Introduzione

Retrieval Augmented Generation, o RAG, è un meccanismo che aiuta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT a diventare più utili e informati estraendo informazioni da un archivio di dati utili, proprio come recuperare un libro da una biblioteca. Ecco come RAG crea magie con semplici flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale:

• Base di conoscenza (input): Considerala come una grande libreria piena di materiale utile: domande frequenti, manuali, documenti, ecc. Quando viene visualizzata una domanda, è qui che il sistema cerca le risposte.
• Trigger/Query (input): Questo è il punto di partenza. Di solito, è una domanda o una richiesta da parte di un utente che dice al sistema: "Ehi, ho bisogno che tu faccia qualcosa!"
• Compito/Azione (Output): Una volta che il sistema riceve il grilletto, entra in azione. Se è una domanda, trova una risposta. Se è una richiesta di fare qualcosa, quella cosa viene eseguita.

Ora, suddividiamo il meccanismo RAG in semplici passaggi:

1. Recupero: Innanzitutto, quando arriva una domanda o una richiesta, RAG esplora la Knowledge Base per trovare informazioni pertinenti.
2. aumentare: Successivamente, prende queste informazioni e le mescola con la domanda o richiesta originale. È come aggiungere ulteriori dettagli alla richiesta di base per assicurarsi che il sistema la comprenda appieno.
3. Generazione: Infine, con tutte queste ricche informazioni a portata di mano, le inserisce in un modello linguistico di grandi dimensioni che quindi elabora una risposta ben informata o esegue l'azione richiesta.

Quindi, in poche parole, RAG è come avere un assistente intelligente che prima cerca informazioni utili, le unisce alla domanda in questione e poi fornisce una risposta completa o esegue un'attività secondo necessità. In questo modo, con RAG, il tuo sistema di intelligenza artificiale non si limita a sparare nel buio; ha una solida base di informazioni su cui lavorare, rendendolo più affidabile e utile.

Che problema risolvono?

Colmare il divario di conoscenza

L'intelligenza artificiale generativa, basata sugli LLM, è abile nel generare risposte di testo basate su un'enorme quantità di dati su cui è stata addestrata. Anche se questo training consente la creazione di testo leggibile e dettagliato, la natura statica dei dati di training rappresenta una limitazione critica. Le informazioni all'interno del modello diventano obsolete nel tempo e, in uno scenario dinamico come un chatbot aziendale, l'assenza di dati in tempo reale o specifici dell'organizzazione può portare a risposte errate o fuorvianti. Questo scenario è dannoso in quanto mina la fiducia dell'utente nella tecnologia, ponendo una sfida significativa soprattutto nelle applicazioni incentrate sul cliente o mission-critical.

La soluzione RAG

RAG viene in soccorso unendo le capacità generative dei LLM con il recupero mirato delle informazioni in tempo reale, senza alterare il modello sottostante. Questa fusione consente al sistema di intelligenza artificiale di fornire risposte non solo adeguate al contesto ma anche basate sui dati più attuali. Ad esempio, in uno scenario di campionato sportivo, mentre un LLM potrebbe fornire informazioni generiche sullo sport o sulle squadre, RAG consente all'intelligenza artificiale di fornire aggiornamenti in tempo reale sulle partite recenti o sugli infortuni dei giocatori accedendo a fonti di dati esterne come database, feed di notizie o anche gli archivi di dati della lega.

Dati sempre aggiornati

L'essenza di RAG risiede nella sua capacità di aumentare il LLM con dati nuovi e specifici del dominio. L'aggiornamento continuo del repository di conoscenze in RAG è un modo economicamente vantaggioso per garantire che l'intelligenza artificiale generativa rimanga aggiornata. Inoltre, fornisce uno strato di contesto che manca a un LLM generalizzato, migliorando così la qualità delle risposte. La capacità di identificare, correggere o eliminare informazioni errate all'interno del repository di conoscenze del RAG ne aumenta ulteriormente l'attrattiva, garantendo un meccanismo di autocorrezione per un recupero delle informazioni più accurato.

Esempi di flussi di lavoro RAG

Nel regno in evoluzione dell'intelligenza artificiale, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) sta avendo un impatto sostanziale in vari settori aziendali migliorando in modo significativo le capacità dei Large Language Models (LLM). Diamo un'occhiata ad alcuni esempi per avere un'idea di come i flussi di lavoro RAG automatizzano le attività:

1. Recupero e condivisione delle conoscenze del team interno:
   1. Scenario: Una multinazionale con un portafoglio diversificato di progetti spesso deve affrontare sfide nel condividere in modo efficiente conoscenze e approfondimenti tra i suoi team. Per alleviare questo problema, l’azienda implementa una piattaforma potenziata da RAG per semplificare il recupero e la condivisione delle conoscenze interne.
   2. Flusso di lavoro:
      1. Recupero:
         1. Esempio di domanda: un project manager chiede: "Abbiamo lavorato su qualche progetto relativo all'energia rinnovabile negli ultimi tre anni?"
         2. Il meccanismo RAG ricerca istantaneamente nei database interni, nei resoconti dei progetti passati e in qualsiasi altro archivio rilevante per recuperare informazioni riguardanti il ​​coinvolgimento dell'azienda in progetti di energia rinnovabile nel periodo specificato.
      2. aumentare:
         1. I dati recuperati includono titoli di progetto, personale chiave, risultati finali e risultati di ciascun progetto.
         2. Può anche recuperare collegamenti a comunicazioni, presentazioni o documenti rilevanti condivisi internamente durante il corso di questi progetti.
      3. Generazione:
         1. Esempio di risposta: il sistema genera una risposta completa:
            “Sì, negli ultimi tre anni ci siamo impegnati in tre grandi progetti di energia rinnovabile. Il progetto "Solar Innovations" è stato guidato da Sarah Johnson del Sustainability Team e si è concluso nel dicembre 2021 con lo sviluppo di un prototipo di stazione di ricarica a energia solare. Il progetto "Efficienza dell'energia eolica" guidato da Mark D'Souza, mirava a migliorare l'efficienza delle turbine eoliche ed è stato completato nel giugno 2022. Infine, "Patrocinio delle politiche sulle energie rinnovabili" è stata un'iniziativa interdipartimentale che si è conclusa nel settembre 2022, creando una proposta politica per promuovere l’adozione delle energie rinnovabili nelle comunità locali. È possibile accedere ai documenti, ai rapporti e alle presentazioni pertinenti tramite i collegamenti forniti.
2. Campagne di marketing automatizzate:
   • Scenario: un'agenzia di marketing digitale implementa RAG per automatizzare la creazione e l'implementazione di campagne di marketing basate sulle tendenze di mercato in tempo reale e sul comportamento dei consumatori.
   • Workflow:
     • Recupero: Ogni volta che un nuovo lead entra nel sistema, il meccanismo RAG recupera i dettagli rilevanti del lead e della sua organizzazione e attiva l'avvio del flusso di lavoro.
     • aumentare: combina questi dati con gli obiettivi di marketing del cliente, le linee guida del marchio e i dati demografici target.
     • Esecuzione attività: Il sistema progetta e implementa autonomamente una campagna di marketing su misura su vari canali digitali per trarre vantaggio dalla tendenza identificata, monitorando le prestazioni della campagna in tempo reale per eventuali aggiustamenti.
3. Ricerca legale e preparazione dei casi:
   • Scenario: Uno studio legale integra RAG per accelerare la ricerca legale e la preparazione dei casi.
   • Workflow:
     • Recupero: In caso di input su un nuovo caso, vengono visualizzati precedenti legali, statuti e sentenze recenti pertinenti.
     • aumentare: Correla questi dati con i dettagli del caso.
     • Generazione: Il sistema redige una memoria preliminare, riducendo significativamente il tempo che gli avvocati dedicano alla ricerca preliminare.
4. Miglioramento del servizio clienti:
   • Scenario: una società di telecomunicazioni implementa un chatbot potenziato con RAG per gestire le domande dei clienti relative ai dettagli del piano, alla fatturazione e alla risoluzione dei problemi comuni.
   • Workflow:
     • Recupero: Quando si riceve una richiesta sulla quantità di dati di un piano specifico, il sistema fa riferimento agli ultimi piani e alle offerte dal suo database.
     • aumentare: combina queste informazioni recuperate con i dettagli del piano corrente del cliente (dal profilo cliente) e la query originale.
     • Generazione: Il sistema genera una risposta su misura, spiegando le differenze di indennità dati tra il piano attuale del cliente e il piano richiesto.
5. Gestione e riordino dell'inventario:
   1. Scenario: Una società di e-commerce utilizza un sistema potenziato da RAG per gestire l'inventario e riordinare automaticamente i prodotti quando i livelli delle scorte scendono al di sotto di una soglia predeterminata.
   2. Flusso di lavoro:
      1. Recupero: Quando le scorte di un prodotto raggiungono un livello basso, il sistema controlla la cronologia delle vendite, le fluttuazioni stagionali della domanda e le attuali tendenze del mercato dal suo database.
      2. Aumento: Combinando i dati recuperati con la frequenza di riordino del prodotto, i tempi di consegna e i dettagli del fornitore, determina la quantità ottimale da riordinare.
      3. Esecuzione attività: Il sistema si interfaccia quindi con il software di approvvigionamento dell'azienda per effettuare automaticamente un ordine di acquisto al fornitore, garantendo che la piattaforma di e-commerce non rimanga mai senza prodotti popolari.
6. Onboarding dei dipendenti e configurazione IT:
   1. Scenario: Una multinazionale utilizza un sistema basato su RAG per semplificare il processo di inserimento dei nuovi dipendenti, garantendo che tutti i requisiti IT siano impostati prima del primo giorno di lavoro del dipendente.
   2. Flusso di lavoro:
      1. Recupero: Dopo aver ricevuto i dettagli di una nuova assunzione, il sistema consulta il database delle risorse umane per determinare il ruolo, il dipartimento e l'ubicazione del dipendente.
      2. Aumento: Mette in relazione queste informazioni con le politiche IT dell'azienda, determinando il software, l'hardware e le autorizzazioni di accesso di cui avrà bisogno il nuovo dipendente.
      3. Esecuzione attività: Il sistema comunica quindi con il sistema di ticketing del reparto IT, generando automaticamente ticket per configurare una nuova workstation, installare il software necessario e garantire l'accesso appropriato al sistema. Ciò garantisce che quando il nuovo dipendente inizia, la sua postazione di lavoro sia pronta e possa immediatamente immergersi nelle proprie responsabilità.

Questi esempi sottolineano la versatilità e i vantaggi pratici derivanti dall’utilizzo dei flussi di lavoro RAG nell’affrontare sfide aziendali complesse e in tempo reale in una miriade di domini.

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Come creare i propri flussi di lavoro RAG?

Processo di creazione di un flusso di lavoro RAG

Il processo di creazione di un flusso di lavoro di Retrieval Augmented Generation (RAG) può essere suddiviso in diversi passaggi chiave. Questi passaggi possono essere classificati in tre processi principali: ingestione, richiamoe ELETTRICA, oltre ad alcuni preparativi aggiuntivi:

1. Preparazione:

• Preparazione della base di conoscenza: Prepara un repository di dati o una knowledge base inserendo dati da varie fonti: app, documenti, database. Questi dati dovrebbero essere formattati per consentire una ricercabilità efficiente, il che significa sostanzialmente che questi dati dovrebbero essere formattati in una rappresentazione di oggetto "Documento" unificata.

2. Processo di importazione:

• Impostazione del database vettoriale: Utilizza i database vettoriali come basi di conoscenza, impiegando vari algoritmi di indicizzazione per organizzare vettori ad alta dimensione, consentendo capacità di interrogazione rapida e solida.
  • Estrazione dati: Estrai i dati da questi documenti.
  • Suddivisione dei dati: Suddividi i documenti in blocchi di sezioni di dati.
  • Incorporamento dei dati: Trasforma questi blocchi in incorporamenti utilizzando un modello di incorporamento come quello fornito da OpenAI.
• Sviluppa un meccanismo per importare la query dell'utente. Può trattarsi di un'interfaccia utente o di un flusso di lavoro basato su API.

3. Processo di recupero:

• Incorporamento delle query: Ottieni l'incorporamento dei dati per la query dell'utente.
• Recupero di blocchi: Esegui una ricerca ibrida per trovare i blocchi archiviati più rilevanti nel database vettoriale in base all'incorporamento della query.
• Estrazione dei contenuti: Inserisci i contenuti più rilevanti dalla tua knowledge base nel tuo prompt come contesto.

4. Processo di generazione:

• Generazione di prompt: Combina le informazioni recuperate con la query originale per formare un prompt. Ora puoi eseguire:
  • Generazione della risposta: Invia il testo del prompt combinato al LLM (Large Language Model) per generare una risposta ben informata.
  • Esecuzione attività: Invia il testo della richiesta combinato al tuo agente dati LLM che dedurrà l'attività corretta da eseguire in base alla tua query e la eseguirà. Ad esempio, puoi creare un agente dati Gmail e quindi richiedergli di "inviare e-mail promozionali ai contatti recenti di Hubspot" e l'agente dati:
    • recuperare lead recenti da Hubspot.
    • utilizza la tua knowledge base per ottenere informazioni pertinenti sui lead. La tua knowledge base può acquisire dati da più origini dati: LinkedIn, API Lead Enrichment e così via.
    • curare e-mail promozionali personalizzate per ciascun lead.
    • invia queste e-mail utilizzando il tuo provider di posta elettronica/gestore della campagna e-mail.

5. Configurazione e ottimizzazione:

• Personalizzazione: Personalizza il flusso di lavoro per soddisfare requisiti specifici, che potrebbero includere la regolazione del flusso di acquisizione, come la preelaborazione, la suddivisione in blocchi e la selezione del modello di incorporamento.
• Ottimizzazione: Implementare strategie di ottimizzazione per migliorare la qualità del recupero e ridurre il conteggio dei token da elaborare, il che potrebbe portare all'ottimizzazione delle prestazioni e dei costi su larga scala.

Implementarne uno tu stesso

L'implementazione di un flusso di lavoro RAG (Retrieval Augmented Generation) è un compito complesso che prevede numerosi passaggi e una buona comprensione degli algoritmi e dei sistemi sottostanti. Di seguito sono riportate le sfide evidenziate e i passaggi per superarle per coloro che desiderano implementare un flusso di lavoro RAG:

Sfide nella creazione del proprio flusso di lavoro RAG:

1. Novità e mancanza di pratiche consolidate: RAG è una tecnologia relativamente nuova, proposta per la prima volta nel 2020, e gli sviluppatori stanno ancora cercando di individuare le migliori pratiche per implementare i suoi meccanismi di recupero delle informazioni nell’intelligenza artificiale generativa.
2. Costo: L'implementazione del RAG risulterà più costosa rispetto all'utilizzo del solo Large Language Model (LLM). Tuttavia, è meno costoso della riqualificazione frequente del LLM.
3. Strutturazione dei dati: Determinare come modellare al meglio i dati strutturati e non strutturati all'interno della libreria della conoscenza e del database vettoriale è una sfida fondamentale.
4. Alimentazione dati incrementale: Lo sviluppo di processi per l’inserimento incrementale dei dati nel sistema RAG è fondamentale.
5. Gestione delle imprecisioni: È necessario mettere in atto processi per gestire le segnalazioni di inesattezze e correggere o eliminare tali fonti di informazione nel sistema RAG.

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Come iniziare a creare il proprio flusso di lavoro RAG:

L'implementazione di un flusso di lavoro RAG richiede una combinazione di conoscenze tecniche, strumenti giusti e apprendimento e ottimizzazione continui per garantirne l'efficacia e l'efficienza nel raggiungimento degli obiettivi. Per coloro che desiderano implementare autonomamente i flussi di lavoro RAG, abbiamo curato un elenco di guide pratiche complete che guidano l'utente attraverso i processi di implementazione in dettaglio:

Ciascuno dei tutorial è dotato di un approccio o di una piattaforma unici per ottenere l'implementazione desiderata sugli argomenti specificati.

Se stai cercando di approfondire la creazione dei tuoi flussi di lavoro RAG, ti consigliamo di consultare tutti gli articoli sopra elencati per acquisire il senso olistico necessario per iniziare il tuo viaggio.

Implementa flussi di lavoro RAG utilizzando piattaforme ML

Sebbene il fascino di costruire un flusso di lavoro di Retrieval Augmented Generation (RAG) da zero offra un certo senso di realizzazione e personalizzazione, è innegabilmente un'impresa complessa. Riconoscendo le complessità e le sfide, diverse aziende si sono fatte avanti, offrendo piattaforme e servizi specializzati per semplificare questo processo. Sfruttare queste piattaforme non solo può far risparmiare tempo e risorse preziosi, ma garantisce anche che l'implementazione sia basata sulle migliori pratiche del settore e sia ottimizzata per le prestazioni.

Per le organizzazioni o gli individui che potrebbero non disporre della larghezza di banda o delle competenze per creare un sistema RAG da zero, queste piattaforme ML rappresentano una soluzione praticabile. Optando per queste piattaforme è possibile:

• Supera le complessità tecniche: evita le fasi complesse dei processi di strutturazione, incorporamento e recupero dei dati. Queste piattaforme sono spesso dotate di soluzioni e framework predefiniti su misura per i flussi di lavoro RAG.
• Sfruttare la competenza: Approfitta dell'esperienza di professionisti che hanno una profonda conoscenza dei sistemi RAG e hanno già affrontato molte delle sfide associate alla sua implementazione.
• Scalabilità: Queste piattaforme sono spesso progettate pensando alla scalabilità, garantendo che man mano che i dati crescono o le esigenze cambiano, il sistema possa adattarsi senza una revisione completa.
• Efficacia dei costi: Anche se l'utilizzo di una piattaforma comporta un costo, a lungo termine potrebbe rivelarsi più conveniente, soprattutto se si considerano i costi di risoluzione dei problemi, ottimizzazione e potenziali reimplementazioni.

Diamo un'occhiata alle piattaforme che offrono funzionalità di creazione di flussi di lavoro RAG.

nanonet

Nanonets offre assistenti IA, chatbot e flussi di lavoro RAG sicuri basati sui dati della tua azienda. Consente la sincronizzazione dei dati in tempo reale tra varie fonti di dati, facilitando il recupero completo delle informazioni per i team. La piattaforma consente la creazione di chatbot e l'implementazione di flussi di lavoro complessi attraverso il linguaggio naturale, alimentati da Large Language Models (LLM). Fornisce inoltre connettori dati per leggere e scrivere dati nelle tue app e la possibilità di utilizzare agenti LLM per eseguire direttamente azioni su app esterne.

Pagina del prodotto Nanonets AI Assistant

IA generativa di AWS

AWS offre una varietà di servizi e strumenti sotto il suo ombrello di intelligenza artificiale generativa per soddisfare le diverse esigenze aziendali. Fornisce l'accesso a un'ampia gamma di modelli di fondazioni leader del settore di vari fornitori tramite Amazon Bedrock. Gli utenti possono personalizzare questi modelli di base con i propri dati per creare esperienze più personalizzate e differenziate. AWS pone l'accento sulla sicurezza e sulla privacy, garantendo la protezione dei dati durante la personalizzazione dei modelli di base. Evidenzia inoltre un'infrastruttura economicamente vantaggiosa per la scalabilità dell'intelligenza artificiale generativa, con opzioni come AWS Trainium, AWS Inferentia e GPU NVIDIA per ottenere il miglior rapporto qualità-prezzo. Inoltre, AWS facilita la creazione, la formazione e la distribuzione di modelli di base su Amazon SageMaker, estendendo la potenza dei modelli di base ai casi d'uso specifici di un utente.

Pagina del prodotto AI generativa AWS

IA generativa su Google Cloud

L'intelligenza artificiale generativa di Google Cloud fornisce una solida suite di strumenti per sviluppare modelli di intelligenza artificiale, migliorare la ricerca e consentire conversazioni basate sull'intelligenza artificiale. Eccelle nell'analisi del sentiment, nell'elaborazione del linguaggio, nelle tecnologie vocali e nella gestione automatizzata dei documenti. Inoltre, può creare flussi di lavoro RAG e agenti LLM, soddisfacendo le diverse esigenze aziendali con un approccio multilingue, rendendolo una soluzione completa per varie esigenze aziendali.

IA generativa di Google Cloud

IA generativa Oracle

L'intelligenza artificiale generativa di Oracle (OCI Generative AI) è pensata su misura per le aziende e offre modelli superiori combinati con un'eccellente gestione dei dati, infrastruttura AI e applicazioni aziendali. Consente di perfezionare i modelli utilizzando i dati dell'utente senza condividerli con grandi fornitori di modelli linguistici o altri clienti, garantendo così sicurezza e privacy. La piattaforma consente l'implementazione di modelli su cluster AI dedicati per prestazioni e prezzi prevedibili. OCI Generative AI fornisce vari casi d'uso come riepilogo del testo, generazione di testi, creazione di chatbot, conversione stilistica, classificazione del testo e ricerca di dati, rispondendo a uno spettro di esigenze aziendali. Elabora l'input dell'utente, che può includere linguaggio naturale, esempi di input/output e istruzioni, per generare, riassumere, trasformare, estrarre informazioni o classificare testo in base alle richieste dell'utente, restituendo una risposta nel formato specificato.

IA generativa Oracle

Cloudera

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa, Cloudera emerge come un alleato affidabile per le imprese. La loro casa sul lago open data, accessibile sia su cloud pubblici che privati, è una pietra miliare. Offrono una gamma di servizi dati che aiutano l'intero percorso del ciclo di vita dei dati, dall'edge all'intelligenza artificiale. Le loro capacità si estendono allo streaming di dati in tempo reale, all'archiviazione e all'analisi dei dati in case sul lago aperte, nonché all'implementazione e al monitoraggio di modelli di machine learning tramite la piattaforma dati Cloudera. Significativamente, Cloudera consente la creazione di flussi di lavoro di recupero e generazione aumentata, unendo una potente combinazione di funzionalità di recupero e generazione per applicazioni AI migliorate.

Pagina del blog di Cloudera

spigolare

Glean utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare la ricerca sul posto di lavoro e la scoperta di conoscenze. Sfrutta la ricerca vettoriale e modelli linguistici di grandi dimensioni basati sul deep learning per la comprensione semantica delle query, migliorando continuamente la pertinenza della ricerca. Offre inoltre un assistente AI generativo per rispondere a domande e riassumere informazioni su documenti, ticket e altro ancora. La piattaforma fornisce risultati di ricerca personalizzati e suggerisce informazioni in base all'attività e alle tendenze dell'utente, oltre a facilitare la configurazione e l'integrazione facili con oltre 100 connettori a varie app.

Home page di spigolare

bot di terra

Landbot offre una suite di strumenti per creare esperienze di conversazione. Facilita la generazione di lead, il coinvolgimento dei clienti e il supporto tramite chatbot su siti Web o WhatsApp. Gli utenti possono progettare, distribuire e ridimensionare i chatbot con un costruttore senza codice e integrarli con piattaforme popolari come Slack e Messenger. Fornisce inoltre vari modelli per diversi casi d'uso come generazione di lead, assistenza clienti e promozione del prodotto

Home page di Landbot.io

base di chat

Chatbase fornisce una piattaforma per personalizzare ChatGPT per allinearlo alla personalità di un marchio e all'aspetto del sito web. Consente la raccolta di lead, i riepiloghi delle conversazioni quotidiane e l'integrazione con altri strumenti come Zapier, Slack e Messenger. La piattaforma è progettata per offrire un'esperienza chatbot personalizzata per le aziende.

Pagina del prodotto Chatbase

Scala AI

L'intelligenza artificiale su scala risolve il collo di bottiglia dei dati nello sviluppo di applicazioni AI offrendo messa a punto e RLHF per adattare i modelli di base a esigenze aziendali specifiche. Si integra o collabora con i principali modelli di intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di incorporare i propri dati per la differenziazione strategica. Insieme alla possibilità di creare flussi di lavoro RAG e agenti LLM, Scale AI fornisce una piattaforma AI generativa full-stack per lo sviluppo accelerato di applicazioni AI.

Home page dell'intelligenza artificiale in scala

Shakudo – Soluzioni LLM

Shakudo offre una soluzione unificata per l'implementazione di Large Language Models (LLM), la gestione di database vettoriali e la creazione di solide pipeline di dati. Semplifica la transizione dalle demo locali ai servizi LLM di livello produttivo con monitoraggio in tempo reale e orchestrazione automatizzata. La piattaforma supporta operazioni flessibili di intelligenza artificiale generativa, database vettoriali ad alto rendimento e fornisce una varietà di strumenti LLMOps specializzati, migliorando la ricchezza funzionale degli stack tecnologici esistenti.

Pagina del prodotto Shakundo RAG Workflows

Ciascuna piattaforma/azienda menzionata ha il proprio insieme di caratteristiche e capacità uniche e potrebbe essere esplorata ulteriormente per capire come sfruttarle per connettere i dati aziendali e implementare i flussi di lavoro RAG.

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Flussi di lavoro RAG con Nanonet

Nel campo dell’aumento dei modelli linguistici per fornire risposte più precise e approfondite, il Retrieval Augmented Generation (RAG) rappresenta un meccanismo fondamentale. Questo intricato processo aumenta l’affidabilità e l’utilità dei sistemi di intelligenza artificiale, garantendo che non operino semplicemente nel vuoto delle informazioni.

Al centro di tutto ciò, Nanonets AI Assistant emerge come un compagno AI sicuro e multifunzionale progettato per colmare il divario tra le tue conoscenze organizzative e i Large Language Models (LLM), il tutto all'interno di un'interfaccia intuitiva.

Ecco uno sguardo all'integrazione perfetta e al miglioramento del flusso di lavoro offerti dalle funzionalità RAG di Nanonets:

Connettività dati:

Nanonets facilita connessioni continue a oltre 100 popolari applicazioni per spazi di lavoro tra cui Slack, Notion, Google Suite, Salesforce e Zendesk, tra gli altri. È abile nella gestione di un ampio spettro di tipi di dati, siano essi non strutturati come PDF, TXT, immagini, file audio e video o dati strutturati come CSV, fogli di calcolo, MongoDB e database SQL. Questa connettività di dati ad ampio spettro garantisce una solida base di conoscenze da cui attingere il meccanismo RAG.

Agenti di attivazione e azione:

Con Nanonets, impostare agenti di attivazione/azione è un gioco da ragazzi. Questi agenti sono vigili sugli eventi nelle app dell'area di lavoro, avviando le azioni necessarie. Ad esempio, stabilisci un flusso di lavoro per monitorare le nuove email support@tua_azienda.com, utilizza la documentazione e le conversazioni e-mail precedenti come base di conoscenza, elabora una risposta e-mail approfondita e inviala, il tutto orchestrato senza problemi.

Inserimento e indicizzazione dei dati semplificati:

L'acquisizione e l'indicizzazione ottimizzate dei dati fanno parte del pacchetto, garantendo un'elaborazione fluida dei dati che viene gestita in background dall'Assistente AI Nanonets. Questa ottimizzazione è fondamentale per la sincronizzazione in tempo reale con le origini dati, garantendo che il meccanismo RAG disponga delle informazioni più recenti con cui lavorare.

Per iniziare, puoi chiamare uno dei nostri esperti di intelligenza artificiale e possiamo fornirti una demo e una prova personalizzate dell'Assistente AI Nanonets in base al tuo caso d'uso.

Una volta configurato, puoi utilizzare il tuo Nanonets AI Assistant per:

Crea flussi di lavoro RAG Chat

Fornisci ai tuoi team informazioni complete e in tempo reale da tutte le tue origini dati.

Crea flussi di lavoro dell'agente RAG

Utilizza il linguaggio naturale per creare ed eseguire flussi di lavoro complessi basati su LLM che interagiscono con tutte le tue app e i tuoi dati.

Distribuisci chatbot basati su RAG

Costruisci e distribuisci chatbot con intelligenza artificiale personalizzati pronti all'uso che ti riconoscono in pochi minuti.

Promuovi l'efficienza del tuo team

Con Nanonets AI, non stai solo integrando i dati; stai potenziando le capacità del tuo team. Automatizzando le attività banali e fornendo risposte approfondite, i tuoi team possono riallocare la propria attenzione su iniziative strategiche.

L'Assistente AI basato su RAG di Nanonets è più di un semplice strumento; è un catalizzatore che semplifica le operazioni, migliora l'accessibilità ai dati e spinge la tua organizzazione verso un futuro di processo decisionale informato e automazione.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/retrieval-augmented-generation/