Orchestrare RAG

Orchestrare RAG pentru răspunsuri AI fundamentate, gata de producție.

Proiectați pipeline-uri RAG complete conectând VectorDB, instrumente AI și LLM-uri proprii în fluxuri cu stare — răspunsuri fundamentate, date live și control total.

Începeți gratuit Scrieți-ne pe WhatsApp

Sau începeți cu $150 credit, suficient pentru prima lună de Growth

Nova Electronics Asistent AI · online

Bateria nu se mai încarcă după 14 luni. Mai este în garanție?

10:18

Sursă: Politica de garanție

Secțiunea 3.2 · Baterii

Comanda 6120 · livrată acum 14 luni

Da. Bateriile au garanție 24 de luni de la data livrării, deci comanda dumneavoastră este încă în garanție.

10:18

Super, cum fac reclamația?

10:19

Am deschis o cerere de garanție pentru dumneavoastră. Echipa de service vă va contacta aici.

10:19

Răspunsuri de calitate mai bună
Reduceți halucinațiile fundamentând fiecare răspuns pe căutare și instrumente.
Rezolvare mai rapidă
Automatizarea în mai mulți pași și rutarea înseamnă mai puține mesaje dus-întors.
Costuri mai mici prin rutare
Folosiți modele mai mici pentru majoritatea pașilor și păstrați modelele puternice pentru raționamentul final.
Control total asupra datelor
Păstrați embedding-urile și sursele unde decideți — VectorDB integrată sau propria bază.

Componente pentru RAG personalizat

Conectați datele, instrumentele și modelele — apoi orchestrați căutarea de la cap la coadă.

Cum funcționează

Un drum simplu către RAG de producție — fără dependență de un furnizor.

  1. Conectați VectorDB

    Folosiți baze vectoriale integrate sau conectați-o pe a dumneavoastră introducând datele de acces. Datele rămân unde alegeți.

  2. Adăugați instrumente

    Creați instrumente AI care preiau date live, apelează API-uri sau execută acțiuni de business. Rezultate structurate și validare.

  3. Rutați modelele

    Alegeți cel mai bun LLM pentru fiecare pas. Folosiți modele de rezervă pentru a echilibra costul și calitatea. Fluxuri rapide și precise.

  4. Orchestrați pipeline-ul

    Înlănțuiți pașii: reformulare → căutare → reordonare → citare → răspuns — cu logică cu stare. Modele de căutare hibridă.

Pipeline-uri tipice

Șabloane RAG uzuale pe care le lansați rapid — și le personalizați oricând.

  • RAG pentru suport

    Fundamentați răspunsurile pe politici, manuale și tichete — escaladați către agenți cu tot contextul.

    • Exemplu: Reformulare → căutare în KB → instrument: verificare comandă → citare politică → răspuns

  • RAG pentru vânzări

    Răspundeți la întrebări despre produse cu instrumente de catalog, prețuri și CRM și convertiți direct în chat.

    • Exemplu: Căutare în catalog → instrument: preț → instrument: lead CRM → rezumat și CTA

  • RAG pentru operațiuni

    Transformați procedurile operaționale în acțiuni ghidate, cu aprobări, dashboard-uri și automatizare.

    • Exemplu: Căutare procedură → instrument: validare → instrument: creare sarcină → confirmare stare

Întrebări frecvente

Întrebări despre orchestrarea RAG

Răspunsuri rapide la cele mai frecvente întrebări.

Ce este RAG (retrieval-augmented generation)?

RAG este o tehnică prin care AI-ul caută mai întâi pasajele relevante din propriul dumneavoastră conținut și apoi formulează răspunsul pe baza lor. Răspunsurile se bazează pe documentele dumneavoastră, nu pe memoria modelului, ceea ce reduce halucinațiile.

Ce aduce în plus orchestrarea RAG?

Orchestrarea leagă pașii unui pipeline într-un singur flux cu stare: reformularea întrebării, căutarea, reordonarea, apelurile de instrumente, citările și răspunsul final. Dumneavoastră decideți ordinea, logica dintre pași și modelul care rulează fiecare pas.

Am nevoie de propria bază de date vectorială?

Nu. Puteți începe cu baza de date vectorială integrată în MonoChat sau vă puteți conecta propria VectorDB cu date de acces, atunci când doriți ca embedding-urile să rămână în infrastructura dumneavoastră.

Poate un răspuns RAG să includă date live?

Da. Instrumentele AI permit unui pipeline să preia date live, precum starea unei comenzi, un preț sau o înregistrare din CRM, și să le combine cu documentele găsite într-un singur răspuns.

Ce LLM-uri pot folosi într-un pipeline RAG?

Orice furnizor pe care îl conectați ca LLM propriu. Puteți alege modelul pentru fiecare pas, de exemplu un model rapid pentru reformularea întrebării și unul mai puternic pentru răspunsul final, cu modele de rezervă și limite de cost.

Explorați în continuare

Prima lună de Growth din partea noastră

Construiți primul pipeline RAG

Conectați VectorDB, adăugați instrumente AI, rutați modelele și lansați fluxuri de căutare fiabile în MonoChat.

Începeți cu $150 credit Scrieți-ne pe WhatsApp

Un cod per companie • 30 de zile pentru a-l folosi • Fără card

$150 ca să începeți.

Revendicați