70
% kiirem esimene töötav vastus (Lokad)
RAG rakenduse arendus
Tugevdage suuri keelemudeleid oma dokumentide, andmete ja teadmistebaasi põhjal. Me ehitame otsingu-põhiseid genereerimisrakendusi, mis vastavad teie allikatest, tsiteerivad neid ja hoiavad hallutsinatsioonid minimaalsena.
82
% õige esimesel katsel (Lokad)
99
% konteksti säilitamine sessioonide vahel
RAG rakenduse arendus on tarkvara kujundamine ja arendamine, mis ühendab suure keelemudeli otsingukihiga — nii et vastused põhinevad teie dokumentidel, andmebaasidel ja API-del, mitte ainult mudeli koolitusandmetel. RAG rakendus sisestab ja indekseerib teie sisu, otsib iga päringu jaoks sobivaimaid lõike ning annab need mudelile kontekstina, nii et vastused on ajakohased, allikaviidetele tuginevad ja palju vähem kaldu hallutsineerima. OSKI ehitab RAG rakendusi otsast lõpuni: andmete kogumine, tükeldamine, manused, vektoriotsing, otsingu korraldamine ja vestlus- või API-liides peal.
Väljakutsed, mida me lahendame
Kus tavaliselt tarnimine ebaõnnestub — ja kuidas OSKI selle õigeks teeb.
Tavaline LLM hallutsineerib ja leiutab fakte, mida teie kasutajad ei saa usaldada.
Me anname iga vastuse aluseks teie enda allikatest pärinevad otsitud lõigud ja ühendame tsitaadid, nii et kasutajad saavad iga väite kontrollida. Lokad AI Chatil oli 82% genereeritud skriptidest esimesel katsel õiged.
Teie teadmised on tuhandetes dokumentides, piletites ja PDF-failides, mida keegi ei suuda otsida.
Me ehitame andmete kogumise ja manustamise toru, mis indekseerib teie kogu korpuse vektoripoodi, nii et üksainus looduskeelepäring toob õige lõigu esile millisekunditega.
Teie mudel on treeningu lõpuhetkel külmutatud ega tunne teie viimaseid andmeid.
Otsing toob päringu ajal reaalajas sisu, nii et rakendus kajastab tänaseid dokumente ilma ümberõppeta. Me indekseerime uuesti ajagraafiku alusel või iga muutuse korral.
Proovisite RAG demo, kuid vastused on ebaselged, teemast kõrval või jätavad tähelepanuta ilmselge dokumendi.
Me häälestame tükkideks jagamist, hübriidotsingut ja ümberjärjestamist ning hindame reaalse küsimustepõhja alusel — Lokad AI Chat’is säilitasime 99% vestluse kontekstist pikkade sessioonide jooksul.
Tundlikke andmeid ei saa saata avalikule mudelile ega lasta rentnike vahel lekkida.
Me isoleerime otsingu iga rentniku kohta, hoiame manuseid ja allikaandmeid teie enda pilves ning saame jooksutada avatud kaaluga mudeleid, nii et teie piiridest midagi ei lahku.
Tehisintellekt liigub eksperimendist teekaardile
Organisatsioonid võistlevad, et välja tuua LLM-, generatiivseid ja ML-funktsioone, mis töötavad tootmises — mitte ainult demodes.
$1.81T
Globaalse tehisintellekti turu eeldatav suurus aastaks 2030
36.6%
Aastane kasv (CAGR), 2024–2030
$109B
Generatiivse tehisintellekti turu suurus aastaks 2030
RAG rakenduste arendus — algusest lõpuni
01
Dokumendi sisestamine ja jagamine
Me ehitame torujuhtmeid, mis teisendavad PDF-id, HTML-i, transkriptsioonid, piletid ja andmebaasid ning jagavad need õige suuruse ja kattuvusega lõikudeks, nii et andmete tagastamine annab kokkuhoidliku ja asjakohase konteksti fragmendide asemel.
02
Manused ja vektorotsing
Me manustame teie korpuse ja indekseerime selle vektoripoes (pgvector, Pinecone, Qdrant, Azure AI Search) koos metaandmete filtritega, nii et semantilised päringud tagastavad lähimad lõigud kiiresti ja suurel hulgal.
03
Andmete tagastamise orkestreerimine ja ümberjärjestamine
Hübriidne märksõna- ja semantiline tagastus, päringu ümberkirjutamine ning ümberjärjestamise samm, mis tõstab tõeliselt asjakohased lõigud tippu enne mudelini jõudmist — erinevus demo ja usaldusväärse rakenduse vahel.
04
Tõendatud genereerimine viidetega
Me paneme mudeli vastama ainult leitud konteksti põhjal ja viitama allikatele, kasutades ohutuspiirdeid, mis ütlevad Ma ei tea kui korpusel pole vastust, selle asemel et seda välja mõelda.
05
Vestluspõhised ja API pinnad
Vestluskasutajaliides lõppkasutajatele või puhas tagastus-API teie tootele — voogedastuse vastustega, vestluse mäluga ja konteksti säilitamisega mitme sammuliste sessioonide jooksul.
06
Hindamine ja ohutuspiired
Me koostame küsimuste ja vastuste testkomplekti, mõõdame andmete tagastamise täpsust ja vastuste usaldusväärsust ning jälgime regressioone, nii et kvaliteet on number, mida saate jälgida, mitte lihtsalt tunnetus.
07
Turvaline ja mitme üürnikuga tagastus
Üürnike kaupa indekseid, ridade tasemel ligipääsukontroll tagastamisel ja võimalus käivitada avatud kaaludega mudeleid oma pilves, nii et privaatandmed jäävad turvaliseks ja isoleerituks.
Tarneprotsess, mis on loodud riskide vähendamiseks
01
Avasta
Kaardistame teie allikad, kasutajate esitatud tegelikud küsimused, täpsuse nõuded ja andmete konfidentsiaalsuse piirangud ning lepime kokku sihttagastus-arkitektuuris.
02
Indekseerimine
Ehitame sisenditorujuhtme — parsimine, jagamine, manused ja vektoripood — ning laadime teie korpuse metaandmete põhjal, mille alusel tagastus filtreeritakse.
03
Ehita
Ühendame tagastuse orkestreerimise, ümberjärjestamise ja tõendatud genereerimise, seejärel vestluse või API pinna viidete ja varuvõimalustega.
04
Hinda
Me hindame tagastuskvaliteeti ja vastuste kvaliteeti reaalse küsimuste komplekti põhjal, häälestame tükkideks jagamist ja vihjeid ning lisame turvameetmeid, kuni täpsus vastab teie standardile.
05
Teostamine
Me tarnime teie pilve, seadistame andmete muutumisel uuesti indekseerimise, jälgime kvaliteeti ja kulusid ning anname üle või jätkame andmevoo haldamist.
Meie komplekt selle töö jaoks
Tegelikkuse projektid, mida oleme ellu viinud
Vaata kõiki juhtumiuuringuid
Miks meeskonnad meid valivad
Toodetud RAG, mitte slaidid
Me lõime Lokad AI Chat'i — tootmisel põhineva assistendi, mis vähendas esimese toimiva skripti loomise aega umbes 70% ja säilitas 99% kontekstist pikkades vestlustes.
Täpsust käsitletakse mõõdikuna
Me hindame otsingutulemuste täpsust ja vastuste usaldusväärsust tõeliste küsimuste põhjal, nii et alusandmete kvaliteeti mõõdetakse ja kaitstakse, mitte ei eeldatakse.
25+ aastat kogemust
Kogenud meeskond, kes on alates 1999. aastast ehitanud andmetorustikke, integratsioone ja API-sid — see pole glamuurne, kuid see on RAG-i toimimise alus.
Kogenud meeskond 2–4 nädala jooksul
Koostame kiiresti tehisintellekti oskustega meeskonna ja kasutame tehisintellektipõhist insener-teeruttamist, et tarnida kuni 3 korda kiiremini, alates esimesest indeksist kuni tootmiseni.
70
% kiirem esimene töötav vastus (Lokad)
82
% õige esimesel korral (Lokad)
99
% konteksti säilinud sessioonide vahel
3x
Kiirem tarnimine tehisintellektiga
Küsimused, vastatud
RAG-rakenduste arendus tähendab tarkvara loomist, mis ühendab suure keelemudeli otsingukihiga teie andmete kohal. Rakendus indekseerib teie dokumendid representatsioonidena, otsib iga küsimuse jaoks kõige asjakohasemad lõigud ja edastab need mudelile kontekstina — nii on vastused teie allikatel põhinevad, ajakohased, tsiteeritavad ning palju vähemalt kalduvad hallutsineerima.
Tavaline vestlusrobot vastab oma külmutatud treeningandmetest ja võib faktid välja mõelda. Peenhäälestamine sisestab fikseeritud andmekogumi mudelisse ja on kulukas hoida ajakohasena. RAG otsib teie elava sisu päringu ajal üles ja seob vastuse sellega nii, et rakendus peegeldab tänapäevaseid andmeid, tsiteerib oma allikaid ning uuendab end kohe, kui indeks uuendatakse — pole vaja mudelit ümber õpetada.
Piirame mudelit vastama ainult otsitud lõikude põhjal, lisame viited, et väited oleksid kontrollitavad, ja kasutame ohutusmehhanisme, mis tagastavad "Ma ei tea" kui andmekogus vastust pole. Samuti häälestame lõigustamist, hübriidotsingut ja ümberjärjestamist, seejärel mõõdame vastuste usaldusväärsust reaalse küsimuste komplekti alusel, nii et täpsust jälgitakse, mitte eeldatakse.
Jah. Hoidame teie representatsioonid ja allikandmed teie enda pilves, isoleerime otsingu iga rentniku jaoks juurdepääsukontrolli abil ning saame käitada avatud kaalu mudeleid teie piirides, nii et ühtegi tundlikku infot sealt välja ei lähe. Otsingukiht tagab, kes saab milliseid dokumente enne mudelile jõudmist näha.
Tavaliselt koondame kogenud tehisintellekti meeskonna 2–4 nädalaga ja kasutame tehisintellekti kiirendatud insener-teeruttamist, et tarnida kuni 3 korda kiiremini. Kuna otsing seob mudeli teie andmetega ilma ümberõppeta, saab keskendunud esimene versioon määratletud andmekogul kiiresti indeksi loomisest töötava rakenduseni liikuda.
