Sviluppo RAG su misura per la conoscenza aziendale interna

Neaptide sviluppa sistemi RAG per trovare e utilizzare informazioni aziendali. Partiamo da un corpus limitato, ruoli definiti e domande cui rispondere o rifiutare la risposta. Fonti, accettazione e consegna vengono definite prima dell’implementazione.

Quando il servizio è adatto

Un assistente personalizzato è utile da valutare quando cercare nei documenti approvati richiede troppo lavoro manuale o gli strumenti standard non rispettano i permessi. Procedure, supporto e documentazione di prodotto sono possibili inizi. Se la ricerca esistente basta, proponiamo quella soluzione più semplice.

Il RAG recupera documenti pertinenti e li fornisce a un modello linguistico. Facilita la verifica, ma le citazioni non garantiscono correttezza. Pianifichiamo anche prove su informazioni assenti, obsolete, contraddittorie e riservate.

Definire prima i confini documentali

Esaminiamo documenti rappresentativi prima di promettere un connettore o un metodo di estrazione. Scansioni, tabelle, versioni discordanti e permessi frammentati cambiano il lavoro. Accesso e hosting rientrano nell’ambito; promettere tutti i dati aziendali nasconderebbe scelte essenziali.

Dal prototipo all’accettazione

La prima versione usa fonti concordate e domande rappresentative. Esaminiamo separatamente recupero e risposta. Un documento aggiornato non recuperato richiede una correzione diversa da una prova ricevuta ma ignorata dal modello.

• Mostrare una fonte apribile dall’utente autorizzato.
• Verificare la stessa domanda con ruolo ordinario e limitato.
• Provare una risposta assente e una procedura obsoleta.
• Registrare comportamento atteso, risultato e prove per ogni caso.
• Concordare errori bloccanti e percorsi di verifica umana.

Il nostro caso pubblicato mostra il recupero riuscito di un prezzo reale Neaptide, con URL e condizioni. È un’osservazione selezionata, non una misura complessiva. Permessi privati e generazione richiedono prove proprie nell’ambiente del progetto.

• Il nostro esperimento di recupero e i suoi limiti
• Traccia riuscita selezionata · JSON, EN

Concordare la consegna necessaria

Prima dello sviluppo elenchiamo codice, configurazione, valutazioni, attività di ingestione e istruzioni da consegnare. L’accordo distingue licenze e abbonamenti di terzi. Dipende dal progetto: accesso ai modelli e piattaforme esterne non sono nostro codice trasferibile.

La formazione operativa copre aggiornamenti, diritti, richieste fallite e segnalazione di risposte errate. Se il vostro team manterrà il sistema, includete distribuzione riproducibile e verifica del manuale nell’accettazione. Il supporto continuativo si concorda separatamente.

Come stimiamo il lavoro

Il preventivo dipende da fonti e qualità, permessi, integrazioni, hosting e valutazione. Un prototipo con esportazioni pulite differisce da un sistema operativo con connettori e diritti variabili. Concordiamo il primo traguardo prima di estendere, senza tariffa RAG universale o percentuale di accuratezza garantita.

• Voci di costo dell’IA
• Valutare fornitori RAG e consegna

Preparare un piccolo campione autorizzato

Descrivete utenti, documenti e una domanda ricorrente. Campioni anonimizzati e ruoli bastano al primo confronto. Tenete i documenti riservati nell’ambiente approvato finché accesso e trattamento non sono concordati.