Разработка
RAG-систем
Ассистенты, которые отвечают по вашим документам и показывают, откуда взят ответ, — и остаются актуальными без переобучения.
Что делаем
Четыре области, в которых такая работа удаётся или проваливается.
Загрузка и разбиение
Документы делятся по смыслу, а не по страницам, с сохранением метаданных, — поиск находит пункт, а не файл.
Поиск и ранжирование
Векторный и ключевой поиск вместе, с фильтрами по правам и переранжированием: качество поиска ограничивает качество ответа.
Ссылки и отказ
Каждый ответ указывает на исходный фрагмент, а система отказывается отвечать, когда ничего подходящего не нашлось.
Оценка качества
Фиксированный набор вопросов прогоняется на каждое изменение — видно, стало ли лучше или хуже.
Как работаем
Короткий цикл с письменным результатом на каждом шаге.
Аудит корпуса
Какие документы есть, насколько устарели и кому что можно читать. Большинство провалов RAG — проблемы данных, а не модели.
Сначала поиск
Разбиение, эмбеддинги и ранжирование настраиваются на реальных вопросах до любой работы с промптами.
Запуск с оценкой
Набор тестов из реальных запросов и известных сбоев, прогоняемый на каждое изменение промпта или модели.
Стек
Подбираем под ваш продукт, а не по привычке.
PineconeДокументы, по которым
ничего не найти?
Расскажите, что у вас есть и кому нужны ответы. Начнём с данных, а не с демо.
