Pipeline de ingestie date: doc-urile tale procesate, chunked, înglobate și indexate
Serviciu de Consultanță AI
RAG & Aplicații LLM Custom — LLM-uri care știu ceea ce știi tu.
Retrieval-Augmented Generation pe datele tale private: documentație internă, date CRM, transcrieri de apeluri, baze de cunoștințe. LLM-ul răspunde cu cunoașterea ta, nu cunoaștere generală de internet.
Output
Ce primești la final.
Layer de retrieval acordat la tipul tău de conținut și modelele de interogare
Integrare LLM cu inginerie de prompt care produce răspunsuri de calitate cu surse citate
Interfață sau API prin care echipa ta accesează sistemul
Documentație completă: arhitectură, cum se adaugă date noi, cum se monitorizează calitatea
30 de zile de suport post-livrare
Process
Cum se livrează.
Audit date & cazuri de utilizare
Înțeleg ce date ai, cum sunt structurate, ce vrea echipa ta să poată întreba și ce calitate de răspuns este suficient de bună pentru producție.
Proiectare pipeline RAG
Proiectez pipeline-ul: strategie de chunking, model de înglobare, bază de date vectori, abordare de retrieval (semantic, keyword, hibrid), strategie de reranking. Alegerile contează pentru calitate.
Build & indexare
Construiesc pipeline-ul de ingestie și îl rulez pe datele tale. Testez calitatea de retrieval pe interogări reale din domeniu înainte de a construi stratul LLM.
Integrare LLM & inginerie prompt
Conectez retrieval-ul la LLM cu un context prompt acordat pentru cunoașterea ta specifică. Rafinăm pe eșecuri reale — răspunsuri halucinatoare, calitate proastă de retrieval, interogări ambigue.
Deployment & predare
Livrat în producție cu documentație, sesiune de predare și 30 de zile de suport.
Stack
Tools depend on the job. These are common building blocks.
toolPython
toolLangChain
toolLlamaIndex
toolpgvector
toolPinecone
toolOpenAI Embeddings
toolAnthropic Claude
toolFastAPI
FAQs
Întrebări despre acest serviciu.
Ce tipuri de date funcționează cu RAG?
Documente de text: PDF-uri, documente Word, pagini Notion, articole Confluence, transcrieri, email-uri, bilete de suport, documentație. Date semi-structurate cu context text. Nu date pur tabelare sau structuri de cod complexe — astea necesită abordări diferite.
Cât de precisă va fi?
Depinde de calitatea datelor și de cum sunt formulate întrebările. O bază de cunoștințe bine menținută cu întrebări clare obține un retrieval precis. Documentație haotică, slab denumită, cu mult conținut duplicat obține retrieval haotic. Voi semnala probleme de calitate a datelor în timpul scoping-ului.
Datele noastre rămân private?
Da. Sistemul rulează pe infrastructura ta sau contul tău cloud. Datele nu merg la niciun serviciu terț fără acordul tău explicit. Putem discuta arhitecturi cu intimitate completă a datelor dacă este o cerință.
Care e diferența dintre RAG și fine-tuning?
RAG: LLM-ul caută contextul relevant la ora interogării și îl include în prompt. Fine-tuning: comportamentul LLM-ului este modificat permanent prin antrenament pe datele tale. RAG este mai bun pentru cunoaștere care se actualizează; fine-tuning este mai bun pentru schimbarea stilului sau comportamentului. Cele mai multe cazuri de utilizare enterprise sunt RAG.
scope
Vrei să vedem dacă se potrivește?
În 30 de minute putem clarifica workflow-ul, riscul, datele necesare și dacă merită construit acum.
Book a scoping call