RAG povezuje pretragu dokumenata sa generisanjem odgovora. Interni AI asistent pronalazi relevantne odlomke iz odobrenih izvora i koristi ih kao kontekst za odgovor.
Kada je ovo rešenje korisno?
Pronađite odgovor u sopstvenoj dokumentaciji. Prvi korak je razgovor o zadacima koji se ponavljaju, podacima koje već imate i načinu na koji merite uspešan rezultat.
Kako pristupamo razvoju
Dogovaramo izvore, prava pristupa i pravila ažuriranja. Sistem deli dokumente na celine, indeksira ih i pronalazi relevantne delove za pitanje. Odgovori treba da sadrže izvore, a nedostatak podataka jasno se označava.
Šta definišemo u okviru projekta
- Priprema i organizovanje izvora
- Pretraga i odgovori sa referencama
- Pristup prema korisničkim ulogama
- Provera relevantnosti i ažuriranje znanja
Primer primene
Zaposleni postavlja pitanje o internoj proceduri i dobija sažet odgovor sa vezom ka dokumentu. Pristup informacijama mora pratiti korisničke uloge i dozvole.
Ilustrativni scenario. Funkcionalnosti i rezultat zavise od dogovorenog obima i dostupnih podataka.
Kako funkcioniše RAG pretraga?
Kada zaposleni postavi pitanje, sistem najpre pronalazi delove dokumentacije koji mogu sadržati odgovor. Te delove prosleđuje jezičkom modelu kao kontekst. Model zatim priprema odgovor na osnovu pronađenih informacija. RAG nije isto što i dodatno treniranje modela: ovde je naglasak na pronalaženju i korišćenju vaših izvora u trenutku postavljanja pitanja.
Koji dokumenti mogu ući u bazu znanja?
Mogući izvori su interne procedure, uputstva, opisi proizvoda i druga odobrena dokumentacija. Pre indeksiranja proveravamo duplikate, zastarele verzije i dokumente koji protivreče jedni drugima. Kada izvor nema jasan datum ili odgovornu osobu, i odgovor može biti nepouzdan. Zbog toga priprema baze obuhvata organizaciju sadržaja, a ne samo tehničko učitavanje fajlova.
Odgovori sa izvorima i pravima pristupa
Uz odgovor je korisno prikazati naziv dokumenta i relevantan odlomak ili vezu. Zaposleni tako može da proveri tumačenje i pročita širi kontekst. Pretraga mora da poštuje prava pristupa pre prosleđivanja sadržaja modelu; nije dovoljno sakriti samo vezu u rezultatu. Za pitanja bez odgovarajućeg izvora sistem treba da saopšti da nema dovoljno podataka.
Kako se znanje održava ažurnim?
Dogovaramo ko dodaje nove dokumente, kako se stare verzije povlače i kada se pretraga ponovo indeksira. Test pitanja treba da obuhvati česte potrebe zaposlenih, ali i situacije sa sličnim nazivima ili različitim verzijama procedura. Prati se da li pretraga pronalazi pravi izvor i da li odgovor verno prenosi njegov sadržaj. Prisustvo RAG-a samo po sebi ne garantuje odsustvo grešaka.
Cena i rok izrade
Ponudu pripremamo prema broju funkcija, integracija, korisnika i potrebnom nivou provere. Posebno navodimo razvoj, korišćenje spoljnih servisa i održavanje. Pogledajte od čega zavisi cena AI softvera i proces razvoja.
Povezana rešenja
Izrada AI softvera po meri · Izrada AI agenata · Izrada AI chatbota za sajt · AI automatizacija poslovanja · AI integracije i ChatGPT API · AI obrada dokumenata i OCR