LLM, которая отвечает на ваших данных
RAG, поиск по документам и ответы со ссылками. Подключаем LLM к вашим знаниям: модель отвечает по вашим данным и показывает источник — а не выдумывает.
RAG, function calling, пайплайны оценки и LLM-фичи в продакшен.
Ответы по данным — в продукте
Одна связка RAG — под разные задачи. Меняются источник и интерфейс, а точность и ссылка на источник остаются.
Вопрос на естественном языке — ответ из ваших файлов, вики и баз, со ссылкой на источник.
Ассистент отвечает клиентам и операторам по вашей базе знаний, а не общими фразами.
Копайлот в интерфейсе: подсказки, черновики и объяснения на данных пользователя.
Внутренний поиск для команды: онбординг, регламенты, ответы по проектам за секунды.
Качество ответа — это весь конвейер
Эмбеддинги, поиск, реранк и оценки важнее выбора модели: именно они делают ответ точным и со ссылкой на источник.
Запрос
вопрос · намерение
Эмбеддинг
вектор запроса
Поиск
векторная база
Реранк
релевантность
Контекст
ваши документы
LLM
ответ · ссылки
Оценка
точность · источник
Данные вокруг продукта
В центре — продукт, вокруг — источники. Подключаем то, что уже есть: файлы, вики, CRM и базы. Данные остаются у вас, ответы опираются на актуальную версию.
Документы
База знаний
CRM · тикеты
Базы · API
RAG — золотая середина
Обсудим вашу LLM
30-минутный звонок, чтобы примерить LLM к вашим данным. Без обязательств: смотрим на данные и задачу — и вы уходите с письменным планом интеграции.
О LLM-интеграции — что обычно спрашивают
RAG — это когда модель перед ответом ищет нужное в ваших документах и отвечает по ним, а не по памяти. Так ответы опираются на ваши данные, приходят со ссылкой на источник и обновляются, стоит обновить документы.