Question 1

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Accepted Answer

La génération augmentée par extraction (RAG) est une techniqueIA qui permet aux modèles de langageaccéder à des connaissances externes. Au lieu de se baser uniquement sur les donnéesentraînement, les systèmes RAG extraient des informations pertinentes de vos documents avant de générer des réponses, ce qui permetobtenir des réponses plus précises et contextualisées.

Question 2

Comment fonctionnent les plateformes RAG ?

Accepted Answer

Les plateformes RAG automatisent le flux de travail de génération augmentée de récupération : vous téléchargez des documents, la plateforme les segmente et les indexe, puis lorsque votre agent IA a besoin d’informations, il effectue une recherche dans la base de connaissances et injecte le contexte pertinent dans l’invite LLM.

Question 3

Qu’est-ce qui fait de cette plateforme une plateforme RAG-as-a-service ?

Accepted Answer

Notre approche RAG en tant que service ne nécessite aucune configurationinfrastructure. Nous gérons automatiquement les plongements vectoriels, le stockage et la récupération. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur le développementagentsIA tandis que nous gérons l'infrastructure de la plateforme RAG.

Question 4

Comment puis-je intégrer la génération augmentée par récupération dans mon flux de travail ?

Accepted Answer

La mise en œuvre est simple : téléchargez vos documents, ajoutez un nœud de recherche RAG à votre flux de travail et connectez-le à un nœud d’agent IA. Le flux de travail de génération augmentée par récupération est visuel et sans code.

Question 5

Quelle est la différence entre le programme RAG et les LLM traditionnels ?

Accepted Answer

Les modèles de langage traditionnels s'appuient uniquement sur des donnéesentraînement et peuvent générer des résultats erronés. Les systèmes de génération augmentée par récupération extraient des informations pertinentes de vos documents avant de répondre, réduisant ainsi les erreursinterprétation.

Question 6

Puis-je utiliser différents LLM avec cette plateforme RAG ?

Accepted Answer

Oui, notre plateforme RAG prend en charge tous les principaux modèles de langage, notamment GPT-4, Claude, Gemini et les modèles open source. Les outils de génération augmentée pour la recherche fonctionnent avec n'importe quel modèle de langage.

Récupération Génération Augmentée Plateforme (RAG)

RAG est essentiel pour les agents IA

RAG change la donne. En stockant et en indexant vos documents, images et données structurées, vos agents peuvent :

Comment mettre en œuvre la génération augmentée par récupération

Téléchargement et indexation

Rechercher instantanément

Des agents plus intelligents

Pourquoi choisir notre plateforme RAG pour les LLM ?

Déploiement plus rapide

Pas de tracas liés à l'API

Des agents plus intelligents

FAQ sur la génération augmentée de la récupération

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Comment fonctionnent les plateformes RAG ?

Qu’est-ce qui fait de cette plateforme une plateforme RAG-as-a-service ?

Comment puis-je intégrer la génération augmentée par récupération dans mon flux de travail ?

Quelle est la différence entre le programme RAG et les LLM traditionnels ?

Puis-je utiliser différents LLM avec cette plateforme RAG ?

Prêt à construire votre premier Agent compatible RAG?