katram avotam ir atbildīgais un veids, kā to atjaunināt.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kas ir RAG, vienkāršiem vārdiem?
Retrieval-augmented generation jeb izguvē balstīta ģenerēšana. Pirms atbildes sistēma jūsu dokumentos atrod atbilstošos fragmentus un nodod tos valodas modelim, kas no tiem uzraksta atbildi un norāda avotus. Tā AI asistents var atbildēt par jūsu uzņēmumu bez modeļa pārapmācības.
Kādus dokumentus un sistēmas tā var izmantot?
Bieži izmantoti avoti ir Google Drive, SharePoint un OneDrive, Notion, palīdzības centra raksti, PDF faili, izklājlapas un datubāzu ieraksti. Formātus un piekļuvi pārbaudām izpētes laikā.
Vai mūsu dati tiek izmantoti AI modeļu apmācībai?
Datu apstrāde — kurš pakalpojumu sniedzējs, kur dati glabājas un vai tos drīkst izmantot apmācībai — tiek saskaņota rakstiski pirms ieviešanas. Pēc noklusējuma izvēlamies iestatījumus, kas jūsu dokumentus neizmanto modeļu apmācībai.
Vai viena zināšanu bāze var kalpot gan klientiem, gan darbiniekiem?
Jā. Viens indeksēts avots var darbināt gan iekšējo asistentu, gan publisku čatbotu, ar atšķirīgām piekļuves tiesībām un noteikumiem par to, ko katrs drīkst atbildēt.
Atnesiet jautājumu, uz ko komanda atbild katru nedēļu.
Un dokumentu, kam uz to būtu jāatbild. Ar to pietiek, lai redzētu, vai zināšanu bāze palīdzētu.
30 minūšu saruna. Tehnisks apraksts nav vajadzīgs.