Написать нам
Интегрируем Retrieval-Augmented Generation, чтобы ваши документы и базы знаний отвечали на вопросы так, будто «читали» их только что
Умный поиск
1. Аудит источников знаний
Проводим анализ доступных источников знаний: документы, базы данных, wiki.
2. Проектирование схемы векторного хранилища
Определяем, какие данные индексировать, и как структурировать вектора.
3. Настройка пайплайна индексирования
Реализуем процесс парсинга, эмбеддинга и обновления индексов.
4. Интеграция LLM + Retriever
Соединяем языковую модель и поиск, обеспечивая точные ответы на основе контекста.
5. MLOps/Observability
Внедряем метрики, логи и инструменты контроля качества выдачи.