Golden Retriever: эффективный инструмент для поиска и запросов в больших промышленных знаниях

Большие языковые модели (LLM) проявили выдающуюся эффективность в решении общих вопросов. Однако их настройка для конкретных потребностей компании требует вычислительных ресурсов и может привести к проблемам, таким как “Проклятие обращения”, затрудняющее обобщение новых знаний.

Решение проблемы

Retrieval Augmented Generation (RAG) предлагает более адаптивный и масштабируемый метод управления большими коллекциями документов. Он состоит из трех основных частей: LLM, базы данных документов и модели вложений. RAG сохраняет семантическую информацию, встраивая сегменты документов в базу данных на этапе оффлайн-подготовки.

Уникальные трудности и решения

Однако у RAG есть свои трудности, особенно при работе с документами, содержащими специфическую терминологию и аббревиатуры, которые могут привести к недопониманию моделью LLM. В этом случае важно использовать инструменты, такие как Golden Retriever, который улучшает процесс ответов на вопросы и предварительно уточняет контекст запроса.

Оценка эффективности

Исследователи использовали три открытые LLM для оценки Golden Retriever на наборе вопросов и ответов, показав его значительно большую точность и эффективность по сравнению с базовыми алгоритмами. Это делает его ценным инструментом для организаций с обширными и специализированными базами знаний.

Если ваша компания хочет оставаться в числе лидеров и использовать искусственный интеллект эффективно, обратитесь к Golden Retriever для улучшения процесса поиска и запросов в больших промышленных знаниях.

Контактная информация

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram. Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.