Giriş

Cohere, verimli Kurumsal Arama için yeni nesil temel modeli Rerank 3'ü tanıttı ve Alma Artırılmış Nesil(RAG). Rerank modeli her türlü cihazla uyumludur. veritabanı veya arama dizini ve yerel arama yetenekleriyle herhangi bir yasal uygulamaya da entegre edilebilir. Tek bir kod satırının arama performansını artırabileceğini veya bir arama çalıştırma maliyetini azaltabileceğini hayal bile edemezsiniz. RAG uygulaması gecikme üzerinde ihmal edilebilir bir etkiye sahiptir.  

Bu temel modelin kurumsal arama ve RAG sistemlerini gelişmiş doğruluk ve verimlilikle geliştirmek için nasıl ayarlandığını inceleyelim. 

Yeniden Sıralama Yetenekleri 

Rerank, kurumsal arama için aşağıdakileri içeren en iyi yetenekleri sunar: 

• Daha uzun biçimli belgeler için arama kalitesini önemli ölçüde artıran 4K bağlam uzunluğu. 
• Tablolar, kodlar gibi çok yönlü ve yarı yapılandırılmış veriler üzerinde arama yapabilir. JSON belgeler, faturalar ve e-postalar. 
• 100'den fazla dili kapsayabilir.
• Arttırılmış gecikme süresi ve azaltılmış toplam sahip olma maliyeti (TCO)

Üretken yapay zeka modelleri uzun bağlamlarda bir RAG yürütme potansiyeli vardır. Doğruluk puanını, gecikmeyi ve maliyeti artırmak için RAG çözümünün bir üretim kombinasyonu gerektirmesi gerekir. AI modelleri ve tabii ki Rerank modeli. Yeniden sıralama3'ün yüksek hassasiyetli semantik yeniden sıralaması, üretim modeline yalnızca ilgili bilgilerin beslenmesini sağlar; bu da yanıt doğruluğunu artırır ve özellikle milyonlarca belgeden bilgi alınırken gecikmeyi ve maliyeti çok düşük tutar. 

Gelişmiş Kurumsal Arama

Kurumsal veriler genellikle çok karmaşıktır ve organizasyona yerleştirilmiş mevcut sistemler, çok yönlü ve yarı yapılandırılmış veri kaynakları aracılığıyla arama yaparken zorluklarla karşılaşmaktadır. Büyük ölçüde, kuruluştaki en yararlı veriler, kurumsal uygulamalarda çok yaygın olan JSON gibi basit belge biçiminde değildir. Rerank 3, e-postalar gibi karmaşık, çok yönlü öğeleri, güncellikleri de dahil olmak üzere ilgili meta veri alanlarına göre kolayca sıralayabilir. 

Rerank 3, kodu alma becerisini önemli ölçüde artırır. Bu, ister şirketlerinin kod tabanında ister geniş belge havuzlarında doğru kod parçacıklarını daha hızlı bulmalarına yardımcı olarak mühendislerin üretkenliğini artırabilir.

Teknoloji devleri aynı zamanda çok dilli veri kaynaklarıyla da ilgileniyor ve daha önce çok dilli erişim, anahtar kelimeye dayalı yöntemlerde en büyük zorluktu. Rerank 3 modelleri, 100'den fazla dilde güçlü bir çok dilli performans sunarak, İngilizce konuşmayan müşteriler için geri alma sürecini basitleştirir. 

Anlamsal arama ve RAG sistemlerinde önemli bir zorluk, veri yığınlama optimizasyonudur. Rerank 3, 4k bağlam penceresiyle bu sorunu gidererek daha büyük belgelerin doğrudan işlenmesine olanak tanır. Bu, alaka puanlaması sırasında bağlamın daha iyi değerlendirilmesine yol açar.

Rerank 3, Elastic'in Çıkarım API'sinde de desteklenir. Elastic search, yaygın olarak benimsenen bir arama teknolojisine sahiptir ve Elasticsearch platformundaki anahtar kelime ve vektör arama yetenekleri, daha büyük ve daha karmaşık kurumsal verileri verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. 

Elasticsearch'ün GVP'si ve Genel Müdürü Matt Riley, "İşletmelerin verilerinin potansiyelini ortaya çıkarmalarına yardımcı olmak için Cohere ile ortaklık kurmaktan heyecan duyuyoruz" dedi. Cohere'in Embed 3 ve Rerank 3 gelişmiş erişim modelleri, karmaşık ve büyük kurumsal veriler üzerinde mükemmel bir performans sunar. Onlar sizin problem çözücünüzdür; bunlar herhangi bir kurumsal arama sisteminin temel bileşenleri haline gelmektedir. 

Daha Uzun Bağlamla Geliştirilmiş Gecikme

E-ticaret veya müşteri hizmetleri gibi birçok iş alanında, düşük gecikme süresi kaliteli bir deneyim sunmak için çok önemlidir. Daha kısa belge uzunlukları için Rerank 3'ye kıyasla 2 kata kadar daha düşük gecikme süresi ve uzun bağlam uzunluklarında 2 kata kadar iyileştirme sağlayan Rerank 3'ü oluştururken bunu akıllarında tuttular.

Daha İyi Performans ve Verimli RAG

Alma-Artırılmış Üretim (RAG) sistemlerinde, belge alma aşaması genel performans açısından kritik öneme sahiptir. Rerank 3, olağanüstü RAG performansı için iki temel faktörü ele alır: yanıt kalitesi ve gecikme. Model, semantik yeniden sıralama yetenekleri sayesinde kullanıcının sorgusuyla en alakalı belgeleri belirleme konusunda başarılıdır.

Bu hedefli erişim süreci, RAG sisteminin yanıtlarının doğruluğunu doğrudan artırır. Rerank 3, büyük veri kümelerinden ilgili bilgilerin verimli bir şekilde alınmasını sağlayarak, büyük kuruluşların kendi özel verilerinin değerini ortaya çıkarmalarına olanak tanır. Bu, müşteri desteği, hukuk, İK ve finans dahil olmak üzere çeşitli işletme fonksiyonlarını, kullanıcı sorgularına yanıt verecek en ilgili bilgileri sağlayarak kolaylaştırır.

Rerank 3'ün RAG sistemleri için uygun maliyetli Command R ailesiyle entegre edilmesi, kullanıcılar için Toplam Sahip Olma Maliyetinde (TCO) önemli bir azalma sunar. Bu, iki temel faktör aracılığıyla sağlanır. İlk olarak, Rerank 3, LLM'nin temelli yanıt oluşturmak için daha az belge işlemesini gerektirerek son derece alakalı belge seçimini kolaylaştırır. Bu, gecikmeyi en aza indirirken yanıt doğruluğunu korur. İkincisi, Rerank 3 ve Command R modellerinin birleşik verimliliği, piyasadaki alternatif üretken LLM'lere kıyasla %80-93 oranında maliyet azalmasına yol açmaktadır. Aslında hem Rerank 3 hem de Command R'nin maliyet tasarrufları göz önüne alındığında, toplam maliyet düşüşleri %98'i aşabilir.

RAG sistemleri için giderek yaygınlaşan ve iyi bilinen bir yaklaşım, LLM'leri belge alma süreci için yeniden sıralayıcı olarak kullanmaktır. Rerank 3, sıralama doğruluğu açısından Claude -3 Sonte, GPT Turbo gibi sektör lideri LLM'lerden daha iyi performans gösterirken %90-98 daha ucuzdur. 

Rerank 3, LLM yanıtının doğruluğunu ve kalitesini artırır. Ayrıca uçtan uca TCO'nun azaltılmasına da yardımcı olur. Rerank bunu, daha az alakalı belgelerimizi ayıklayarak ve yanıtları bulmak için yalnızca ilgili belgelerin küçük alt kümesini sıralayarak başarır.

Sonuç

Rerank 3, kurumsal arama ve RAG sistemleri için devrim niteliğinde bir araçtır. Karmaşık veri yapılarının ve çoklu dillerin işlenmesinde yüksek doğruluk sağlar. Rerank 3, veri yığınını en aza indirerek gecikmeyi ve toplam sahip olma maliyetini azaltır. Bu, daha hızlı arama sonuçları ve uygun maliyetli RAG uygulamalarıyla sonuçlanır. Daha iyi karar verme ve müşteri deneyimleri için Elasticsearch ile entegre olur.

Bunun gibi daha pek çok yapay zeka aracını ve uygulamalarını keşfedebilirsiniz okuyun.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/rerank-3-boosting-enterprise-search-and-rag-systems/