RAG

회사 정보를 위한 RAG와 지식 시스템

RAG—retrieval-augmented generation—은 모델이 답하기 전에 구절을 찾아야 한다는 뜻입니다. 어시스턴트가 정책, 제품 문서, 운영 매뉴얼에 붙어 있고 지어내지 않는 방법입니다.

ZEH Technologies는 수집 파이프라인, 청킹 전략, 메타데이터 필터, 유용할 때의 하이브리드 검색, 출처를 보여줄 수 있는 답변 계층을 구축합니다. 권한이 중요합니다. 재무 파일이 일반 직원 채팅에 나와서는 안 됩니다.

인공지능에서 RAG란?과 RAG 애플리케이션을 참고하세요.

문서 수집

승인한 PDF, 사이트, 지식베이스.

청킹 & 메타데이터

검색이 제품, 로케일 또는 팀으로 필터할 수 있도록.

인용

원문 텍스트를 가리키는 답.

권한 필터

역할로 제약된 검색.

평가 세트

도메인의 질문/답 샘플.

새로고침 작업

문서가 바뀌면 다시 인덱싱합니다.

자주 묻는 질문

기업이 주로 묻는 질문.

RAG가 여러 언어에서 작동하나요?

예. 로케일별 코퍼스와 테스트가 있습니다. 혼합 언어 컬렉션은 추가 설계가 필요합니다.

프로젝트 시작

ZEH Technologies와 이것을 논의하세요.

현재 시스템, 청중, 제약을 공유하세요. 실용적인 다음 단계를 권하겠습니다.