Інтеграція LLM та RAG, обґрунтована вашими власними даними
Ми інтегруємо провайдерів LLM у ваш продукт і будуємо пошуково доповнену генерацію (RAG) на основі ваших власних документів і даних, — щоб відповіді спиралися на те, що справді знає ваш бізнес, а не лише на те, на чому навчали модель.
Чому обґрунтоване краще за загальне
Модель без доступу до ваших даних впевнено відповідатиме тим, на чому вона навчена, — а це рідко те, що потрібно вашому продукту. Пошук виправляє це, даючи моделі ваші власні, актуальні дані для роботи.
Відповіді на основі ваших власних даних
Пошук у ваших документах, базі даних чи базі знань, тож відповіді відображають те, що справді правда для вашого продукту, а не загальне навчання моделі.
Менше галюцинацій
Обґрунтування відповідей знайденими джерелами, з посиланнями на них, зменшує кількість впевнених неправильних відповідей, — хоча жодна система не усуває цей ризик повністю.
Без прив’язки до вендора
Побудовано на інструментарії, незалежному від провайдера, тож зміна чи поєднання провайдерів моделей — це налаштування конфігурації, а не переписування з нуля.
Оцінено, а не просто запущено
Якість пошуку та точність відповідей тестуємо на реальних запитах ще до запуску, а після — тримаємо під моніторингом.
Що ми надаємо
Інтеграція моделі та провайдера
Підключення API OpenAI, Anthropic чи іншого провайдера до вашого бекенду й інтерфейсу, з налаштованим резервним варіантом і контролем витрат.
Проєктування пошуку та бази знань
Розбиття на фрагменти, ембединги й індексація ваших документів чи даних у пайплайн пошуку, побудований під ваш контент, а не за загальним шаблоном.
Проєктування промптів і контексту
Структуруємо те, що бачить модель, — знайдений контекст, інструкції та історію, — щоб відповіді лишалися точними й відповідали вашому бренду.
Оцінювання та моніторинг
Тестовий набір реальних запитів для вимірювання точності ще до запуску, а також моніторинг у продакшені для виявлення дрейфу та регресій.
Процес
- 01
Визначаємо
Окреслюємо джерела даних, з яких варто шукати інформацію, і запити, на які система має відповідати добре.
- 02
Створюємо
Будуємо пайплайн пошуку та інтеграцію моделі, тестуючи на реальних запитах у процесі роботи.
- 03
Запускаємо
Розгортаємо з налаштованим моніторингом, а тоді допрацьовуємо пошук і промпти під те, як систему реально використовують.
На чому ми будуємо
Відкриті стандарти й опубліковані рекомендації, а не чорна скринька, — кожна картка веде на першоджерело.
Що найчастіше запитують про інтеграцію LLM та RAG
Пошуково доповнена генерація: перш ніж модель відповість, ми шукаємо у ваших власних документах чи даних потрібні фрагменти й передаємо їх моделі як контекст. Модель відповідає на основі щойно показаного, а не лише того, чого навчилася під час тренування.
Так — саме в цьому й суть. Ваші документи лишаються в інфраструктурі, яку контролюєте ви; пайплайн звертається до них у момент запиту, а не надсилає ваші дані на перенавчання моделі.
Найчастіше OpenAI та Anthropic, інтегровані через інструментарій, незалежний від провайдера, тож перехід пізніше — це зміна конфігурації, а не переписування. За запитом можемо працювати і з іншими провайдерами.
Жодна система не усуває їх повністю. Обґрунтування відповідей знайденим, цитованим першоджерелом суттєво знижує кількість впевнених неправильних відповідей, і ми тестуємо на реальних запитах, щоб виміряти, як часто це все ще трапляється, ще до запуску.
Будь-яке поєднання вашої інфраструктури та API провайдера моделі, що відповідає вашим вимогам щодо відповідності нормам і витрат, — ми проєктуємо пайплайн під обмеження, які у вас уже є, а не нав’язуємо фіксований стек.
Так. Кодова база, пайплайн пошуку та конфігурація належать вам. Усе задокументовано й передано в стані, готовому для запуску вашою власною командою.
Переглянути інші послуги
Забронюйте дзвінок з нашим CEO
Денис Гавриляк
Засновник і CEO
- 10+ років у розробці програмного забезпечення
- Магістр із кібербезпеки
- Глибоке й актуальне знання інструментів ШІ
Ви говоритимете з людиною, яка сама створює продукт. Денис особисто працює над продуктом, архітектурою та випуском — і уважно стежить за тим, на що інструменти ШІ справді здатні в реальному продукті, а не лише в демо.