A Retrieval Augmented Generation (RAG) technológia forradalmasítja az AI-rendszerek működését a vállalatoknál azáltal, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM) számára valós idejű, testreszabott adatelérést biztosít. A videó bemutatja, miként orvosolja a RAG az LLM-ek gyakori hiányosságait, például a régi, kimerevített tudásbázist, a téves válaszokat vagy a vállalati adatok elérhetetlenségét.
Megismerhetjük a RAG rendszer felépítésének, fejlesztésének és skálázásának legjobb gyakorlatait, beleértve az adatelőkészítést, a chunkolás különböző stratégiáit, és a tudásbázisok indexelésének módjait. Több konkrét példát is elemez a narrátor – például hogyan használta a LinkedIn és az RBC a RAG-et ügyfélszolgálati folyamatok javítására, részletesen taglalva a multimodalitás, a memóriakezelés és a compliance kérdéseit is.
A beszélgetés kitér a gyakori buktatókra: rossz chunkolás, helytelen adatelőkészítés, elavult vagy szennyezett adat és a biztonsági kihívások. A videó hangsúlyozza, hogy a helyesen alkalmazott RAG robusztussá és relevánssá teheti a vállalati AI-t, ugyanakkor kiemeli azokat az eseteket is, amikor nem érdemes ezt a technikát választani.
Folyamatos technológiai fejlődésről, a modellek növekvő „ügynökszerűségéről” és a vállalati működés átalakulásáról is szó esik, miközben fontos kérdések merülnek fel: mikor választunk RAG-et és mikor más megközelítést, hol érdemes tesztelni a technológiát, és milyen stratégiai döntések vezetnek valódi vállalati értékhez?
