Modele RAG w aplikacjach low-code 

AI w biznesie

Dziś modele AI znajdziemy wszędzie, poczynając od wspieranej sztuczną inteligencją interakcji maszyny z człowiekiem, generowaniu i analizie treści, obrazów, dźwięków, badań, profilowaniu behawioralnym i wykrywaniu fraudów, wirtualnych asystentach i rekruterach, medycynie, diagnostyce, aż po redukcję szumów w fotografii. 

Wyzwania dużych modeli językowych (LLM)

Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w krytycznych aplikacjach do interpretowania i inteligentnego przetwarzania danych spowodowało, że wdrożenie sztucznej inteligencji stało się priorytetem także w rynku korporacyjnym. Modele LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych, ale ich wiedza jest niezależna od dziedziny i ograniczona do etapu treningu. Aby uwzględnić nowe lub specyficzne dane, konieczny jest ponowny trening. 

RAG – sposób na lepsze wyniki AI

Interakcje między aplikacjami wspieranymi LLM a człowiekiem muszą być monitorowane, by ograniczyć halucynacje i błędy. Rozwiązaniem tego wyzwania jest RAG – Retrieval Augmented Generation (generowanie rozszerzone o wyszukiwanie semantyczne).  RAG pozwala: 

• włączać do podpowiedzi dodatkowe dane (np. firmowe), 
• kierować model na generowanie kontekstowo istotnych odpowiedzi, 
• redukować halucynacje i błędy danych. 

Dzięki temu użytkownik otrzymuje precyzyjniejsze wyniki, wzbogacone o semantycznie istotną wiedzę. 

Modele RAG na platformie Meltemee low-code

Zastosowanie modeli RAG w naszej platformie low-code Meltemee poprawia efektywność zarówno pracy projektanta rozwiązań, jak i użytkownika końcowego. 

Kluczowe korzyści:

• Lepsza czytelność komunikatów – RAG przetwarza odpowiedzi LLM, aby były bardziej zrozumiałe dla użytkownika. 
• Nowe możliwości aplikacji low-code – semantyczne przeszukiwanie i analiza dokumentów wspierają procesy sprzedaży czy tworzenie baz wiedzy. 
• Automatyzacja procesów – RAG umożliwia automatyzację zadań dotąd nieobsługiwanych, takich jak: 
  - obsługa korespondencji i reklamacji, 
  - przetwarzanie wniosków i zgłoszeń, 
  - onboarding pracowników, 
  - certyfikacja i inne procesy wewnętrzne i zewnętrzne.