RAG

Trí Tuệ Nhân Tạo

RAG trong doanh nghiệp: chuyển từ POC sang một trợ lý đáng tin cậy, an toàn và có thể đo lường

Một RAG sản xuất không được đánh giá chỉ qua vài câu trả lời thuyết phục. Nó phải biết nguồn của mình, tôn trọng các quyền, đo lường các lỗi của mình và từ chối một cách đúng đắn khi thiếu bằng chứng.

RAG và nghiên cứu AI

RAG đại lý hay RAG cổ điển: khi nào nên để AI lập kế hoạch nghiên cứu của nó?

Để một đại lý diễn đạt lại, tìm kiếm, kiểm tra và làm lại có thể cải thiện các câu hỏi phức tạp. Điều này cũng làm tăng tính biến đổi, chi phí và bề mặt an toàn.

Dữ liệu và AI

Chuẩn bị dữ liệu của mình cho AI tạo sinh: kiểm kê, chất lượng, quyền và khả năng truy xuất

Hầu hết các khó khăn của một dự án AI xuất hiện trước mô hình: nguồn không tìm thấy, tài liệu lỗi thời, quyền ngầm và không có người sở hữu.

Kiến trúc IA

RAG, tinh chỉnh hay kỹ thuật gợi ý: chọn phương pháp chuyên biệt hóa phù hợp cho một mô hình

RAG cung cấp kiến thức tại thời điểm trả lời. Fine-tuning chủ yếu thay đổi hành vi đã học. Prompt định khung cho một nhiệm vụ. Nhầm lẫn chúng dẫn đến các dự án tốn kém và khó đánh giá.