इसके लिए RAG ऑर्केस्ट्रेशन: भरोसेमंद, प्रोडक्शन-ग्रेड AI जवाब।

RAG एक तकनीक है जिसमें AI पहले आपके अपने कंटेंट से संबंधित अंश खोजता है और फिर उन्हीं के आधार पर जवाब लिखता है। जवाब मॉडल की याददाश्त के बजाय आपके दस्तावेज़ों पर आधारित होते हैं, जिससे हैल्यूसिनेशन कम होते हैं।

ऑर्केस्ट्रेशन पाइपलाइन के चरणों को एक स्टेटफ़ुल फ़्लो में जोड़ता है: क्वेरी रीराइट, रिट्रीवल, रीरैंकिंग, टूल कॉल, सिटेशन और अंतिम जवाब। क्रम, चरणों के बीच का लॉजिक और हर चरण में कौन-सा मॉडल चले, यह आप तय करते हैं।

नहीं। आप MonoChat में एम्बेडेड वेक्टर डेटाबेस से शुरू कर सकते हैं, या जब आप चाहें कि एम्बेडिंग आपके अपने इंफ्रास्ट्रक्चर में रहें तब क्रेडेंशियल के साथ अपना VectorDB कनेक्ट कर सकते हैं।

जी हाँ। AI फ़ंक्शन टूल पाइपलाइन को ऑर्डर की स्थिति, कीमत या CRM रिकॉर्ड जैसा लाइव डेटा लाने देते हैं और उसे खोजे गए दस्तावेज़ों के साथ एक ही जवाब में जोड़ देते हैं।

वह कोई भी प्रोवाइडर जिसे आप कस्टम LLM के रूप में कनेक्ट करें। आप हर चरण के लिए मॉडल चुन सकते हैं, जैसे क्वेरी रीराइट के लिए तेज़ मॉडल और अंतिम जवाब के लिए ज़्यादा सक्षम मॉडल, फ़ॉलबैक और लागत की सीमाओं के साथ।