RAG

RAG працює в три етапи. Спочатку ваші документи перетворюються на числові представлення, що зберігаються у векторній базі даних. Коли ви надсилаєте запитання, система виконує семантичний пошук для знаходження релевантного контенту з вашої бази даних. Потім ця отримана інформація передається до AI-моделі разом із вашим запитанням. Модель генерує відповіді, засновані на ваших реальних документах, а не на навчальних даних. 

Сайт AWS Amazon заявляє, що RAG «розширює вже потужні можливості LLM до конкретних доменів або внутрішньої бібліотеки документів організації без необхідності перенавчання моделі».

Усунення галюцинацій AI шляхом прив'язки відповідей до ваших реальних документів. Стандартні LLM можуть вигадувати інформацію, коли їм не вистачає знань. RAG-системи отримують реальний контент з вашої бази даних перед генерацією відповідей. 

Додаткові переваги за галузевим аналізом: доступ до інформації в реальному часі без перенавчання, цитування джерел для перевірки, економічні оновлення (оновлення документів замість перенавчання моделей).

RAG отримує зовнішню інформацію під час запиту без зміни моделі. Гнучкий, економічний, легко оновлюється — просто змінюйте документи.

Файн-тюнінг постійно змінює параметри моделі через перенавчання на конкретних даних. Дорогий, трудомісткий, вимагає перенавчання для оновлень.

За порівняльним аналізом: RAG підходить для динамічних, фактично обґрунтованих застосунків; файн-тюнінг краще підходить для спеціалізованих вимог до тону або стилю. Багато організацій поєднують обидва — файн-тюнінг для поведінки, RAG для фактичного обґрунтування.

Точність залежить від якості документів. Первинні матеріали повідомляють про мінімальну точність близько 80%, типову точність близько 96%, із серйозними галюцинаціями, практично усуненими. 

Спеціалізовані промпти, що запитують цитування з вашої бази знань, можуть додатково підвищити точність.

Так. Завантажуйте аудіофайли безпосередньо до AI-асистента бази знань. Крім того, використовуйте транскрибатор Cabina.AI для попереднього перетворення аудіо/відео в текст, а потім завантажте транскрипцію. [Примітка: для завдань транскрипції модель транскрибатора Cabina.AI показує кращі результати, ніж стандартні чат-моделі.]

Окремі файли повинні бути менше 50–100 МБ для оптимальної обробки. Кількість файлів необмежена — завантажуйте стільки, скільки потрібно.

Так. Виберіть і Роль, і Базу знань — вони функціонують разом. Додайте промпти з бібліотеки промптів для кращих результатів.

Так. Починайте з GPT, продовжуйте з Claude, перемикайтесь на Mistral або Gemini. Контекст і база знань залишаються активними впродовж всієї розмови.

Так. Натисніть іконку пошуку поруч із вибором бази знань перед надсиланням запиту. Результати веб-пошуку поєднуються з даними бази знань для вичерпних відповідей.

Так. Використовуйте режим порівняння: оберіть свою(ї) базу(и) знань, напишіть один промпт, натисніть «Надіслати». Ви отримаєте паралельні відповіді від двох різних AI-моделей поруч. Продовжуйте в режимі порівняння або розділіть на окремі чати.

Перейдіть до Налаштування → Білінг → Використання. Натисніть на будь-який день, щоб переглянути використані моделі та споживання токенів. Запити RAG залишаються доступними, технологія працює дешево.

Так. Увімкніть спільний доступ до чату. Ваш колега бачить відповіді AI (зазначаючи, що вони надходять з вашої бази знань), але не може отримати доступ до фактичних файлів. Скасуйте доступ у будь-який час, вимкнувши публічний режим.

Для невеликих файлів прикріплюйте їх через іконку скріпки у своєму чаті з промптом. Система включає їх до аналізу без очікування регенерації бази знань. Корисно для швидкого додавання актуальних даних.

Так. Завантажуйте файли, редагуйте їх, додавайте нові до наявних баз знань у будь-який час.