Генеративный ИИ + RAG

Полезные ответы, связанные с утверждёнными знаниями.

Мы создаём генеративные системы, которые находят релевантный контекст, показывают источники и позволяют оценивать качество до и после запуска.

Задача

Свободно отвечающий чат-бот всё ещё может быть неточным и непрозрачным.

Качество зависит от подготовки знаний, поиска, контекста, оценки и процесса исправления.

Подход

Каждый слой имеет наблюдаемые критерии, позволяющие определить, где и почему возникает ошибка.

Источники, права, обновление, структура и происхождение.

Разбиение, извлечение, ранжирование и контекст запроса.

Инструкции, ссылки, отказ от ответа, проверка и измерение.

Сценарии

Политики и процессы с контролируемым доступом.

Ответы из источников и подготовка обращений.

Поиск, сравнение и выводы с видимыми источниками.

Реализация

Источники, вопросы, права и критерии качества.

Поиск и ответы на реальных сценариях.

Релевантность, достоверность, покрытие и отказ.

Интерфейс, наблюдаемость и обновление знаний.

Результаты

Частые вопросы

Когда RAG лучше обычного чат-бота?

Когда ответы должны основываться на собственных документах или правилах и показывать источник.

Устраняет ли RAG выдуманные ответы?

Не полностью. Он снижает и делает видимыми некоторые ошибки, но всё равно требует оценки и контроля.

Как измеряется качество?

По качеству поиска, достоверности, покрытию, полезности, исправлениям и повторным ошибкам.

Покажите источники, пользователей и критические вопросы — мы спроектируем проверку реального качества.