RAG altyapısıyla kurumsal dokümanları aranabilir hale getirin. Yetkili kaynaklardan ilgili bilgiyi bulup yapay zekâ yanıtlarını bu bağlamla destekleyin.
Kurumsal AI projenizi konuşalımRAG, bir soruyu yanıtlamadan önce ilgili bilgiyi şirket kaynaklarında bulup modele sunan yaklaşımdır. Modelin ağırlıklarını her belge için yeniden eğitmek yerine, yanıt sırasında gerekli bağlamı sağlar.
PDF, ofis dokümanı ve uygun veri kaynakları içerik, sürüm ve erişim kurallarıyla birlikte ele alınır. Metin çıkarma ve bölümlendirme kalitesi; özellikle tablolar, taranmış sayfalar ve teknik ifadelerde sonucun kalitesini doğrudan etkiler.
İyi bir yanıt, okunabilir ve güncel bir kaynakla başlar.
Kullanıcının sorusu için ilgili bölümler aranır ve sıralanır. Erişim izinleri arama ve yanıt akışında korunacak şekilde tasarlanır; bir bilginin indekslenmiş olması her kullanıcıya gösterilebileceği anlamına gelmez.
Bulunamayan bilgi ile kullanıcının erişemediği bilgi aynı deneyime dönüşmemelidir.
Model, bulunan içeriği kullanarak yanıt oluşturur ve uygun kaynakları gösterir. RAG hatalı yanıt riskini ortadan kaldırmaz; eksik kaynak, eski belge veya yanlış eşleşme sonucu etkileyebilir. Bu nedenle gerçek sorularla değerlendirme ve gerektiğinde yanıttan kaçınma tasarlanır.
Kalite, yalnızca cevabın akıcılığıyla ölçülmez.
Her soruda, izin verilen kaynaklardan ilgili bilgi bulunur. Yapay zekâ bu bağlamı kullanarak, kaynağı görülebilen bir yanıt hazırlar.
Dokümanlar, veri tabanları ve izinler tanımlanır.
İçerik, anlamıyla aranabilir hale getirilir.
Kullanıcının sorusu ve erişim yetkisi değerlendirilir.
Soruyla ilişkili, erişime açık bölümler getirilir.
İlgili bağlamla cevap hazırlanır, kaynak gösterilir.
Bu yaklaşım modeli yeniden eğitmek zorunda kalmadan şirket bilgisini kullanır. Kaynak yeterli değilse sistem bunu belirtmelidir.
RAG SistemleriSüreçlerinizi, veri kaynaklarınızı ve ihtiyaçlarınızı konuşalım. Uygulanabilir ilk senaryoyu birlikte belirleyelim.