Usługi tworzenia rozwiązań RAG

Obejmujemy cały cykl życia RAG – od oceny danych i wiedzy, przez architekturę, budowę pipeline'u wyszukiwania i integrację modeli, po wdrożenie i optymalizację.

Możemy połączyć RAG z dokumentami, bazami danych, API, bazami wiedzy, magazynami w chmurze i innymi systemami wewnętrznymi. Dobieramy podejście do wyszukiwania odpowiednie dla danych i przypadku użycia.

Optymalizujemy przetwarzanie danych, chunking, modele embeddingów, wyszukiwanie, ranking, zarządzanie kontekstem i prompty, aby zwiększyć trafność i precyzję generowanych odpowiedzi oraz ograniczyć halucynacje.

Tak. Możemy połączyć rozwiązania RAG z API, bazami danych i innymi źródłami danych na żywo, aby odpowiedzi odzwierciedlały najnowsze dostępne informacje.

RAG jest lepszym wyborem, gdy odpowiedzi muszą odzwierciedlać aktualną i zmieniającą się wiedzę, gdy potrzebne są cytowania źródeł lub gdy różni użytkownicy mogą widzieć różne dane. Fine-tuning przydaje się do nauczenia modelu określonego stylu, formatu lub wąsko zdefiniowanego zadania. W wielu projektach enterprise zaczyna się od RAG, a fine-tuning dodaje później – tylko tam, gdzie przynosi mierzalną poprawę.

Tworzymy zestaw ewaluacyjny z rzeczywistymi pytaniami i oczekiwanymi odpowiedziami, a następnie mierzymy precyzję wyszukiwania, poprawność odpowiedzi i jakość cytowań. Powtarzamy te testy po każdej zmianie w pipelinie RAG, dzięki czemu poprawa jest zmierzona, a nie zakładana.

To zależy od wolumenu danych, infrastruktury i potrzeb wyszukiwania. W środowiskach opartych na technologiach Microsoft Azure AI Search łączy wyszukiwanie wektorowe i po słowach kluczowych, jak w naszym projekcie Factory Copilot. Przed wyborem porównujemy opcje wektorowych baz danych na Państwa własnych danych.

Proof of concept RAG na rzeczywistych danych trwa 4 tygodnie i zwykle kosztuje 15 000 USD. Aplikacja RAG gotowa do produkcji, z kontrolą dostępu, ewaluacją i integracjami, kosztuje od 60 000 USD. Ostateczny koszt zależy od źródeł danych, integracji i wymagań bezpieczeństwa.