RAG

RAG działa w trzech etapach. Najpierw Twoje dokumenty są konwertowane na reprezentacje numeryczne (embeddingi) przechowywane w wektorowej bazie danych. Gdy przesyłasz pytanie, system uruchamia wyszukiwanie semantyczne, aby znaleźć odpowiednie treści z Twojej bazy danych. Następnie pobrane informacje są przekazywane do modelu AI wraz z Twoim pytaniem. Model generuje odpowiedzi oparte na Twoich rzeczywistych dokumentach, a nie na danych treningowych. 

Strona AWS Amazon deklaruje, że RAG „rozszerza już potężne możliwości LLM do konkretnych dziedzin lub wewnętrznej biblioteki dokumentów organizacji, bez potrzeby ponownego trenowania modelu".

Eliminowanie halucynacji AI poprzez gruntowanie odpowiedzi w Twoich rzeczywistych dokumentach. Standardowe LLM mogą wymyślać informacje, gdy brakuje im wiedzy. Systemy RAG pobierają prawdziwe treści z Twojej bazy danych przed generowaniem odpowiedzi. 

Dodatkowe zalety według analizy branżowej: dostęp do informacji w czasie rzeczywistym bez ponownego trenowania, cytowania źródeł do weryfikacji, ekonomiczne aktualizacje (odświeżanie dokumentów zamiast ponownego trenowania modeli).

RAG pobiera zewnętrzne informacje w czasie zapytania bez modyfikowania modelu. Elastyczny, ekonomiczny, łatwy do aktualizacji — wystarczy zmienić dokumenty.

Dostrajanie trwale modyfikuje parametry modelu przez ponowne trenowanie na konkretnych danych. Drogie, czasochłonne, wymaga ponownego trenowania przy aktualizacjach.

Według analizy porównawczej: RAG nadaje się do dynamicznych, opartych na faktach zastosowań; dostrajanie sprawdza się lepiej w przypadku specjalistycznych wymagań dotyczących tonu lub stylu. Wiele organizacji łączy oba podejścia — dostrajanie dla zachowania, RAG dla gruntowania faktycznego.

Dokładność zależy od jakości dokumentów. Materiały źródłowe podają minimalną dokładność około 80%, typową dokładność około 96%, z poważnymi halucynacjami praktycznie wyeliminowanymi. 

Specjalistyczne prompty żądające cytowań z Twojej bazy wiedzy mogą dalej poprawić dokładność.

Tak. Przesyłaj pliki audio bezpośrednio do asystenta AI bazy wiedzy. Alternatywnie użyj Transkrybatora Cabina.AI, aby najpierw przekonwertować audio/wideo na tekst, a następnie prześlij transkrypcję. [Uwaga: Do zadań transkrypcji model Transkrybatora Cabina.AI działa lepiej niż standardowe modele czatu.]

Poszczególne pliki powinny mieć poniżej 50–100 MB dla optymalnego przetwarzania. Liczba plików jest nieograniczona — przesyłaj tyle, ile potrzebujesz.

Tak. Wybierz zarówno Rolę, jak i Bazę wiedzy — działają razem. Dodaj prompty z Biblioteki promptów dla lepszych wyników.

Tak. Zacznij od GPT, kontynuuj z Claude, przełącz się na Mistral lub Gemini. Kontekst i baza wiedzy pozostają aktywne przez całą rozmowę.

Tak. Kliknij ikonę Wyszukiwania obok wyboru bazy wiedzy przed wysłaniem zapytania. Wyniki wyszukiwania internetowego łączą się z danymi bazy wiedzy dla kompleksowych odpowiedzi.

Tak. Użyj trybu porównania: wybierz swoją(e) bazę(y) wiedzy, napisz jeden prompt, kliknij wyślij. Otrzymujesz równoległe odpowiedzi od dwóch różnych modeli AI obok siebie. Kontynuuj w trybie porównania lub podziel na osobne czaty.

Przejdź do Ustawienia → Rozliczenia → Użycie. Kliknij dowolny dzień, aby zobaczyć używane modele i zużycie tokenów. Zapytania RAG pozostają przystępne, technologia działa tanio.

Tak. Włącz udostępnianie czatu. Twój kolega widzi odpowiedzi AI (zaznaczając, że pochodzą z Twojej bazy wiedzy), ale nie może uzyskać dostępu do rzeczywistych plików. Cofnij dostęp w dowolnym momencie, wyłączając tryb publiczny.

W przypadku małych plików dołącz je przez ikonę spinacza w czacie z promptem. System uwzględnia je w analizie bez czekania na regenerację bazy wiedzy. Przydatne do szybkiego dodawania aktualnych danych.

Tak. Pobieraj pliki, edytuj je, dodawaj nowe do istniejących baz wiedzy w dowolnym momencie.