Introductie

Retrieval Augmented Generation, of RAG, is een mechanisme dat grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT helpt bruikbaarder en beter geïnformeerd te worden door informatie uit een opslag met nuttige gegevens op te halen, net zoals het ophalen van een boek uit een bibliotheek. Hier ziet u hoe RAG magie maakt met eenvoudige AI-workflows:

• Kennisbank (invoer): Zie dit als een grote bibliotheek vol nuttige dingen: veelgestelde vragen, handleidingen, documenten, enz. Wanneer er een vraag opduikt, zoekt het systeem hier naar antwoorden.
• Trigger/query (invoer): Dit is het startpunt. Meestal is het een vraag of verzoek van een gebruiker die tegen het systeem zegt: "Hé, ik wil dat je iets doet!"
• Taak/actie (uitvoer): Zodra het systeem de trigger krijgt, komt het in actie. Als het een vraag is, wordt er een antwoord gevonden. Als het een verzoek is om iets te doen, wordt dat gedaan.

Laten we nu het RAG-mechanisme in eenvoudige stappen opsplitsen:

1. Ophalen: Ten eerste, wanneer er een vraag of verzoek binnenkomt, doorzoekt RAG de Knowledge Base om relevante informatie te vinden.
2. toenemen: Vervolgens neemt het deze informatie en vermengt het met de oorspronkelijke vraag of verzoek. Dit is hetzelfde als meer details toevoegen aan het basisverzoek om er zeker van te zijn dat het systeem het volledig begrijpt.
3. Generatie: Ten slotte wordt al deze rijke informatie bij de hand en wordt deze in een groot taalmodel ingevoerd, dat vervolgens een goed geïnformeerd antwoord geeft of de vereiste actie uitvoert.

Kortom, RAG is zoiets als het hebben van een slimme assistent die eerst nuttige informatie opzoekt, deze combineert met de vraag die voorhanden is, en vervolgens een goed afgerond antwoord geeft of een taak uitvoert als dat nodig is. Op deze manier schiet uw AI-systeem met RAG niet alleen maar in het donker; het heeft een solide basis aan informatie om vanuit te werken, waardoor het betrouwbaarder en nuttiger wordt.

Welk probleem lossen ze op?

Het overbruggen van de kenniskloof

Generatieve AI, mogelijk gemaakt door LLM's, is bedreven in het voortbrengen van tekstreacties op basis van een enorme hoeveelheid gegevens waarop het is getraind. Hoewel deze training het mogelijk maakt leesbare en gedetailleerde tekst te creëren, is de statische aard van de trainingsgegevens een kritische beperking. De informatie binnen het model raakt na verloop van tijd verouderd, en in een dynamisch scenario zoals een zakelijke chatbot kan de afwezigheid van realtime of organisatiespecifieke gegevens leiden tot onjuiste of misleidende reacties. Dit scenario is schadelijk omdat het het vertrouwen van de gebruiker in de technologie ondermijnt, wat een aanzienlijke uitdaging vormt, vooral bij klantgerichte of bedrijfskritische toepassingen.

De RAG-oplossing

RAG komt te hulp door de generatieve mogelijkheden van LLM's te combineren met het realtime, gericht ophalen van informatie, zonder het onderliggende model te veranderen. Door deze fusie kan het AI-systeem antwoorden bieden die niet alleen contextueel geschikt zijn, maar ook gebaseerd zijn op de meest actuele gegevens. In een sportcompetitiescenario, terwijl een LLM algemene informatie over de sport of teams zou kunnen bieden, stelt RAG de AI bijvoorbeeld in staat om realtime updates te leveren over recente wedstrijden of spelersblessures door toegang te krijgen tot externe gegevensbronnen zoals databases, nieuwsfeeds of zelfs de eigen dataopslagplaatsen van de competitie.

Gegevens die actueel blijven

De essentie van RAG ligt in het vermogen om de LLM uit te breiden met nieuwe, domeinspecifieke gegevens. Het voortdurend bijwerken van de kennisopslagplaats in RAG is een kosteneffectieve manier om ervoor te zorgen dat de generatieve AI actueel blijft. Bovendien biedt het een contextlaag die een algemene LLM mist, waardoor de kwaliteit van de reacties wordt verbeterd. De mogelijkheid om onjuiste informatie binnen de kennisopslagplaats van de RAG te identificeren, corrigeren of verwijderen draagt ​​verder bij aan de aantrekkingskracht ervan en zorgt voor een zelfcorrigerend mechanisme voor het nauwkeuriger ophalen van informatie.

Voorbeelden van RAG-workflows

In het evoluerende domein van kunstmatige intelligentie maakt Retrieval-Augmented Generation (RAG) een substantiële impact in verschillende bedrijfssectoren door de mogelijkheden van Large Language Models (LLM's) aanzienlijk te verbeteren. Laten we een paar voorbeelden bekijken om een ​​idee te krijgen van hoe RAG-workflows taken automatiseren:

1. Interne teamkennis ophalen en delen:
   1. Scenario: Een multinationale onderneming met een gediversifieerde portefeuille aan projecten wordt vaak geconfronteerd met uitdagingen bij het efficiënt delen van kennis en inzichten tussen haar teams. Om dit te verlichten implementeert het bedrijf een RAG-augmented platform om het intern ophalen en delen van kennis te stroomlijnen.
   2. Workflow:
      1. Ophalen:
         1. Voorbeeldvraag: Een projectmanager vraagt: "Hebben we de afgelopen drie jaar aan projecten gewerkt die verband houden met hernieuwbare energie?"
         2. Het RAG-mechanisme doorzoekt onmiddellijk de interne databases, eerdere projectrapporten en andere relevante opslagplaatsen om informatie op te halen over de betrokkenheid van het bedrijf bij duurzame energieprojecten gedurende de opgegeven periode.
      2. toenemen:
         1. De opgehaalde gegevens omvatten projecttitels, sleutelpersoneel, definitieve resultaten en de resultaten van elk project.
         2. Het kan ook links ophalen naar relevante communicatie, presentaties of documenten die intern zijn gedeeld tijdens de loop van deze projecten.
      3. Generatie:
         1. Voorbeeldantwoord: Het systeem genereert een uitgebreid antwoord:
            “Ja, de afgelopen drie jaar hebben we drie grote duurzame energieprojecten uitgevoerd. Project ‘Solar Innovations’ werd geleid door Sarah Johnson van het Duurzaamheidsteam en werd in december 2021 afgesloten met de ontwikkeling van een prototype van een laadstation op zonne-energie. Project 'Wind Energy Efficiency' onder leiding van Mark D'Souza, gericht op het verbeteren van de efficiëntie van windturbines en werd voltooid in juni 2022. Ten slotte was 'Renewable Energy Policy Advocacy' een departementoverschrijdend initiatief dat in september 2022 werd afgerond en een beleidsvoorstel opleverde voor het bevorderen van de adoptie van hernieuwbare energie binnen lokale gemeenschappen. Relevante documenten, rapporten en presentaties zijn toegankelijk via de aangeboden links.”
2. Geautomatiseerde marketingcampagnes:
   • Scenario: Een digitaal marketingbureau implementeert RAG om de creatie en inzet van marketingcampagnes te automatiseren op basis van realtime markttrends en consumentengedrag.
   • Workflow:
     • Ophalen: Telkens wanneer een nieuwe lead in het systeem komt, haalt het RAG-mechanisme relevante details van de lead en zijn organisatie op en activeert het de start van de workflow.
     • toenemen: Het combineert deze gegevens met de marketingdoelstellingen, merkrichtlijnen en demografische doelgroepen van de klant.
     • Taak uitvoering: Het systeem ontwerpt en implementeert autonoom een ​​op maat gemaakte marketingcampagne via verschillende digitale kanalen om te profiteren van de geïdentificeerde trend, waarbij de prestaties van de campagne in realtime worden gevolgd voor mogelijke aanpassingen.
3. Juridisch onderzoek en casusvoorbereiding:
   • Scenario: Een advocatenkantoor integreert RAG om juridisch onderzoek en de voorbereiding van rechtszaken te bespoedigen.
   • Workflow:
     • Ophalen: Op basis van input over een nieuwe zaak haalt het relevante juridische precedenten, statuten en recente uitspraken op.
     • toenemen: Het correleert deze gegevens met de details van de zaak.
     • Generatie: Het systeem stelt een voorlopige procesbeschrijving op, waardoor de tijd die advocaten aan vooronderzoek besteden aanzienlijk wordt verminderd.
4. Verbetering van de klantenservice:
   • Scenario: Een telecommunicatiebedrijf implementeert een RAG-uitgebreide chatbot om vragen van klanten over abonnementsdetails, facturering en het oplossen van veelvoorkomende problemen af ​​te handelen.
   • Workflow:
     • Ophalen: Bij ontvangst van een vraag over de datalimiet van een specifiek abonnement, verwijst het systeem naar de nieuwste abonnementen en aanbiedingen uit de database.
     • toenemen: Het combineert deze opgehaalde informatie met de huidige abonnementsgegevens van de klant (uit het klantprofiel) en de oorspronkelijke zoekopdracht.
     • Generatie: het systeem genereert een antwoord op maat, waarin de verschillen in datalimieten tussen het huidige abonnement van de klant en het opgevraagde abonnement worden uitgelegd.
5. Voorraadbeheer en herbestellingen:
   1. Scenario: Een e-commercebedrijf maakt gebruik van een door RAG aangevuld systeem om de voorraad te beheren en producten automatisch opnieuw te ordenen wanneer de voorraadniveaus onder een vooraf bepaalde drempel komen.
   2. Workflow:
      1. ophalen: Wanneer de voorraad van een product een laag niveau bereikt, controleert het systeem de verkoopgeschiedenis, seizoensgebonden vraagschommelingen en huidige markttrends vanuit de database.
      2. Vergroting: Door de opgehaalde gegevens te combineren met de bestelfrequentie, doorlooptijden en leveranciersgegevens van het product, wordt de optimale hoeveelheid bepaald die opnieuw moet worden besteld.
      3. Taakuitvoering: Het systeem communiceert vervolgens met de inkoopsoftware van het bedrijf om automatisch een inkooporder bij de leverancier te plaatsen, zodat het e-commerceplatform nooit zonder populaire producten komt te zitten.
6. Onboarding van medewerkers en IT-configuratie:
   1. Scenario: Een multinational gebruikt een door RAG aangedreven systeem om het onboardingproces voor nieuwe werknemers te stroomlijnen, zodat alle IT-vereisten vóór de eerste werkdag van de werknemer zijn geregeld.
   2. Workflow:
      1. ophalen: Bij ontvangst van gegevens over een nieuwe medewerker raadpleegt het systeem de HR-database om de rol, afdeling en locatie van de medewerker te bepalen.
      2. Vergroting: Het correleert deze informatie met het IT-beleid van het bedrijf en bepaalt de software, hardware en toegangsrechten die de nieuwe medewerker nodig heeft.
      3. Taakuitvoering: Het systeem communiceert vervolgens met het ticketingsysteem van de IT-afdeling en genereert automatisch tickets voor het opzetten van een nieuw werkstation, het installeren van de benodigde software en het verlenen van de juiste systeemtoegang. Dit zorgt ervoor dat wanneer de nieuwe medewerker begint, zijn werkplek gereed is en hij meteen in zijn verantwoordelijkheden kan duiken.

Deze voorbeelden onderstrepen de veelzijdigheid en praktische voordelen van het gebruik van RAG-workflows bij het aanpakken van complexe, realtime zakelijke uitdagingen in een groot aantal domeinen.

Verbind uw gegevens en apps met Nanonets AI Assistant om met gegevens te chatten, aangepaste chatbots en agenten in te zetten en RAG-workflows te creëren.

Hoe bouwt u uw eigen RAG-workflows?

Proces voor het bouwen van een RAG-workflow

Het proces van het bouwen van een Retrieval Augmented Generation (RAG)-workflow kan worden opgesplitst in verschillende belangrijke stappen. Deze stappen kunnen worden onderverdeeld in drie hoofdprocessen: inname, ophalen en generatie, evenals wat extra voorbereiding:

1. Bereiding:

• Voorbereiding op de kennisbank: Bereid een gegevensopslagplaats of kennisbank voor door gegevens uit verschillende bronnen op te nemen: apps, documenten, databases. Deze gegevens moeten worden opgemaakt om efficiënte doorzoekbaarheid mogelijk te maken, wat in feite betekent dat deze gegevens moeten worden opgemaakt in een uniforme 'Document'-objectrepresentatie.

2. Innameproces:

• Vectordatabase-instelling: Gebruik vectordatabases als kennisbanken en gebruik verschillende indexeringsalgoritmen om hoog-dimensionale vectoren te organiseren, waardoor snelle en robuuste zoekmogelijkheden mogelijk worden.
  • Data-extractie: Haal gegevens uit deze documenten.
  • Gegevens chunking: Verdeel documenten in stukjes gegevenssecties.
  • Gegevens insluiten: Transformeer deze stukjes in inbedding met behulp van een inbeddingsmodel zoals dat van OpenAI.
• Ontwikkel een mechanisme om uw gebruikersquery op te nemen. Dit kan een gebruikersinterface zijn of een API-gebaseerde workflow.

3. Ophaalproces:

• Query-insluiting: Haal de gegevensinsluiting voor de gebruikersquery op.
• Ophalen van stukken: Voer een hybride zoekopdracht uit om de meest relevante opgeslagen segmenten in de vectordatabase te vinden op basis van de insluiting van de zoekopdracht.
• Inhoud trekken: Haal de meest relevante inhoud uit uw kennisbank als context naar uw prompt.

4. Generatieproces:

• Snelle generatie: Combineer de opgehaalde informatie met de oorspronkelijke query om een ​​prompt te vormen. Nu kun je optreden –
  • Reactie genereren: Stuur de gecombineerde prompttekst naar het LLM (Large Language Model) om een ​​goed geïnformeerd antwoord te genereren.
  • Taakuitvoering: Stuur de gecombineerde prompttekst naar uw LLM-gegevensagent, die op basis van uw vraag de juiste taak zal afleiden en uitvoeren. U kunt bijvoorbeeld een Gmail-dataagent maken en deze vervolgens vragen om “promotie-e-mails te sturen naar recente Hubspot-leads” en de dataagent zal –
    • haal recente leads op van Hubspot.
    • gebruik uw kennisbank om relevante informatie over leads te krijgen. Uw kennisbank kan gegevens uit meerdere gegevensbronnen opnemen: LinkedIn, Lead Enrichment API's, enzovoort.
    • stel gepersonaliseerde promotionele e-mails samen voor elke lead.
    • stuur deze e-mails via uw e-mailprovider/e-mailcampagnemanager.

5. Configuratie en optimalisatie:

• maatwerk: Pas de werkstroom aan om aan specifieke vereisten te voldoen, waaronder mogelijk het aanpassen van de opnamestroom, zoals voorverwerking, chunking en het selecteren van het insluitingsmodel.
• optimalisatie: Implementeer optimalisatiestrategieën om de kwaliteit van het ophalen te verbeteren en het aantal tokens dat moet worden verwerkt te verminderen, wat zou kunnen leiden tot prestatie- en kostenoptimalisatie op schaal.

Er zelf een implementeren

Het implementeren van een Retrieval Augmented Generation (RAG)-workflow is een complexe taak die talloze stappen en een goed begrip van de onderliggende algoritmen en systemen omvat. Hieronder staan ​​de gemarkeerde uitdagingen en stappen om deze te overwinnen voor degenen die een RAG-workflow willen implementeren:

Uitdagingen bij het bouwen van uw eigen RAG-workflow:

1. Nieuwheid en gebrek aan gevestigde praktijken: RAG is een relatief nieuwe technologie, voor het eerst voorgesteld in 2020, en ontwikkelaars zijn nog steeds bezig met het uitzoeken van de beste praktijken voor het implementeren van de mechanismen voor het ophalen van informatie in generatieve AI.
2. Kosten: Het implementeren van RAG zal duurder zijn dan het gebruik van alleen een Large Language Model (LLM). Het is echter minder duur dan het regelmatig omscholen van de LLM.
3. Gegevensstructurering: Bepalen hoe gestructureerde en ongestructureerde gegevens het beste kunnen worden gemodelleerd binnen de kennisbibliotheek en vectordatabase is een belangrijke uitdaging.
4. Incrementele gegevensinvoer: Het ontwikkelen van processen voor het stapsgewijs invoeren van gegevens in het RAG-systeem is van cruciaal belang.
5. Onnauwkeurigheden bij het hanteren: Het is noodzakelijk om processen in te voeren om meldingen van onjuistheden af ​​te handelen en deze informatiebronnen in het RAG-systeem te corrigeren of te verwijderen.

Verbind uw gegevens en apps met Nanonets AI Assistant om met gegevens te chatten, aangepaste chatbots en agenten in te zetten en RAG-workflows te creëren.

Hoe u aan de slag kunt gaan met het maken van uw eigen RAG-workflow:

Het implementeren van een RAG-workflow vereist een combinatie van technische kennis, de juiste tools en voortdurend leren en optimaliseren om de effectiviteit en efficiëntie ervan bij het behalen van uw doelstellingen te garanderen. Voor degenen die zelf RAG-workflows willen implementeren, hebben we een lijst samengesteld met uitgebreide praktische handleidingen die u in detail door de implementatieprocessen leiden –

Elk van de tutorials wordt geleverd met een unieke aanpak of platform om de gewenste implementatie van de gespecificeerde onderwerpen te bereiken.

Als u zich wilt verdiepen in het bouwen van uw eigen RAG-workflows, raden we u aan alle hierboven genoemde artikelen te lezen om een ​​holistisch inzicht te krijgen dat nodig is om aan de slag te gaan met uw reis.

Implementeer RAG-workflows met behulp van ML-platforms

Hoewel de aantrekkingskracht van het vanaf de basis opbouwen van een Retrieval Augmented Generation (RAG)-workflow een zeker gevoel van voldoening en maatwerk biedt, is het onmiskenbaar een complexe onderneming. Verschillende bedrijven zijn zich bewust van de complexiteit en uitdagingen en hebben een stap naar voren gezet door gespecialiseerde platforms en diensten aan te bieden om dit proces te vereenvoudigen. Door gebruik te maken van deze platforms kan niet alleen waardevolle tijd en middelen worden bespaard, maar kan er ook voor worden gezorgd dat de implementatie gebaseerd is op best practices uit de branche en is geoptimaliseerd voor prestaties.

Voor organisaties of individuen die misschien niet over de bandbreedte of expertise beschikken om een ​​RAG-systeem helemaal opnieuw op te bouwen, bieden deze ML-platforms een haalbare oplossing. Door voor deze platforms te kiezen, kunt u:

• Omzeil de technische complexiteiten: Vermijd de ingewikkelde stappen van het structureren, insluiten en ophalen van gegevens. Deze platforms worden vaak geleverd met kant-en-klare oplossingen en raamwerken die op maat zijn gemaakt voor RAG-workflows.
• Maak gebruik van expertise: Profiteer van de expertise van professionals die een diepgaand inzicht hebben in RAG-systemen en al veel van de uitdagingen die gepaard gaan met de implementatie ervan hebben aangepakt.
• Schaalbaarheid: Deze platforms zijn vaak ontworpen met schaalbaarheid in het achterhoofd, zodat het systeem zich kan aanpassen zonder een volledige revisie als uw gegevens groeien of uw vereisten veranderen.
• Kosten efficiëntie: Hoewel er kosten verbonden zijn aan het gebruik van een platform, kan het op de lange termijn kosteneffectiever blijken te zijn, vooral als je de kosten van probleemoplossing, optimalisatie en mogelijke herimplementaties in ogenschouw neemt.

Laten we eens kijken naar platforms die mogelijkheden bieden voor het maken van RAG-workflows.

Nanonetten

Nanonets biedt veilige AI-assistenten, chatbots en RAG-workflows, mogelijk gemaakt door de gegevens van uw bedrijf. Het maakt realtime gegevenssynchronisatie tussen verschillende gegevensbronnen mogelijk, waardoor het uitgebreide ophalen van informatie voor teams wordt vergemakkelijkt. Het platform maakt de creatie van chatbots mogelijk, samen met de implementatie van complexe workflows via natuurlijke taal, mogelijk gemaakt door Large Language Models (LLM's). Het biedt ook dataconnectoren om gegevens in uw apps te lezen en te schrijven, en de mogelijkheid om LLM-agents te gebruiken om rechtstreeks acties uit te voeren op externe apps.

Nanonets AI Assistant-productpagina

AWS generatieve AI

AWS biedt een verscheidenheid aan diensten en tools onder de paraplu van Generatieve AI om tegemoet te komen aan verschillende zakelijke behoeften. Het biedt toegang tot een breed scala aan toonaangevende funderingsmodellen van verschillende aanbieders via Amazon Bedrock. Gebruikers kunnen deze basismodellen aanpassen met hun eigen gegevens om meer gepersonaliseerde en gedifferentieerde ervaringen op te bouwen. AWS legt de nadruk op veiligheid en privacy en zorgt voor gegevensbescherming bij het aanpassen van basismodellen. Het benadrukt ook een kosteneffectieve infrastructuur voor het schalen van generatieve AI, met opties zoals AWS Trainium, AWS Inferentia en NVIDIA GPU's om de beste prijs-kwaliteitverhouding te bereiken. Bovendien faciliteert AWS het bouwen, trainen en inzetten van funderingsmodellen op Amazon SageMaker, waardoor de kracht van funderingsmodellen wordt uitgebreid naar de specifieke gebruiksscenario's van een gebruiker.

AWS Generatieve AI-productpagina

Generatieve AI op Google Cloud

De generatieve AI van Google Cloud biedt een robuust pakket tools voor het ontwikkelen van AI-modellen, het verbeteren van zoekopdrachten en het mogelijk maken van AI-gestuurde gesprekken. Het blinkt uit in sentimentanalyse, taalverwerking, spraaktechnologieën en geautomatiseerd documentbeheer. Bovendien kan het RAG-workflows en LLM-agenten creëren, die tegemoetkomen aan diverse zakelijke vereisten met een meertalige aanpak, waardoor het een alomvattende oplossing is voor verschillende bedrijfsbehoeften.

Generatieve AI van Google Cloud

Oracle generatieve AI

Oracle's Generative AI (OCI Generative AI) is op maat gemaakt voor ondernemingen en biedt superieure modellen in combinatie met uitstekend databeheer, AI-infrastructuur en bedrijfsapplicaties. Het maakt het mogelijk modellen te verfijnen met behulp van de eigen gegevens van de gebruiker zonder deze te delen met grote taalmodelaanbieders of andere klanten, waardoor de veiligheid en privacy worden gegarandeerd. Het platform maakt de inzet van modellen op speciale AI-clusters mogelijk voor voorspelbare prestaties en prijzen. OCI Genative AI biedt verschillende gebruiksscenario's, zoals het samenvatten van teksten, het genereren van kopieën, het maken van chatbots, stilistische conversie, tekstclassificatie en het zoeken naar gegevens, waarmee een spectrum aan bedrijfsbehoeften wordt aangepakt. Het verwerkt de invoer van de gebruiker, waaronder natuurlijke taal, invoer-/uitvoervoorbeelden en instructies, om informatie te genereren, samen te vatten, te transformeren, te extraheren of tekst te classificeren op basis van gebruikersverzoeken, waarbij een antwoord in het opgegeven formaat wordt teruggestuurd.

Oracle generatieve AI

Cloudera

Op het gebied van generatieve AI komt Cloudera naar voren als een betrouwbare bondgenoot voor ondernemingen. Hun open data lakehouse, toegankelijk op zowel publieke als private clouds, is een hoeksteen. Ze bieden een scala aan datadiensten die het hele traject van de datalevenscyclus ondersteunen, van de edge tot AI. Hun mogelijkheden strekken zich uit tot realtime datastreaming, dataopslag en -analyse in open lakehouses, en de inzet en monitoring van machine learning-modellen via het Cloudera Data Platform. Het is veelbetekenend dat Cloudera het creëren van Retrieval Augmented Generation-workflows mogelijk maakt, waarbij een krachtige combinatie van ophaal- en generatiemogelijkheden voor verbeterde AI-toepassingen wordt gecombineerd.

Cloudera-blogpagina

Verzamelen

Glean maakt gebruik van AI om het zoeken op de werkplek en het ontdekken van kennis te verbeteren. Het maakt gebruik van vectorzoekopdrachten en op deep learning gebaseerde grote taalmodellen voor semantisch begrip van zoekopdrachten, waardoor de zoekrelevantie voortdurend wordt verbeterd. Het biedt ook een generatieve AI-assistent voor het beantwoorden van vragen en het samenvatten van informatie uit documenten, tickets en meer. Het platform biedt gepersonaliseerde zoekresultaten en suggereert informatie op basis van gebruikersactiviteit en trends, naast het faciliteren van eenvoudige installatie en integratie met meer dan 100 connectoren voor verschillende apps.

Glan-startpagina

landbot

Landbot biedt een reeks tools voor het creëren van gesprekservaringen. Het vergemakkelijkt het genereren van leads, klantbetrokkenheid en ondersteuning via chatbots op websites of WhatsApp. Gebruikers kunnen chatbots ontwerpen, implementeren en schalen met een codeloze bouwer, en deze integreren met populaire platforms zoals Slack en Messenger. Het biedt ook verschillende sjablonen voor verschillende gebruiksscenario's, zoals het genereren van leads, klantenondersteuning en productpromotie

Landbot.io-startpagina

Chatbasis

Chatbase biedt een platform voor het aanpassen van ChatGPT zodat het aansluit bij de persoonlijkheid en het uiterlijk van de website van een merk. Het maakt het verzamelen van leads, dagelijkse samenvattingen van gesprekken en integratie met andere tools zoals Zapier, Slack en Messenger mogelijk. Het platform is ontworpen om bedrijven een gepersonaliseerde chatbotervaring te bieden.

Chatbase-productpagina

Schaal AI

Scale AI pakt het dataknelpunt bij de ontwikkeling van AI-applicaties aan door fine-tuning en RLHF aan te bieden voor het aanpassen van basismodellen aan specifieke bedrijfsbehoeften. Het integreert of werkt samen met toonaangevende AI-modellen, waardoor ondernemingen hun gegevens kunnen integreren voor strategische differentiatie. Gecombineerd met de mogelijkheid om RAG-workflows en LLM-agents te creëren, biedt Scale AI een full-stack generatief AI-platform voor versnelde ontwikkeling van AI-applicaties.

Schaal AI-startpagina

Shakudo – LLM-oplossingen

Shakudo biedt een uniforme oplossing voor het implementeren van Large Language Models (LLM's), het beheren van vectordatabases en het opzetten van robuuste datapijplijnen. Het stroomlijnt de overgang van lokale demo's naar LLM-services op productieniveau met realtime monitoring en geautomatiseerde orkestratie. Het platform ondersteunt flexibele generatieve AI-bewerkingen, vectordatabases met hoge doorvoer en biedt een verscheidenheid aan gespecialiseerde LLMOps-tools, waardoor de functionele rijkdom van bestaande tech-stacks wordt vergroot.

Shakundo RAG Workflows-productpagina

Elk genoemd platform/bedrijf heeft zijn eigen set unieke kenmerken en mogelijkheden, en zou verder kunnen worden onderzocht om te begrijpen hoe deze kunnen worden ingezet voor het verbinden van bedrijfsgegevens en het implementeren van RAG-workflows.

Verbind uw gegevens en apps met Nanonets AI Assistant om met gegevens te chatten, aangepaste chatbots en agenten in te zetten en RAG-workflows te creëren.

RAG-workflows met nanonetten

Op het gebied van het uitbreiden van taalmodellen om nauwkeurigere en inzichtelijkere reacties te leveren, vormt Retrieval Augmented Generation (RAG) een cruciaal mechanisme. Dit ingewikkelde proces verhoogt de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van AI-systemen en zorgt ervoor dat ze niet alleen maar in een informatievacuüm opereren.

De kern hiervan is dat Nanonets AI Assistant naar voren komt als een veilige, multifunctionele AI-metgezel die is ontworpen om de kloof te overbruggen tussen uw organisatorische kennis en grote taalmodellen (LLM's), allemaal binnen een gebruiksvriendelijke interface.

Hier is een glimp van de naadloze integratie en workflowverbetering die wordt geboden door de RAG-mogelijkheden van Nanonets:

Gegevensconnectiviteit:

Nanonets maakt naadloze verbindingen mogelijk met meer dan 100 populaire werkruimtetoepassingen, waaronder onder meer Slack, Notion, Google Suite, Salesforce en Zendesk. Het is bedreven in het verwerken van een breed spectrum aan gegevenstypen, of het nu ongestructureerd is zoals PDF's, TXT's, afbeeldingen, audio- en videobestanden, of gestructureerde gegevens zoals CSV's, spreadsheets, MongoDB en SQL-databases. Deze breedspectrumdataconnectiviteit zorgt voor een robuuste kennisbasis waaruit het RAG-mechanisme kan putten.

Trigger- en actieagenten:

Met Nanonets is het opzetten van trigger-/actieagenten een fluitje van een cent. Deze agenten zijn waakzaam voor gebeurtenissen in uw werkruimte-apps en initiëren indien nodig acties. Zet bijvoorbeeld een workflow op om nieuwe e-mails te monitoren support@uw_bedrijf.com, gebruik uw documentatie en eerdere e-mailgesprekken als kennisbank, stel een inzichtelijke e-mailreactie op en verstuur deze, allemaal naadloos georkestreerd.

Gestroomlijnde gegevensopname en indexering:

Geoptimaliseerde gegevensopname en indexering maken deel uit van het pakket en zorgen voor een soepele gegevensverwerking die op de achtergrond wordt afgehandeld door de Nanonets AI Assistant. Deze optimalisatie is cruciaal voor de realtime synchronisatie met gegevensbronnen, zodat het RAG-mechanisme over de nieuwste informatie beschikt om mee te werken.

Om aan de slag te gaan, kunt u bellen met een van onze AI-experts en kunnen wij u een gepersonaliseerde demo en proefversie van de Nanonets AI Assistant geven op basis van uw gebruiksscenario.

Eenmaal ingesteld, kunt u uw Nanonets AI Assistant gebruiken om:

Creëer RAG-chatworkflows

Bied uw teams uitgebreide, realtime informatie uit al uw gegevensbronnen.

Creëer RAG-agentworkflows

Gebruik natuurlijke taal om complexe workflows te creëren en uit te voeren, mogelijk gemaakt door LLM's die communiceren met al uw apps en gegevens.

Implementeer op RAG gebaseerde chatbots

Bouw en implementeer gebruiksklare aangepaste AI-chatbots die u binnen enkele minuten kennen.

Stimuleer de efficiëntie van uw team

Met Nanonets AI integreert u niet alleen gegevens; u vergroot de capaciteiten van uw team. Door alledaagse taken te automatiseren en inzichtelijke reacties te bieden, kunnen uw teams hun focus verleggen naar strategische initiatieven.

De RAG-gestuurde AI-assistent van Nanonets is meer dan alleen een hulpmiddel; het is een katalysator die de bedrijfsvoering stroomlijnt, de toegankelijkheid van gegevens verbetert en uw organisatie richting een toekomst van geïnformeerde besluitvorming en automatisering stuwt.

Verbind uw gegevens en apps met Nanonets AI Assistant om met gegevens te chatten, aangepaste chatbots en agenten in te zetten en RAG-workflows te creëren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/retrieval-augmented-generation/