Projektowanie promptów pod odpowiedzi z dokumentów, nie kreatywne
Jak pisać prompty, żeby asystent RAG odpowiadał z pobranych dokumentów: rozdzielenie bloków, instrukcje pozytywne i cytowania, które da się sprawdzić.
Jak ocenić system RAG, zanim dopuścisz do niego użytkowników
Jak przetestować asystenta opartego na dokumentach przed startem: zbuduj zestaw testowy z prawdziwych pytań, oddziel retrieval od generowania, mierz osadzenie w źródłach.
RAG on-premise: co tracisz, a co zyskujesz
RAG on-premise trzyma dokumenty, indeks, embeddingi i inference wewnątrz twojej infrastruktury. Co tracisz na wyborze modelu, a co zyskujesz na kontroli.
Dlaczego asystent od dokumentów wciąż zmyśla i jak to ukrócić
Asystenci RAG zmyślają odpowiedzi wtedy, gdy najpierw zawiedzie wyszukiwanie. Jak chunking, metadane i kontrola cytowań powstrzymują konfabulację w pytaniach do dokumentów.
Jak sprawić, żeby asystent AI podawał dokumenty, z których korzystał
Wiarygodne cytowania biorą się z warstwy retrievalu, nie z modelu. Jak zaprojektować identyfikatory chunków, kotwice i format odpowiedzi, żeby asystent AI linkował do prawdziwych dokumentów.
Wyszukiwanie hybrydowe: slowa kluczowe plus embeddingi
Dlaczego samo wyszukiwanie wektorowe zawodzi na dokumentach firmowych, w czym BM25 nadal jest lepszy i jak wyszukiwanie hybrydowe łączy obie listy wyników w jedną.
Chunking dokumentów pod retrieval: rozmiar, overlap i miejsce cięcia
Jak rozmiar chunku i overlap decydują o jakości retrievalu, gdzie ciąć dokumenty i co się psuje, kiedy granice są ustawione źle.
Co retrieval augmented generation naprawdę robi z twoimi dokumentami
Jak retrieval augmented generation osadza odpowiedzi w twoich własnych dokumentach: ingest, embedding, retrieval, generowanie i dlaczego cytowania mają znaczenie.
Zbuduj asystenta AI na własnych dokumentach
Ragable indeksuje Twoje pliki i odpowiada na ich podstawie, z odnośnikami do źródeł. Zacznij w SaaS albo postaw na własnej infrastrukturze.
Zacznij od 99 USD miesięcznie