«`html
Корвус: всё в одном open source RAG (Retrieval-Augmented Generation) пайплайн, созданный для Postgres
Пайплайн Retrieval-Augmented Generation (RAG) включает четыре основных этапа: генерация векторных представлений для запросов и документов, поиск релевантных документов, анализ полученных данных и генерация окончательного ответа. Каждый из этих этапов требует отдельных запросов и инструментов, что приводит к громоздкому, затратному по времени и потенциально ошибочному процессу. Например, для генерации векторных представлений может использоваться библиотека машинного обучения, такая как HuggingFace Embeddings, а для поиска документов — поисковый движок типа Elasticsearch. Анализ и генерация могут затем использовать различные инструменты обработки естественного языка (NLP). Эти ограничения требуют более упрощенного и эффективного подхода к выполнению рабочих процессов RAG.
Практические решения и ценность:
Проект Korvus решает сложности построения пайплайна Retrieval-Augmented Generation (RAG). Korvus предлагает радикальное упрощение рабочего процесса RAG путем сведения всего процесса к одному SQL-запросу, выполняемому в базе данных Postgres. Единый подход устраняет необходимость в нескольких внешних сервисах и инструментах, тем самым уменьшая сложность разработки и потенциально улучшая скорость и эффективность выполнения. За счет использования возможностей машинного обучения Postgres (PostgresML), Korvus выполняет генерацию векторных представлений, поиск, анализ и генерацию прямо в самой базе данных.
Методология Korvus основана на концепции машинного обучения в базе данных. За счет выполнения всего рабочего процесса RAG в Postgres, Korvus уменьшает накладные расходы, связанные с передачей данных между различными сервисами и инструментами. Эта обработка внутри базы данных обеспечивается PostgresML, который позволяет выполнять вычисления машинного обучения непосредственно в базе данных Postgres. Результатом является упрощенный и эффективный процесс, способный обрабатывать большие наборы данных с уменьшением задержек.
Korvus также поддерживает несколько языков программирования, предоставляя привязки для Python, JavaScript, Rust и C. Эта поддержка нескольких языков упрощает интеграцию Korvus в существующие проекты, независимо от используемого языка. Абстрагируя сложности пайплайна RAG до одного SQL-запроса, Korvus значительно упрощает как разработку, так и поддержку поисковых приложений.
Хотя производительность Korvus еще не была количественно оценена, его эффективность очевидна благодаря современным функциям. Подход внутри базы данных Korvus устраняет необходимость во внешних сервисах, уменьшая задержки и улучшая скорость выполнения. Кроме того, единый подход к выполнению запросов может упростить отладку и оптимизацию, что делает процесс настройки пайплайна для достижения лучшей производительности более простым.
В заключение, Korvus решает проблемы построения и поддержки пайплайнов RAG. Путем унификации всего рабочего процесса в один SQL-запрос, выполняемый в базе данных Postgres, он значительно упрощает сложность и потенциально улучшает производительность. Этот инновационный подход использует PostgresML для машинного обучения внутри базы данных, упрощая разработку и уменьшая задержки. Korvus предлагает open source-решение с поддержкой нескольких языков, гибкое и эффективное инструмент для разработчиков, работающих с большими наборами данных и сложными поисковыми приложениями.
Применение ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития вашей компании и оставаться в числе лидеров, грамотно используйте Korvus: An All-in-One Open-Source RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipeline Built for Postgres.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
«`
