Продвинутое решение, чтобы подружить чат-бот с кастомной информацией
Nocode-приложение RAGs позволяет создавать LLM-ботов, обученных работе с пользовательской информацией через передачу контекста, а не через файнтюн или дообучение на датасетах.
Для создания бота достаточно сформулировать задачу естественным языком: откуда следует извлечь информацию и как ее использовать.
При желании (и навыках) можно дополнительно настроить бота через конфигуратор, но в целом он уже готов к использованию. После настройки чат-бот готов ответить на вопросы по выбранной информации.
Демонстрацию взаимодействия с RAGs можно увидеть здесь и здесь — на примере работы с CSV-документами.
RAGs использует опенсорс-фреймворк Llama Index, который позволяет подключать внешние источники пользовательских данных к LLM.
RAGs создан на основе вышедшей еще несколько лет назад работы, посвященной Retrieval-Augmented Generation (RAG) — предоставление контекста вместе с вопросом.
Подобные решения, аналогичные RAGs, предлагаются другими разработчиками, включая облачную платформу Vercel, YourGPT и другие.
Подобные сервисы могут быть также мультиязычными, поддерживать идентификацию пользователя, предоставлять аналитику в реальном времени и многое другое.
Одно из самых перспективных применений RAGs — службы поддержки компаний, где боты, обученные на кастомной информации, могут отвечать на запросы пользователей без необходимости вмешательства человека.
Nocode-приложение RAGs позволяет создавать LLM-ботов, обученных работе с пользовательской информацией через передачу контекста, а не через файнтюн или дообучение на датасетах.
Для создания бота достаточно сформулировать задачу естественным языком: откуда следует извлечь информацию и как ее использовать.
При желании (и навыках) можно дополнительно настроить бота через конфигуратор, но в целом он уже готов к использованию. После настройки чат-бот готов ответить на вопросы по выбранной информации.
Демонстрацию взаимодействия с RAGs можно увидеть здесь и здесь — на примере работы с CSV-документами.
RAGs использует опенсорс-фреймворк Llama Index, который позволяет подключать внешние источники пользовательских данных к LLM.
RAGs создан на основе вышедшей еще несколько лет назад работы, посвященной Retrieval-Augmented Generation (RAG) — предоставление контекста вместе с вопросом.
Подобные решения, аналогичные RAGs, предлагаются другими разработчиками, включая облачную платформу Vercel, YourGPT и другие.
Подобные сервисы могут быть также мультиязычными, поддерживать идентификацию пользователя, предоставлять аналитику в реальном времени и многое другое.
Одно из самых перспективных применений RAGs — службы поддержки компаний, где боты, обученные на кастомной информации, могут отвечать на запросы пользователей без необходимости вмешательства человека.