«`html
Упрощение процесса построения и поддержки конвейера Retrieval-Augmented Generation (RAG) с помощью Korvus
Конвейер Retrieval-Augmented Generation (RAG) включает четыре основных этапа: создание вложений для запросов и документов, поиск соответствующих документов, анализ полученных данных и генерация окончательного ответа. Каждый из этих этапов требует отдельных запросов и инструментов, что приводит к громоздкому, затратному по времени и потенциально ошибочному процессу. Например, создание вложений может включать использование библиотеки машинного обучения, такой как HuggingFace Embeddings, в то время как поиск документов может использовать поисковый движок, например Elasticsearch. Анализ и генерация затем могут использовать различные инструменты обработки естественного языка (NLP). Эти ограничения требуют более упрощенного и эффективного подхода к выполнению рабочих процессов RAG.
Унифицированный подход с помощью Korvus
Проект Korvus решает сложности построения конвейера Retrieval-Augmented Generation (RAG). Korvus предлагает радикальное упрощение рабочего процесса RAG путем сжатия всего процесса в единственный SQL-запрос, выполненный в базе данных Postgres. Унифицированный подход устраняет необходимость в нескольких внешних сервисах и инструментах, тем самым уменьшая сложность разработки и, возможно, улучшая скорость выполнения и эффективность. Используя возможности машинного обучения Postgres (PostgresML), Korvus выполняет создание вложений, поиск, анализ и генерацию прямо в самой базе данных.
Методология Korvus основана на концепции машинного обучения в базе данных. Выполняя весь рабочий процесс RAG в Postgres, Korvus снижает накладные расходы, связанные с передачей данных между различными сервисами и инструментами. Эта обработка в базе данных обеспечивается PostgresML, который позволяет выполнять вычисления машинного обучения непосредственно в базе данных Postgres. Результатом является упрощенный и эффективный процесс, способный обрабатывать большие наборы данных с уменьшенной задержкой.
Korvus также поддерживает несколько языков программирования, предоставляя привязки для Python, JavaScript, Rust и C. Эта поддержка нескольких языков упрощает интеграцию Korvus в существующие проекты, независимо от используемого языка. Абстрагируя сложности конвейера RAG в единый SQL-запрос, Korvus значительно упрощает как разработку, так и поддержку поисковых приложений.
Преимущества и перспективы
Хотя производительность Korvus пока не была количественно оценена, ее эффективность очевидна благодаря современным функциям. Подход к обработке в базе данных устраняет необходимость во внешних сервисах, сокращая задержку и улучшая скорость выполнения. Кроме того, единый подход к запросам может упростить отладку и оптимизацию, что облегчает настройку конвейера для повышения производительности.
В заключение, Korvus решает проблемы построения и поддержки конвейеров RAG. Унификация всего рабочего процесса в единый SQL-запрос, выполненный в базе данных Postgres, значительно уменьшает сложность и, возможно, улучшает производительность. Этот инновационный подход использует PostgresML для машинного обучения в базе данных, упрощая разработку и снижая задержку. Korvus предлагает открытое программное обеспечение, поддержку нескольких языков программирования, гибкий и эффективный инструмент для разработчиков, работающих с большими наборами данных и сложными поисковыми приложениями.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Korvus: An All-in-One Open-Source RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipeline Built for Postgres.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
