Загрузка документов
PDF, сайты и базы знаний, которые вы утверждаете.
RAG
RAG и системы знаний для корпоративной информации
RAG — генерация с дополнением извлечением — означает, что модель должна найти фрагменты, прежде чем ответить. Так ассистент остаётся привязан к вашим политикам, продуктовой документации и руководствам, а не выдумывает их.
ZEH Technologies строит конвейеры загрузки, стратегии нарезки, фильтры метаданных, гибридный поиск там, где он полезен, и слой ответов, который может показывать источники. Права важны: финансовый файл не должен появляться в общем чате сотрудников.
См. Что такое RAG в искусственном интеллекте? и приложения RAG.
Нарезка и метаданные
Чтобы извлечение могло фильтровать по продукту, локали или команде.
Цитаты
Ответы, которые указывают обратно на исходный текст.
Фильтры прав
Извлечение, ограниченное ролью.
Наборы оценки
Образцы вопросов/ответов из вашей предметной области.
Задачи обновления
Переиндексируйте, когда документы меняются.
Связанные услуги
Связанные решения
Связанные работы
Вопросы и ответы
Вопросы, которые компании задают чаще всего.
Может ли RAG работать на нескольких языках?
Да, с корпусами и тестами по локалям. Смешанные языковые коллекции требуют дополнительного дизайна.
Начать проект
Обсудите это с ZEH Technologies.
Поделитесь текущей системой, аудиторией и ограничениями. Мы порекомендуем практичный следующий шаг.