Keelemudelid – AI teenused
Keelemudelitel, RAG’il (Retrieval-Augmented Generation) ja agentidel põhinevad lahendused on võimsad tööriistad, mis aitavad ettevõtetel tõhusalt analüüsida dokumentatsiooni ja tõlkida inimkeelsed juhised masinale arusaadavaks.
Need lahendused sobivad eriti hästi olukordades, kus on vaja kiiresti leida vastuseid sisemisest dokumentatsioonist, näiteks müügi, klienditoe, juriidika ja projektijuhtimise valdkondades.
Keelemudelite peamised kasutusvaldkonnad
1. PROJEKTIJUHTIMINE: Keelemudelid ja agendid aitavad hallata projektide dokumentatsiooni, jälgida edusamme ja pakkuda soovitusi projektide tõhusamaks juhtimiseks.
2. MÜÜK: Keelemudelid ja agendid aitavad analüüsida müügiandmeid, tuvastada trende ja pakkuda kohandatud soovitusi müügistrateegiate optimeerimiseks.
3. KLIENDITUGI: Keelemudelid ja RAG-lahendused võimaldavad pakkuda kiiret ja täpset kliendituge, vastates klientide küsimustele ja lahendades probleeme reaalajas.
4. JURIIDIKA Keelemudelid aitavad analüüsida juriidilisi dokumente, tuvastada olulist teavet ja pakkuda täpseid vastuseid juriidilistele küsimustele.
Keelemudelite eelised
1. KIIRUS & TÄPSUS: Keelemudelid ja RAG-lahendused suudavad kiiresti töödelda ja analüüsida suuri andmekogumeid, pakkudes täpseid ja ajakohaseid vastuseid.
2. EFEKTIIVSUS: Agendid aitavad automatiseerida korduvaid ülesandeid, säästes aega ja ressursse.
3. KVALITEETSEMAD OTSUSED: Keelemudelid ja RAG-lahendused pakuvad väärtuslikku teavet ja analüüse, mis aitavad teha paremaid ja informeeritumaid otsuseid.
4. REAALAJAS ANDMED: suuremahuliste andmete põhjalik läbitöötamine võttes arvesse jooskvaid muudatusi ja andmetäiendusi
Kuidas RAG töötab?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) on tehnika, mis ühendab suured keelemudelid (LLM) teabeotsingu tehnikatega, et pakkuda täpsemaid ja kontekstipõhisemaid vastuseid. RAG töötab kahes peamises faasis: otsimine ja genereerimine. See on eriti kasulik keerukate ja spetsiifiliste küsimuste puhul, kus on vaja ajakohast ja täpset teavet. RAG-i kasutamine on eriti kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad reaalajas teabe värskendust, nagu tehnilistele küsimustele vastamine, jooksvate sündmuste kokkuvõte või domeenipõhiste päringute käsitlemine
Otsingufaas
- Esimeses faasis skannib mudel teadmistebaasi, näiteks andmebaasi, veebidokumente või tekstikorpust, et leida asjakohast teavet, mis vastab sisendpäringule. Selleks kasutatakse vektorandmebaasi, mis salvestab andmed tihedate vektoresitlustena. Need vektorid on matemaatilised manused, mis tabavad dokumentide või andmete semantilist tähendust
- Kui kasutaja esitab küsimuse, võrdleb mudel päringu vektoresitlust vektorandmebaasis olevatega, et leida kõige asjakohasemad dokumendid või väljavõtted
Genereerimisfaas
- Kui asjakohane teave on tuvastatud, algab genereerimise faas. Keelemudel töötleb sisendpäringut koos allalaaditud dokumentidega, integreerides selle välise konteksti vastuse saamiseks.
- See kaheetapiline lähenemine võimaldab mudelil pakkuda täpsemaid ja ajakohasemaid vastuseid, kuna see tugineb nii mudeli sisseehitatud teadmistele kui ka reaalajas hangitud teabele.
OIXIO lahendused on kohandatud vastavalt teie ettevõtte spetsiifilistele vajadustele ja eesmärkidele, pakkudes paindlikke ja tõhusaid lahendusi.
Võta ühendust ja küsi lisa
Hannes Rosenberg
Linkedin