Szolgáltatás

RAG fejlesztési szolgáltatások

RAG fejlesztési szolgáltatásainkkal segítünk a vállalkozásoknak összekapcsolni AI-alkalmazásaikat saját dokumentumaikkal, adataikkal és vállalati tudásanyagukkal. Olyan egyedi RAG megoldásokat tervezünk és fejlesztünk, amelyek megbízható üzleti forrásokból keresik ki a releváns információkat, majd ezek felhasználásával a kontextushoz jobban illeszkedő AI-válaszokat generálnak. A vállalati tudáskezelő rendszerektől és intelligens dokumentumkereséstől a RAG-integrációig és optimalizálásig meglévő adataira, rendszereire és üzleti követelményeire építjük megoldásainkat.

Ezen az oldalon bemutatjuk, hogyan működik a RAG technológia, mikor érdemes alkalmazni, milyen megoldásokat tudunk fejleszteni, és hogyan épül fel RAG fejlesztési folyamatunk.

Vegye fel velünk a kapcsolatot!

Mi az a Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

A Retrieval-Augmented Generation (RAG), magyarul kereséssel kiegészített szöveggenerálás, olyan mesterségesintelligencia-megközelítés, amely összekapcsolja a nagy nyelvi modelleket a vállalat saját adataival és tudásanyagával. Ahelyett, hogy az AI kizárólag a betanítása során megszerzett ismeretekre támaszkodna, a RAG rendszer a válaszadás előtt releváns információkat keres ki dokumentumokból, adatbázisokból, tudásbázisokból és más üzleti rendszerekből.

A vállalati RAG megoldások megkönnyítik a belső tudásanyag elérését és felhasználását az AI-alapú alkalmazásokon keresztül. Azáltal, hogy a válaszokat releváns üzleti információkra alapozzák, a RAG rendszerek pontosabb kontextust biztosíthatnak, és hasznosabb válaszokat adhatnak a munkatársaknak, ügyfeleknek és más felhasználóknak.

Mikor van szüksége vállalkozásának RAG megoldásra?

A RAG megoldások különösen akkor lehetnek értékesek, ha vállalkozása nagy mennyiségű hasznos információval rendelkezik, de a munkatársak vagy az ügyfelek nehezen találják meg gyorsan a megfelelő válaszokat. A fontos tudásanyag gyakran dokumentumokban, adatbázisokban, tudásbázisokban és különböző belső rendszerekben található meg.

A RAG technológia összekapcsolja a mesterséges intelligenciát ezekkel a megbízható üzleti forrásokkal, így a felhasználók természetes nyelven férhetnek hozzá a releváns információkhoz, anélkül hogy több rendszerben kellene manuálisan keresniük.

Vállalati tudásanyaga több különböző forrásban található

A fontos információk dokumentumokban, adatbázisokban, tudásbázisokban és belső rendszerekben vannak szétszórva, ami megnehezíti a szükséges adatok gyors megtalálását.

Munkatársai túl sok időt töltenek információkereséssel

A csapatok rendszeresen keresnek fájlokban, dokumentációkban és belső platformokon olyan válaszokat, amelyek valahol már rendelkezésre állnak a vállalaton belül.

Az általános AI nem tud válaszolni a vállalkozásával kapcsolatos kérdésekre

A hagyományos AI-modellek nem ismerik automatikusan vállalata belső adatait, folyamatait és specifikus tudásanyagát. A RAG lehetővé teszi, hogy az AI szükség esetén hozzáférjen a releváns üzleti információkhoz.

Saját adatokon alapuló AI-válaszokra van szüksége

A vállalati RAG megoldások a válaszadás előtt releváns információkat kereshetnek ki a jóváhagyott üzleti forrásokból, így a vállalkozás működéséhez jobban illeszkedő és megbízhatóbb AI-alkalmazások hozhatók létre.

Milyen problémákat oldhat meg a RAG?

Szétszórt vállalati tudásanyag

A fontos információk gyakran dokumentumokban, adatbázisokban, tudásbázisokban és különböző üzleti rendszerekben találhatók meg. A RAG segíthet összekapcsolni ezeket a tudásforrásokat, és egyszerűbbé tenni az információk elérését.

Időigényes információkeresés

A munkatársak jelentős időt tölthetnek fájlok és belső rendszerek átkutatásával. A RAG lehetővé teszi, hogy a felhasználók természetes nyelven megfogalmazott kérdésekkel találjanak releváns információkat.

Üzleti kontextus nélküli mesterséges intelligencia

Az általános AI-modellek nem ismerik automatikusan a vállalat belső információit. A RAG releváns üzleti kontextust biztosít a válaszok generálásához.

Nagy mennyiségű dokumentum

Több ezer dokumentumban konkrét információkat keresni nehézkes és időigényes lehet. A RAG képes releváns tartalmakat visszakeresni anélkül, hogy a felhasználóknak manuálisan kellene átnézniük a fájlokat.

A belső tudásanyaghoz való hozzáférés egyenetlensége

Az értékes vállalati tudás gyakran bizonyos munkatársakhoz vagy csapatokhoz kötődik. A RAG segíthet abban, hogy a jóváhagyott szervezeti tudásanyag szélesebb körben és egyszerűbben elérhető legyen.

Elavult vagy irreleváns AI-válaszok

Az üzleti információk idővel változnak. A RAG rendszerek naprakészen tartott adatforrásokból kereshetnek információkat, így az AI-alkalmazások relevánsabb és aktuálisabb vállalati tudásra támaszkodhatnak.

RAG fejlesztési szolgáltatásaink

RAG fejlesztési szolgáltatásaink lefedik a vállalati adatokra épülő, kereséssel kiegészített szöveggeneráló rendszerek tervezésének, fejlesztésének és integrálásának teljes folyamatát. Az egyedi RAG-alkalmazásoktól a meglévő rendszerek integrációjáig olyan megoldásokat fejlesztünk, amelyek a vállalati tudásanyagot könnyen elérhető és hasznos AI-alapú alkalmazásokon keresztül teszik felhasználhatóvá.

Egyedi RAG megoldások fejlesztése

Üzleti követelményeihez, adatforrásaihoz és felhasználási eseteihez igazodó RAG megoldásokat tervezünk és fejlesztünk, a kezdeti rendszerarchitektúrától az éles használatra kész megvalósításig.

Vállalati RAG rendszerek fejlesztése

Olyan vállalati RAG megoldásokat fejlesztünk, amelyek összetett üzleti tudásanyaggal, több adatforrással és meglévő vállalati rendszerekkel képesek együttműködni, figyelembe véve a biztonsági és hozzáférési követelményeket.

RAG integráció meglévő rendszerekbe

A RAG képességeket meglévő webalkalmazásokba, belső platformokba, üzleti szoftverekbe és AI-megoldásokba integráljuk, anélkül hogy szükség lenne a jelenlegi rendszerek lecserélésére.

Tudásbázisok és adatforrások integrációja

A RAG rendszereket dokumentumokkal, adatbázisokkal, tudásbázisokkal, API-kkal és más releváns adatforrásokkal kapcsoljuk össze, hogy az AI-alkalmazások hozzáférhessenek a szükséges információkhoz.

RAG keresési és információ-visszakeresési folyamatok optimalizálása

Fejlesztjük az információk indexelésének, visszakeresésének és a nyelvi modellek számára történő átadásának módját, hogy növeljük a generált válaszok relevanciáját és hasznosságát.

RAG mint szolgáltatás (RAG as a Service)

RAG as a Service megoldásainkkal menedzselt megközelítést biztosítunk a RAG rendszerek bevezetéséhez és üzemeltetéséhez. Támogatjuk az adatok betöltését, indexelését, a rendszer monitorozását és folyamatos optimalizálását, hogy a megoldás a vállalati adatok és követelmények változásával is megbízhatóan és hatékonyan működhessen.

Milyen típusú RAG megoldásokat fejlesztünk?

A RAG technológia számos üzleti alkalmazásban használható, ahol a felhasználóknak gyors és megbízható hozzáférésre van szükségük a dokumentumokban, adatbázisokban és belső rendszerekben tárolt információkhoz. RAG megoldásainkat a meglévő tudásforrásokhoz, üzleti követelményekhez és a felhasználók igényeihez igazítjuk.

Vállalati tudáskezelő rendszerek

AI-alapú vállalati tudáskezelő rendszereket fejlesztünk, amelyek megkönnyítik a dokumentumokban, adatbázisokban és belső platformokon tárolt információk megtalálását, elérését és felhasználását a szervezet egészében.

Belső vállalati tudásasszisztensek

Olyan AI-asszisztenseket fejlesztünk, amelyek segítségével a munkatársak kérdéseket tehetnek fel, és releváns információkat kaphatnak a vállalati szabályzatokból, eljárásokból, dokumentációkból és más jóváhagyott belső tudásforrásokból.

Intelligens dokumentumkereső és kérdés-válasz rendszerek

RAG-alapú kereső- és kérdés-válasz rendszereket hozunk létre, amelyek segítségével a felhasználók természetes nyelven megfogalmazott kérdésekkel találhatnak konkrét információkat nagy dokumentumgyűjteményekben.

Ügyfélszolgálati tudásasszisztensek

Olyan AI-asszisztenseket fejlesztünk, amelyek termékdokumentációkból, gyakran ismételt kérdésekből, ügyféltámogatási anyagokból és más jóváhagyott forrásokból keresnek információkat, hogy az ügyfelek vagy az ügyfélszolgálati csapatok gyorsabban megtalálhassák a megfelelő válaszokat.

Műszaki tudásasszisztensek

Olyan RAG megoldásokat fejlesztünk, amelyek megkönnyítik a műszaki dokumentációkban, kézikönyvekben, specifikációkban és mérnöki tudásanyagokban való keresést, valamint az összetett információk áttekintését.

Szabályzat- és megfelelőségi tudáskezelő rendszerek

RAG-alapú rendszereket fejlesztünk, amelyek segítik a felhasználókat a belső szabályzatokban, irányelvekben, eljárásokban és megfelelőségi dokumentációkban található releváns információk megtalálásában, miközben a válaszok jóváhagyott forrásokra támaszkodnak.

RAG és hagyományos LLM-alkalmazások: mi a különbség?

Hagyományos LLM-alkalmazás

RAG-alapú alkalmazás

Elsősorban a modell meglévő tudására és a kérésben megadott információkra támaszkodik.

A válasz generálása előtt releváns információkat keres ki az összekapcsolt üzleti adatforrásokból.

Jól alkalmazható általános feladatokra, például tartalomgenerálásra, összefoglalásra és szövegátírásra.

Jól alkalmazható olyan feladatokra, amelyek vállalatspecifikus tudásanyaghoz való hozzáférést igényelnek.

Nem fér hozzá automatikusan a belső dokumentumokhoz, adatbázisokhoz és tudásbázisokhoz.

Képes információkat visszakeresni dokumentumokból, adatbázisokból, tudásbázisokból és más összekapcsolt forrásokból.

A közvetlenül megadott kontextusra támaszkodik.

Minden felhasználói kéréshez dinamikusan keres releváns kontextust.

Elsősorban olyan feladatokhoz alkalmas, amelyek nem függnek saját tulajdonú vagy gyakran változó információktól.

Elsősorban olyan tudásintenzív alkalmazásokhoz alkalmas, amelyeknél fontosak a vállalati információk.

Anthropic Claude

Azure OpenAI

Google Gemini

Hugging Face

LangChain

LlamaIndex

Mistral AI

Pinecone

PyTorch

AI projektjeink

Caspar

A Caspar Cloud egy ügykezelő rendszer olyan szervezetek számára, amelyek idősekről, betegekről vagy olyan emberekről gondoskodnak, akik önmaguk ellátására képtelenek.

Dedikált fejlesztő csapat • Egyedi szoftver • IT audit & konzultáció • IT Projekt menedzsment • Webalkalmazás • Egyesült Királyság • Egészségügy

FYLD

A FYLD lehetővé teszi a terepmunkások számára, hogy okostelefonjukkal vagy táblagépükkel felmérjék a munkahelyeket, képeket, hang- és videótartalmakat töltsenek fel a rendszerbe.

Mobilalkalmazás Fejlesztés • Egyesült Királyság • Építőipar

Grandio

A Grandio egy webes és mobilalkalmazás egy magyar vagyonkezelő cég számára, amely biztonságos hozzáférést biztosít a portfólióértékekhez és kapcsolódó adatokhoz, miközben a RabIT folyamatos támogatást, megosztott QA-t és agilis fejlesztési csomagokat nyújt.

Mobilalkalmazás Fejlesztés • Magyarország

Rentkey

A Rentkey egy modern, skálázható, kétnyelvű webalkalmazás, amely nemzetközi piacokra készült, és arra lett tervezve, hogy egyetlen platformon belül hatékonyan kezelje az összetett üzleti munkafolyamatokat, a dokumentumkezelést és az automatizált folyamatokat, Scrum-alapú fejlesztési megközelítéssel.

Magyarország

RAG fejlesztési folyamatunk

Üzleti igények és felhasználási esetek feltérképezése

Azonosítjuk az üzleti problémát, a célfelhasználókat és a felhasználási eseteket, hogy meghatározzuk, milyen célokat kell elérnie a RAG megoldásnak.

Adatforrások felmérése

Áttekintjük azokat a dokumentumokat, tudásbázisokat, adatbázisokat és egyéb információforrásokat, amelyekhez a RAG rendszernek hozzá kell férnie.

RAG architektúra és megoldástervezés

Megtervezzük az információ-visszakeresési architektúrát, kiválasztjuk a megfelelő AI-technológiákat, és meghatározzuk, hogyan integrálódik a megoldás a meglévő rendszerekbe.

RAG fejlesztés és integráció

Kiépítjük az információ-visszakeresési folyamatot, összekapcsoljuk a szükséges adatforrásokat, és integráljuk a RAG képességeket az alkalmazásba vagy az üzleti környezetbe.

Tesztelés és RAG értékelés

Valósághű kérdések és üzleti helyzetek segítségével értékeljük a visszakeresett információk minőségét, a válaszok relevanciáját és a rendszer működését, majd szükség szerint továbbfejlesztjük a megoldást.

Éles bevezetés és folyamatos fejlesztés

Bevezetjük a megoldást a célkörnyezetbe, és támogatjuk a folyamatos monitorozást, optimalizálást és továbbfejlesztést az adatok és üzleti követelmények változásával.

Gyakran ismételt kérdések

Kérdésed van?

Vedd fel velünk a kapcsolatot!

A RAG fejlesztés olyan AI-alkalmazások létrehozásának folyamata, amelyek a nagy nyelvi modelleket külső adatforrásokkal, például vállalati dokumentumokkal, adatbázisokkal és tudásbázisokkal kapcsolják össze. A rendszer a válasz generálása előtt releváns információkat keres ki, így az AI nem kizárólag a modell meglévő tudására támaszkodik, hanem vállalatspecifikus információkkal is dolgozhat.

A RAG úgy működik, hogy a felhasználó kéréséhez kapcsolódó információkat keres az összekapcsolt adatforrásokban, majd ezeket további kontextusként átadja egy nagy nyelvi modellnek. Az LLM a visszakeresett információk felhasználásával generál választ, amely a rendelkezésre álló vállalati tudásanyagra épül.

A RAG fejlesztési szolgáltatások magukban foglalják a kereséssel kiegészített szöveggeneráló rendszerek tervezését, fejlesztését, integrálását, tesztelését és optimalizálását. Ide tartozhat az adatforrások integrációja, a visszakeresési architektúra kialakítása, a vektoralapú keresés, az LLM-integráció, a RAG rendszer értékelése és a meglévő alkalmazásokba vagy üzleti rendszerekbe történő bevezetés.

A hagyományos LLM-alkalmazások elsősorban a modell meglévő tudására és a közvetlenül megadott kontextusra támaszkodnak, míg a RAG a válasz generálása előtt további információkat keres ki az összekapcsolt forrásokból. Ezért a RAG különösen hasznos, amikor egy AI-alkalmazásnak vállalatspecifikus, saját tulajdonú vagy gyakran frissülő információkhoz kell hozzáférnie.

A RAG segíthet a vállalkozásoknak a szétszórt tudásanyag elérésének javításában, a dokumentumkereséssel töltött idő csökkentésében, a nagy dokumentumgyűjtemények hatékonyabb felhasználásában, valamint abban, hogy az AI-alkalmazások vállalatspecifikus kontextussal rendelkezzenek. Gyakori felhasználási területei a belső tudásasszisztensek, a vállalati keresőrendszerek, a dokumentumalapú kérdés-válasz alkalmazások, az ügyfélszolgálati és a műszaki tudáskezelő rendszerek.

Igen. A RAG megoldások úgy tervezhetők, hogy meglévő dokumentumokból, tudásbázisokból, adatbázisokból, API-kból és vállalati platformokból keressenek információkat. A megfelelő integrációs megközelítés attól függ, hol találhatók az adatok, hogyan vannak strukturálva, és milyen hozzáférési jogosultságokat kell fenntartani.

A vállalati RAG megoldások olyan kereséssel kiegészített szöveggeneráló rendszerek, amelyeket szervezeti felhasználásra terveznek, és amelyekben az AI-alkalmazásoknak több adatforrásból származó vállalatspecifikus információkkal kell dolgozniuk. A vállalati bevezetések során figyelembe kell venni a felhasználói jogosultságokat, a biztonsági követelményeket, az adatkezelési szabályokat, a rendszerintegrációkat és a változó üzleti tudásanyagot is.

Igen. A RAG vállalati tudáskezelő rendszerek részeként is alkalmazható, hogy a munkatársak könnyebben megtalálják és felhasználják a dokumentumokban, tudásbázisokban és más belső forrásokban tárolt információkat. Ahelyett, hogy több helyen kellene manuálisan keresniük, a felhasználók természetes nyelven tehetnek fel kérdéseket, és releváns vállalati tudásanyagra épülő válaszokat kaphatnak.

A RAG as a Service a kereséssel kiegészített szöveggeneráló képességek bevezetésének és üzemeltetésének menedzselt megközelítése. A szolgáltatási modelltől függően magában foglalhatja a RAG infrastruktúrát, az adatok betöltését és indexelését, az információ-visszakeresési folyamatokat, a monitorozást, a karbantartást és a folyamatos optimalizálást a vállalati adatok és követelmények változásával.

A RAG rendszereket az információ-visszakeresés minőségének és a generált válaszoknak a tesztelésével kell értékelni. Ennek során ellenőrizni kell, hogy a rendszer a megfelelő információkat találja-e meg a jellemző kérdésekhez, a válaszok valóban ezekre az információkra épülnek-e, és hogyan viselkedik a rendszer, amikor nem áll rendelkezésre releváns információ. Az értékelést és tesztelést az adatforrások, modellek és üzleti követelmények változásával is folytatni kell.

Kérdezzen bátran!

Kapcsolat

Amennyiben közös munkáról szeretne érdeklődni, egyeztethet csapatunkkal egy ingyenes konzultációt is.

Értékesítés

+44 20 3807 2835 - Egyesült Királyság

+1 (424) 238-7060 - Egyesült Államok

+36 70 620 1660 - Magyarország

sales@rabit.hu

Kalifornia, 90401 Santa Monica, Santa Monica Blvd Suite 222

Magyarország, 6724 Szeged, Cserzy Mihály utca 30/B

Magyarország, 7623 Pécs, Tüzér utca 13.

Magyarország, 1065 Budapest, Bajcsy-Zsilinszky út 57.