Retrieval-augmented generation və ya RAG, AI modelinin əvvəlcə sizin sənədlərinizdə müvafiq hissələri axtardığı və sonra cavabını onlardan istifadə edərək yazdığı bir metoddur. Kiçik biznes üçün bu, xidmətləriniz, siyasətləriniz və ya məhsullarınız haqqında sualları təxmin etmək əvəzinə, real məzmununuzdan istifadə edərək cavab verə bilən bir köməkçi deməkdir. İstənilən xüsusi həll qurmazdan əvvəl hazır alətlərlə başlaya bilərsiniz.
RAG necə işləyir?
İki addım var. Retrieval, adətən mətni embeddings-ə çevirmək və vektor indeksində axtarış etməklə məzmununuzun ən uyğun hissələrini tapır. Generation isə həmin hissələri dil modelinə yalnız onlardan istifadə edərək cavab vermək təlimatı ilə ötürür.
Bu yanaşma 2020-ci ildə Meta AI tərəfindən aparılan araşdırmada təsvir edilmişdir və hazırda çatbotları şirkət məlumatları ilə əsaslandırmaq üçün standart üsuldur. Bu, modeli sənədləriniz üzərində təlim etməkdən daha ucuz və yenilənməsi daha asandır, çünki cavabı dəyişmək üçün yalnız mənbə mətnini redaktə etmək kifayətdir.
Kiçik biznesin həqiqətən RAG-a ehtiyacı varmı?
Həmişə yox. Əgər müştərilər eyni on beş sualı verirlərsə, yaxşı yazılmış FAQ və qaydalara əsaslanan çatbot kifayət edə bilər. RAG bilik FAQ-ın saxlaya biləcəyindən daha geniş olduqda faydalı olur.
- Yüzlərlə təlimat qeydi olan hüquq və ya mühasibat firması.
- Geniş kataloqu və ətraflı spesifikasiyaları olan mağaza.
- Hər dövr dəyişən siyasətləri olan klinika və ya məktəb.
- Uzun sənədləri və dəstək tarixi olan proqram təminatı şirkəti.
- Daxili istifadə: müqavilələri, təklifləri və prosedurları axtaran işçilər.
Başlamaq üçün aşağı büdcəli yollar hansılardır?
İlk sınaq üçün mühəndislər işə götürməyinizə ehtiyac yoxdur.
Daxili alətlər
OpenAI-ın xüsusi GPT-ləri və Layihələri, Anthropic-in Claude Layihələri və Google-un NotebookLM sizə sənədləri yükləməyə və onlara əsaslanan suallar verməyə imkan verir. Bunlar daxili sınaq və sənədlərinizin cavab vermək üçün kifayət qədər aydın olub-olmadığını yoxlamaq üçün yaxşıdır.
Veb sayt çat məhsulları
Intercom Fin, Zendesk AI agentləri, Chatbase və ya Tidio-nun AI funksiyaları kimi alətlər yardım səhifələrinizi tarayır və pərdə arxasında RAG ilə ziyarətçilərə cavab verir. Qiymətləndirmə adətən həll və ya mesaj üzrə aparılır, ona görə də həcm artdıqca ödəniş edirsiniz.
Sadə xüsusi qurğular
Əgər tərtibatçınız varsa, LlamaIndex və ya LangChain kimi çərçivələr, pgvector və ya Chroma kimi vektor anbarı ilə bir neçə gün ərzində işləyən prototip yarada bilər.
RAG cavablarını nə dəqiq edir?
Əksər uğursuzluqlar modeldən deyil, məzmundan qaynaqlanır. İki sənəd fərqli qiymətlər verirsə, köməkçi hər ikisini sitat gətirə bilər.
- İndeksləmədən əvvəl köhnəlmiş sənədləri silin və ya arxivləşdirin.
- Uzun faylları aydın başlıqları olan bölmələrə bölün.
- Bir faktı bir yerdə yazın, sonra ona keçid edin.
- Modelə cavab mənbələrdə olmadıqda “Bilmirəm” deməyi və insan köməyi təklif etməyi tapşırın.
- İstifadəçilərin yoxlaya bilməsi üçün hər cavabla birlikdə mənbə linkini göstərin.
Alien Road kiçik bizneslər üçün RAG-ı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat müştərilərin və ya işçilərin verdiyi sualların, adətən e-poçt, çat qeydləri və zənglərdən toplanması və onların mövcud sənədlərlə əlaqələndirilməsi deməkdir. Hər hansı bir texnologiya seçilməzdən əvvəl boşluqlar yazma tapşırıqlarına çevrilir.
Quraşdırma müştərinin ölçüsündən asılıdır. Bir çox kiçik biznes üçün biz təmizlənmiş məzmun üzərində mövcud çat məhsulunu konfiqurasiya edirik. Məlumatlara nəzarət və ya xüsusi davranışa ehtiyacı olan müştərilər üçün biz vektor indeksi, model API və loqlaşdırma ilə kiçik bir RAG xidməti qururuq.
Ölçmə, məlum düzgün cavabları olan real suallar dəstindən istifadə edir. Biz köməkçini işə salmazdan əvvəl və hər ay yenidən qiymətləndiririk. Hesabatlar test dəstindəki dəqiqliyi, insana ötürülən söhbətlərin payını və məzmun yeniləmələrinə qayıdan ən çox cavabsız qalan sualları göstərir.
Hansı riskləri idarə etməlisiniz?
RAG uydurma cavabları azaldır, lakin onları aradan qaldırmır. Model hələ də bir parçanı səhv oxuya və ya iki mənbəni səhv birləşdirə bilər. Qiymətlər, hüquqi məsləhət və ya tibbi təlimat kimi yüksək riskli mövzuları ya sabit cavablarda, ya da insan nəzarəti altında saxlayın.
Məxfilik də vacibdir. Hüquqi əsasınız olmadıqca və alətin məlumatların işlənməsi GDPR və ya KVKK çərçivəsində öhdəliklərinizə cavab vermədikcə şəxsi məlumatları olan sənədləri indeksləməyin. Provayderin məlumatlarınızdan təlim üçün istifadə edib-etmədiyini və söhbətləri nə qədər müddət saxladığını yoxlayın.
Test dəstini necə qurursunuz?
Test dəsti, düzgün cavabı və hər biri üçün mənbə sənədi olan real sualların siyahısıdır. Uydurma deyil, faktiki müştəri mesajlarından götürülmüş 30-50 sualla başlayın. Məzmununuzun cavab vermədiyi bir neçə sualı daxil edin ki, köməkçinin bilmədiyini etiraf etdiyini yoxlaya biləsiniz.
Hər cavabı üç nöqtə üzrə qiymətləndirin: düzgün, istinad edilən mənbəyə əsaslanan və faydalı olacaq qədər tam. Qiymətləndirməni sadə saxlayın ki, komandadakı hər kəs onu təkrarlaya bilsin. Hər məzmun və ya konfiqurasiya dəyişikliyindən sonra eyni dəsti işə salın; bir sahədəki düzəliş bəzən digərini pozur.
Məzmununuzun işə ehtiyacı olduğunu göstərən əlamətlər
- Köməkçi eyni suala iki fərqli cavab verir.
- Cavablar silindiyini düşündüyünüz köhnə sənədlərə istinad edir.
- İşçilər gündəlik cavab versələr də, ümumi suallar “Bilmirəm” cavabını qaytarır.
Bunların hər biri mənbə sənədlərinə işarə edir, bu da ən çox təkmilləşdirmənin gəldiyi yerdir.
Həmçinin real söhbətləri nəzərdən keçirmək üçün aylıq bir saat planlaşdırın. Test dəstləri məlum sualları göstərir; canlı loqlar isə məhsul dəyişikliyi və ya mövsümi sıxlıqdan sonra müştərilərin verməyə başladığı yeni sualları göstərir.
Həmçinin hansı sənədlərin daha tez-tez istinad edildiyini izləmək kömək edir. Bunlar müştərilərin güvəndiyi səhifələrdir və onlar bir sahibə və müntəzəm baxış tarixinə layiqdirlər. Heç vaxt əldə edilməyən sənədlər qeyri-aydın, pis başlıqlı və ya sadəcə lazımsız ola bilər və onları təmizləmək indeksi dəqiq saxlamağı asanlaşdırır.
Bu həftə haradan başlamalı
Əksər müştəri suallarına cavab verən iyirmi sənədi toplayın, köhnəlmiş versiyaları silin və onları NotebookLM və ya Claude Layihəsinə yükləyin. Ona ən çox eşitdiyiniz on sualı verin və hər cavabı mənbə ilə yoxlayın. Harada uğursuz olarsa, promptu deyil, sənədi düzəldin. Cavablar özünü doğrultduqdan sonra məzmununuzun müştəri yönümlü köməkçi üçün hazır olduğunu biləcəksiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması