هماهنگ‌سازی RAG برای پاسخ‌های هوش مصنوعی مستند و در سطح تولید.

RAG روشی است که در آن هوش مصنوعی ابتدا بخش‌های مرتبط را از محتوای خودتان بازیابی می‌کند و سپس پاسخ را بر اساس آن‌ها می‌نویسد. پاسخ‌ها به‌جای حافظه مدل، بر اسناد شما مبتنی هستند و این کار خطاهای ساختگی (توهم) را کاهش می‌دهد.

هماهنگ‌سازی مراحل خط لوله را در یک جریان حالت‌دار به هم زنجیر می‌کند: بازنویسی پرسش، بازیابی، رتبه‌بندی مجدد، فراخوانی ابزار، ارجاع به منبع و پاسخ نهایی. ترتیب، منطق بین مراحل و مدلی که هر مرحله را اجرا می‌کند با شماست.

خیر. می‌توانید با پایگاه داده برداری داخلی MonoChat شروع کنید یا وقتی می‌خواهید امبدینگ‌ها در زیرساخت خودتان بمانند، VectorDB خودتان را با اعتبارنامه متصل کنید.

بله. ابزارهای تابعی هوش مصنوعی به خط لوله اجازه می‌دهند داده زنده مانند وضعیت سفارش، قیمت یا رکورد CRM را بگیرد و آن را با اسناد بازیابی‌شده در یک پاسخ ترکیب کند.

از هر ارائه‌دهنده‌ای که به‌عنوان مدل زبانی سفارشی متصل کنید. می‌توانید برای هر مرحله مدلی انتخاب کنید، مثلاً مدلی سریع برای بازنویسی پرسش و مدلی قوی‌تر برای پاسخ نهایی، همراه با جایگزین‌ها و محدودیت‌های هزینه.