На пути к науке о данных: Масштабирование RAG от POC до производства

•RAG использует векторные базы данных для поиска и LLM для генерации ответов. •RAG применяется в чат-ботах и других приложениях для повышения продуктивности. •POC стоят дорого и требуют перехода к производству для достижения истинной ценности. •Эксперименты могут привести к застреванию в режиме POC. •Проблемы с производительностью: скорость поиска и получение правильных фрагментов. •Управление данными: контроль версий и преобразование форматов. •Риски: галлюцинации, предвзятость, токсичность, нормативные риски. •Интеграция в существующие рабочие процессы: учет точки зрения конечных пользователей. •Стоимость: важность достижения запланированных выгод. •Масштабируемые векторные базы данных: оптимизированы для многомерного векторного поиска. •Механизмы кэширования: снижают затраты и увеличивают время отклика. •Расширенные методы поиска: гибридный поиск, повторное ранжирование. •Ответственный уровень искусственного интеллекта: устранение предвзятости, прозрачность, этические ценности. •Шлюз API: управление затратами, контроль доступа, ответственный ИИ. •Стратегическое место в дорожной карте прецедентов использования. •Четкие критерии оценки производительности. •Улучшение бизнес-процессов и контроль версий. •Интеграция с существующими рабочими процессами.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.