تنسيق RAG لإجابات ذكاء اصطناعي موثّقة بالمصادر.

RAG أسلوب يسترجع فيه الذكاء الاصطناعي أولًا المقاطع ذات الصلة من محتواك ثم يكتب إجابته اعتمادًا عليها. تستند الإجابات إلى مستنداتك لا إلى ذاكرة النموذج، مما يقلل الهلوسة.

يربط التنسيق خطوات المسار في تدفق واحد يحتفظ بالحالة: إعادة صياغة الاستعلام ثم الاسترجاع وإعادة الترتيب واستدعاء الأدوات والاستشهاد بالمصادر ثم الرد النهائي. وأنت تحدد الترتيب والمنطق بين الخطوات والنموذج الذي ينفّذ كل خطوة.

لا. يمكنك البدء بقاعدة المتجهات المدمجة في MonoChat، أو ربط VectorDB الخاصة بك ببيانات الاعتماد عندما تريد إبقاء التضمينات داخل بنيتك التقنية.

نعم. تتيح أدوات وظائف الذكاء الاصطناعي للمسار جلب بيانات حية مثل حالة طلب أو سعر أو سجل في CRM ودمجها مع المستندات المسترجعة في إجابة واحدة.

أي مزود تربطه كنموذج LLM مخصص. يمكنك اختيار نموذج لكل خطوة، مثل نموذج سريع لإعادة صياغة الاستعلام ونموذج أقوى للإجابة النهائية، مع بدائل احتياطية وضوابط للتكلفة.