Costruirò un chatbot rag personalizzato addestrato sui tuoi documenti e dati

I tuoi PDF (o set di campioni), cosa gli utenti dovrebbero poter chiedere, e eventuali restrizioni sulla privacy. Se il bot deve funzionare completamente nel tuo ambiente, fallo sapere fin da subito.

Sì—quando uso RAG, posso restituire risposte con citazioni/frammenti che puntano alle fonti rilevanti, così gli utenti possono verificare.

Sì. Posso containerizzare il servizio (Docker) e fornire linee guida per il deployment. Se vuoi che lo distribuisca io, dovrai fornire i dettagli dell'ambiente di destinazione.

Sì. Se preferisci l'inferenza locale, posso progettare la pipeline per un modello locale (a seconda delle tue capacità hardware).

PDF di default; DOCX/Markdown/HTML possono essere aggiunti. Se hai formati insoliti, includi un esempio per la validazione prima.

Basando le risposte su passaggi recuperati e applicando regole di risposta (ad esempio, “rispondi solo dal contesto”). Nessun sistema può garantire zero hallucinations, ma RAG migliora notevolmente la groundedness.

La soluzione più sicura è eseguire ingestion e inference all’interno della tua infrastruttura. Se si utilizza un’API di terze parti, ci allineeremo su quali dati vengono inviati e cosa deve rimanere locale.

Questo servizio può includere una semplice demo UI (ad esempio Streamlit) o solo consegna API. L'integrazione nel sito web è disponibile nei pacchetti superiori.