Audyt systemu RAG
Dobrze przygotowany kontekst Twoich danych sprawia, że generatywne AI działa skuteczniej. Kluczowe znaczenie ma dostarczanie tego kontekstu z dobrze … Dobrze przygotowany kontekst Twoich danych sprawia, że generatywne AI działa skuteczniej. Kluczowe znaczenie ma dostarczanie tego kontekstu z dobrze zorganizowanej bazy wiedzy przy użyciu właściwie zastosowanej metody Retrieval Augmented Generation (RAG). Dzięki temu system AI może działać precyzyjnie, wiarygodnie i niezawodnie. Nasz audyt RAG pozwoli zoptymalizować działanie tej części Twojego systemu — od parsowania dokumentów i zasilania bazy wiedzy, po wyszukiwanie semantyczne i składanie kontekstu. Nie trać czasu na samodzielne eksperymenty w rozproszonym i dynamicznie zmieniającym się świecie AI. Powierz ten strategiczny element wyspecjalizowanym ekspertom i skup swoją energię na budowie całościowego rozwiązania AI.
Dlaczego To Ważne
Dobrze zaprojektowany system RAG (Retrieval-Augmented Generation), czyli tzw. generowanie wspomagane wyszukiwaniem, to nie tylko wyszukiwanie — to wiarygodne odpowiedzi, zoptymalizowana wydajność i skalowalność gotowa na przyszłość.
Nasz audyt zapewnia, że wszystkie komponenty — od parsowania tekstu po wyszukiwanie wektorowe — zostaną dokładnie i rzetelnie zweryfikowane pod kątem poprawnej współpracy, precyzji oraz niezawodności. W ten sposób stworzysz warunki do skutecznych ulepszeń, umożliwiających, by cały system naprawdę spełniał swoją rolę w obszarze analityki biznesowej, dokumentacji i interfejsów konwersacyjnych.
Proces audytu
Proces audytu zazwyczaj obejmuje poniższe etapy. Każdy z nich może zostać dostosowany — usunięty, rozszerzony lub zmodyfikowany — w zależności od Twoich potrzeb.
Krok 1 — Analiza pipeline’u
Wnikliwie analizujemy Twoją obecną architekturę RAG, aby zrozumieć, jak przepływają informacje.
🧩 Cel: identyfikacja nieefektywności i zaprojektowaanie usprawnień zwiększających zarówno jakość wyszukiwania, jak i ogólną stabilność systemu.
Krok 2 — Dokumentacja i wizualizacja
Przygotowujemy lub odtwarzamy dokumentację Twojego pipeline’u.
🗂 Rezultat: przejrzysty obraz działania Twojego RAG — gotowy na przyszłą skalowalność i audyty.
Krok 3 — Wnioski i Rekomendacje
Otrzymasz kompleksowy raport podsumowujący nasze ustalenia.
📈 Wynik: Priorytetyzowany plan działań w kierunku wydajnego i skalowalnego pipeline’u RAG.
Krok 4 — Demonstracja w praktyce i walidacja
Jeśli Twoja infrastruktura na to pozwoli, zademonstrujemy ulepszenia w praktyce.
🏆 Efekt: Przekonasz się, jak Twój system RAG zyskuje nową jakość — od zwykłego "to działa" do skuteczności w praktyce.
Krok 5 — Implementacja & Prototyp
Możemy zbudować prototyp (proof-of-concept) lub niezależną usługę z wprowadzonymi ulepszeniami, gotową do testowania lub produkcyjnego uruchomienia.
⚡ Rezultat: Otrzymasz mierzalną poprawę dokładności wyszukiwania oraz stabilności i utrzymania.
Zoptymalizuj swój RAG
Gotowy, aby poprawić precyzję i wydajność wyszukiwania?
Umów bezpłatną konsultację, aby przedyskutować Twoje podejście RAG i zidentyfikować szybkie usprawnienia.
Wszystkie usługi
Audyt systemu RAG
Dobrze przygotowany kontekst Twoich danych sprawia, że generatywne AI działa skuteczniej. Kluczowe znaczenie ma dostarc…