RAG разработка: ответы на основе ваших данных

RAG (retrieval-augmented generation) означает генерацию ответов с опорой на поиск. Система сначала находит самые релевантные фрагменты в ваших данных, затем языковая модель формирует ответ на их основе. В итоге ответы опираются на ваши документы, а не на общие знания модели.

Дообучение меняет стиль и логику модели, но не даёт ей доступа к вашим актуальным документам. RAG подключает модель к живой базе знаний, поэтому ответы остаются свежими и содержат ссылки на источники. Для задач поиска и работы с документами RAG обычно быстрее, дешевле и проще в поддержании точности.

Мы привязываем каждый ответ к найденным фрагментам и возвращаем ссылки, чтобы любое утверждение можно было проверить по источнику. Мы оцениваем точность поиска, полноту ссылок и уровень галлюцинаций на тестовом наборе из ваших сценариев и добавляем защиту, чтобы система отвечала «не найдено», а не додумывала.

Мы работаем с PDF, Word и текстовыми файлами, сканами, таблицами, веб-страницами, базами знаний и структурированными базами данных. Распознавание документов нейросетью справляется с таблицами, формами и многостраничной вёрсткой, а также подключается к вашим хранилищам и внутренним системам.

RAG как сервис означает, что мы строим, размещаем и поддерживаем весь пайплайн поиска за вас и постоянно повышаем его точность. Вы получаете рабочую систему, мониторинг и регулярную настройку без найма и управления собственной ML-командой.