יצירה מוגברת־אחזור
RAG
RAG היא טכניקה שנותנת למודלי שפה גישה למידע חדש ממקורות חיצוניים כדי לשפר תשובות. המערכת שולפת מסמכים רלוונטיים ומעגנת את התשובה בידע עדכני או פנימי, לעיתים דרך מאגר וקטורים.
עודכן ב־
איך זה קשור לאוטומציה?
RAG מחבר בין חיפוש מידע לבין יצירת תשובה. הוא שימושי כשהבוט צריך לענות מתוך נהלים, קטלוג או מסמכי חברה שעשויים להשתנות, בלי לאמן מודל מחדש לכל עדכון.
דוגמאות שימוש באוטומציה
הדוגמאות להמחשה. את החיבורים והכללים מתאימים למערכות ולתהליך של העסק.
עובד שואל על החזר הוצאות נסיעה. המערכת מחפשת בנוהל הרלוונטי, מעבירה למודל את הקטעים שנמצאו ומחזירה תשובה עם הפניה למסמך. אם הנוהל אינו מכסה את המקרה, השאלה מועברת לבדיקה.
באילו כלים זה רלוונטי?
- LlamaIndex
- בניית תהליכי קליטת מסמכים, אינדוקס ושליפת ידע ליישומי שפה.
מה חשוב לבדוק לפני שמיישמים?
- מסמך ישן או הרשאות חיפוש רחבות מדי עלולים לייצר תשובה שגויה או לחשוף מידע. חיפוש אינו מבטל את הצורך בבקרת גישה.
