Kas yra RAG ir kodėl įmonėms to reikia
Didieji kalbos modeliai turi vieną fundamentalų trūkumą: jų žinios baigiasi mokymo data. RAG sprendžia tai sujungdamas kalbos modelį su dinamine paieška žinių bazėse.
RAG sistemos architektūra
Dokumentai indeksuojami: tekstas skaidomas į fragmentus, kiekvienas paverčiamas skaitiniu vektoriumi (embedding). Klausimo metu sistema randa semantiškai artimus fragmentus.
Pagrindiniai diegimo iššūkiai
- Indeksavimo kokybė
- Duomenų aktualumas
- Prieigos kontrolė
- Kokybės vertinimas
Taikymai enterprise aplinkoje
Teisiniai skyriai ieško tūkstančiuose sutarčių. Klientų aptarnavimas automatizuoja atsakymus. ESKOM.AI kuria RAG sistemas su anonimizavimo sluoksniu.
Nuo piloto iki gamybos
Dažniausia klaida — pilotas su keliasdešimt dokumentų ir gamybinės parengties išvados. Elgsena dramatiškai keičiasi prie dešimčių tūkstančių dokumentų.