RAG AI yn aksje: Real-world applikaasjes

[asikurrahmanshuvo]

De eksterne ynformaasje skansearre troch dizze algoritmen kin websiden of kennisbases wêze. Vector-databases binne yntegraal foar de meast effektive modellen, om't de wiskundige fertsjintwurdiging fan gegevens it makliker makket foar masine learen (ML) en modellen foar djippe learen om eardere prompt engineering te ûnthâlden.

Fektordatabases helpe ek by ynbêdingen, dy't dichte trochgeande fektors binne. Dizze dichte fektors fertsjinwurdigje koördinaten yn semantyske romte, en helpe modellen de relaasjes en konteksten tusken wurden te begripen en meitsje modellen yn steat om antwurden werom te jaan dy't lykje op minsklike spraak.

Sadree't it skennen en foarferwurkjen foltôge binne, begjint de folgjende stap - generaasje. Tidens it generaasjestadium geane gegevens fan 'e foarferwurkingsfaze foar-trainde LLM's yn om in definitive útfier werom te jaan. De fergrutte natuer lit LLM's resultaten útfiere dy't mear kontekstuele sin meitsje en feitlik krekter binne.

DALL-E en OpenAI's ChatGPT binne iepenbier-sintraal spesifike databank troch yndustry tsjinsten dy't de measte oandacht krije, mar RAG AI wurdt rêstich it ramt fan kar foar in protte yndustry. De ferhuzing nei RAG AI is basearre op ferbettere krektens en kontekststipe, wêrtroch it minder fielt as jo ynteraksje mei in masine.

As sadanich hat RAG AI ferskate opkommende gebrûksgefallen dy't profitearje fan de optimalisaasje dy't it bringt. Dizze sektoaren omfetsje:

Klanttsjinst : Ynsette mear minsklike AI-chatbots op websiden en stipesiden. Dizze modellen helpe klanten as jo gjin minsklike fertsjintwurdigers kinne hawwe, wylst jo in hege graad fan klanttefredenheid behâlde.


Ynhâld oanmeitsjen : Automatisearje it oanmeitsjen fan feitlik krekte ynhâld foar blogposten, sosjale media, as ynterne memo's yn in fraksje fan 'e tiid. RAG-systemen binne minder kâns om hallusinaasjes en unakkurate gegevens werom te jaan, in skaaimerk fan eardere generative AI-modellen.
Undersyk : Kompilearje en annotearje stapels boarnen sûnder in boek te iepenjen. AI-ûndersyk makket kompleksere ûndersyksprojekten mooglik mei natuerlike taalferwurking (NLP) dy't yn steat binne om sitaten en relevante útgongen te leverjen oan brûkersfragen.