Vektoru datubāzes risinājumi
Vektoru datubāze glabā teksta, dokumentu vai citu datu semantiskos attēlojumus, lai atrastu saturu pēc nozīmes un izmantotu to AI atbildēs.
Kādu problēmu risina šis pakalpojums?
Parasta datubāzes meklēšana nav piemērota brīvi formulētiem jautājumiem un līdzīgas nozīmes dokumentu atrašanai. RAG un AI meklēšanai nepieciešams atbilstošs indeksēšanas slānis.
Ko iespējams izstrādāt vai ieviest?
- Dokumentu sadalīšanu un vektoru reprezentāciju veidošanu.
- Vektoru datubāzes izvēli un konfigurēšanu.
- Semantisku un hibrīdu meklēšanu.
- Metadatu filtrus un lietotāju tiesības.
- Indeksa atjaunināšanu un novecojušu datu dzēšanu.
- Integrāciju ar RAG, meklētāju un AI asistentu.
Kā notiek izstrāde?
- Izvērtējam konkrēto biznesa procesu, datu avotus, lietotājus un sagaidāmo rezultātu.
- Nosakām, vai uzdevumam nepieciešams valodas modelis, klasiskā automatizācija, meklēšanas risinājums vai vairāku pieeju kombinācija.
- Definējam datu drošības prasības, piekļuves tiesības, rezultāta formātu, validāciju un cilvēka kontroles punktus.
- Izstrādājam risinājumu testa vidē un pārbaudām to ar klienta reāliem piemēriem, izņēmumiem un kļūdu scenārijiem.
- Integrējam risinājumu uzņēmuma sistēmā, portālā vai API un ieviešam žurnālus, limitus un uzraudzību.
- Pēc ieviešanas analizējam kvalitāti, izmaksas un kļūdas, pēc vajadzības mainot modeli, uzvedni vai apstrādes loģiku.
Galvenie ieguvumi uzņēmumam
- Ātrāka līdzīga un kontekstuāli saistīta satura atrašana.
- Pamats kvalitatīvai RAG sistēmai.
- Meklēšana pāri lielam dokumentu apjomam.
- Iespēja kombinēt semantiku ar precīziem filtriem.
- Pārvaldāma dokumentu indeksēšana.
Kas jāņem vērā pirms ieviešanas?
Vektoru datubāze nav vienkārši jāpiepilda ar visiem failiem. Jāizvēlas pareiza dokumentu sadalīšana, metadati un atjaunošanas process, citādi meklēšanas rezultāti būs nekvalitatīvi.
Devera pieeja
Devera veido pilnu datu sagatavošanas un meklēšanas plūsmu, ne tikai datubāzes instalāciju. Risinājums tiek pārbaudīts ar klienta reāliem jautājumiem un dokumentiem.
