Od RAG do produkcji: wnioski wyciągnięte na dużą skalę
Strategia dzielenia na kawałki ma większe znaczenie niż wybór modelu
Pojedynczą decyzją o najwyższej wartości w potoku RAG jest sposób podziału dokumentów źródłowych. Nakładające się fragmenty semantyczne z zachowaniem metadanych stale przewyższają okna tokenów o stałym rozmiarze, szczególnie w korpusach heterogenicznych.
Wyszukiwanie hybrydowe przewyższa wyszukiwanie w trybie czystego wektora
Połączenie wyszukiwania słów kluczowych BM25 z gęstym wyszukiwaniem wektorów i narzędziem do zmiany rankingu między koderami zapewnia znacznie lepsze zapamiętywanie niż jakakolwiek pojedyncza metoda wyszukiwania. Dzięki temu hybrydowemu podejściu widzimy od dziesięciu do dwudziestu procent poprawy dokładności odpowiedzi w każdym wdrożeniu.
Monitorowanie jakości pobierania
W środowisku produkcyjnym jakość wyszukiwania zmienia się wraz z aktualizacją dokumentów źródłowych. Co wieczór przeprowadzamy automatyczne zestawy ocen, które porównują wyniki wyszukiwania z wybranymi zestawami testów i ostrzegają, gdy liczba przypomnień spadnie poniżej akceptowalnych progów.
ActiveMotion Team
Powiązane artykuły
Co agenci AI oznaczają dla nowoczesnych firm
Praktyczny przegląd agentów AI, miejsc, w których tworzą wartość biznesową, oraz warunków odpowiedzialnego wdrożenia ich na produkcji.
Tworzenie niezawodnych agentów AI dla przepływów pracy w przedsiębiorstwie
Jak zaprojektować autonomicznych agentów, którzy radzą sobie ze złożonością świata rzeczywistego, radzą sobie z awariami i integrują się na dużą skalę z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa.
Agentyczna sztuczna inteligencja kontra tradycyjna automatyzacja: dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie
Zrozumienie spektrum, od automatyzacji opartej na regułach, przez drugich pilotów, po w pełni autonomicznych agentów, oraz dlaczego przedsiębiorstwa potrzebują sztucznej inteligencji, która działa, a nie tylko sugeruje.
Komentarze
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!