Skip to main content

Enostavni pogovori s podatki: Sestavi-svoj-RAG

 

"Modeli umetne inteligence postanejo zelo močni, če so povezani s podatki ..."
(Artur Mensch, ustanovitelj in izvršni direktor podjetja Mistral, marca 2024 na konferenci AI Ascent družbe Sequoia Capital)

Način, kako komuniciramo s podatkovnimi zbirkami se močno spreminja, v ospredju te revolucije pa so veliki jezikovni modeli (LLM). Od internih podatkovnih zbirk do zunanje dokumentacije in podpore, namenjene strankam, modeli LLM spreminjajo pravila igre. Ena od tehnik, ki se uveljavlja, je Retrieval Augmented Generation (RAG), ki modele LLM dviguje na višjo raven.

Moč sistema RAG

RAG je učinkovita tehnika, ki obogati uporabnikov poziv LLM-u z dodatnim kontekstom iz vaših podatkov. Tako lahko model zagotovi boljše odgovore in natančnejše rezultate. Z zagotavljanjem ustreznega konteksta lahko izkoristite celoten potencial metod LLM, ne da bi vam bilo treba razvijati lastni LLM.

Zakaj je sistem RAG tako učinkovit?

  • Izboljšana natančnost: Če modelu zagotovite ustrezen kontekst, lahko znatno izboljšate natančnost rezultatov.
  • Večja ustreznost: RAG omogoča, da model zagotavlja odgovore, ki so zelo pomembni za vaš poseben primer uporabe.
  • Lasten razvoj ni potreben: z RAG lahko s prosto dostopnimi modeli dosežete odlične rezultate, ne da bi vam bilo treba razvijati lastne modele LLM.

Prehiteti krivuljo

Ker se tehnologija nenehno razvija, je treba biti v koraku z njo. Z uporabo programov RAG in LLM lahko sprostite nove možnosti in ostanete v ospredju inovacij.

Kako sestavim svojo RAG aplikacijo?

Sedanje področje umetne inteligence je verjetno najhitreje razvijajoče se znanstveno področje v zgodovini človeštva in le najbolj predani strokovnjaki lahko sledijo razvoju. To pišem 24. aprila 2014. Včeraj je Microsoft izdal nov "mikro LLM" z doslej nepredstavljivimi zmogljivostmi za tako majhen model. Danes zjutraj je Apple objavil morda še boljšega. Kako krmariti po tej intenzivni pokrajini informacij? Obstaja na stotine priročnikov in na desetine orodij za sestavo RAG, pri čemer je vsako prilagojeno specifičnim potrebam uporabnikov.

BmyRAG

Če ste naveličanji iskanja nove najboljše možnosti in ne veste, kje začeti, ne iščite več! Z veseljem vam predstavljamo orodje Build-my-RAG (BmyRAG), ki je zasnovano tako, da vam pomaga pri prvih korakih. Z orodjem BmyRAG boste lahko krmarili po zapleteni pokrajini razvoja umetne inteligence ter našli orodja in vire, ki so prilagojeni vašim potrebam in vaši opremi.

Poenostavitev postopka odločanja

Težko delo smo opravili namesto vas, saj smo pregledali na stotine priročnikov in desetine orodij, tako da se vi lahko osredotočite na doseganje lastnih ciljev. Postopek odločanja smo destilirali v šest ključnih spremenljivk. Izberite vaše preference in BmyRAG vas bo pomagal začeti z gradnjo aplikacije RAG.

Opolnomočenje posameznikov in organizacij

BmyRAG je bil prvotno zasnovan za sektor kulturne dediščine, vendar je uporaben za vsakogar, ki dela z lastnimi podatki. Ne glede na to, ali ste posameznik, ki se želi izpopolniti, ali organizacija, ki želi s svojimi podatki izkoristiti moč umetne inteligence, je BmyRAG rešitev, ki vam bo pomagala stopiti na pot do lastnega RAG sistema.

Kaj lahko dosežete z BmyRAGom

  • Pridobite navodila za izbiro pravih orodij in vodičev za aplikacijo RAG.
  • Prepozna najprimernejše vire za vaše specifične potrebe in možnosti.
  • Prihranite čas in trud, saj se izognete zapletenemu iskanju med več sto orodij in učnimi navodil.
  • Izpopolnite in izboljšajte svoje digitalne sposobnosti, ne glede na svoje predznanje ali strokovno znanje.

Začnite že danes, preizkusite BmyRAG!

Preiskusite še