Systemy RAG i wyszukiwanie wektorowe

Retrieval-Augmented Generation (RAG) w skali

Transformuj swoje dokumenty, bazy danych i bazy wiedzy w inteligentne systemy oparte na AI. Nasze rozwiązania RAG zapewniają, że Twoje AI pozostaje dokładne, ugruntowane i aktualne.

Infrastruktura wyszukiwania wektorowego

Wdróż systemy oparte na Qdrant lub pgvector do indeksowania i wyszukiwania embeddings w dużej skali. Obsługujemy klasteryzację, replikację i optymalizację dla obciążeń produkcyjnych.

• Qdrant: Rozproszona baza danych wektorów z zaawansowanym filtrowaniem, wyszukiwaniem wielowektorowym i operacjami zoptymalizowanymi SIMD
• pgvector: Rozszerzenie PostgreSQL do ścisłej integracji z danymi relacyjnymi, indeksami HNSW i wydajnością kosztową
• Wyszukiwanie hybrydowe: Połącz wyszukiwanie słów kluczowych z podobieństwem semantycznym dla najlepszych wyników

Semantyczne fragmentowanie i osadzanie

Prawidłowe przygotowanie dokumentów jest kluczowe. Wdrażamy inteligentne strategie fragmentowania, które zachowują granice semantyczne, a nie tylko dzielą według liczby tokenów.

• Rekursywne dzielenie z zachodzeniem na siebie w celu zachowania kontekstu
• Klasteryzacja semantyczna w celu zgrupowania powiązanych informacji
• Osadzenia wielojęzyczne Cohere dla angielskiego, ukraińskiego i polskiego tekstu
• Dostrojenie osadzeń niestandardowych dla słowników specjalistycznych

Przeranking i optymalizacja trafności

Pobierz więcej kandydatów, a następnie inteligentnie je uszereguj. Przeranking Cohere zapewnia, że najlepsze wyniki są naprawdę istotne dla zapytania.

• Wieloetapowe wyszukiwanie: gęste → przeranking → wybór
• Ranking świadomy kontekstu uwzględniający istotność pytania i kompletność odpowiedzi
• Optymalizacja kosztów poprzez wydajny wybór kandydatów

Metadane i filtrowanie

Wyjdź poza wyniki podobieństwa. Filtruj wg. typu dokumentu, daty, autora, kategorii lub dowolnego atrybutu biznesowego. Upewnij się, że pobrane dokumenty spełniają Twoje ograniczenia.

Integracja grafu wiedzy

W przypadku złożonych domen (prawne, medyczne, techniczne) dodaj graf wiedzy do swojego RAG. Ekstrakcja encji, mapowanie relacji i przechodzenie grafi dla rozumowania strukturalnego.

Aktualizacje indeksu w czasie rzeczywistym

Nowe dokumenty? Zaktualizowane informacje? Nasze systemy synchronizują się z Twoimi źródłami danych automatycznie. Indeksowanie przyrostowe utrzymuje bazy danych wektorów świeże bez przebudowy.

Stos technologiczny

• Bazy wektorów: Qdrant, pgvector, Milvus
• Osadzenia: Cohere embed-multilingual-v3.0, OpenAI text-embedding-3-large
• Przeranking: Cohere Rerank, ocena trafności oparta na LLM
• Frameworki wyszukiwania: LangChain, LlamaIndex, niestandardowy Python
• Potoki danych: Apache Airflow, Luigi, niestandardowy ETL
• Backend: FastAPI, Django, PostgreSQL

Przykłady przypadków

• Technologia prawna: Analiza umów z 100K+ dokumentów, natychmiastowe pobieranie istotnych klauzul
• Automatyzacja wsparcia: System FAQ z wyszukiwaniem semantycznym, odpowiedzi pochodzące z Twojej bazy wiedzy
• Wyszukiwanie korporacyjne: Pytania i odpowiedzi na wielu dokumentach dla zgodności, procedur wewnętrznych, specyfikacji technicznych
• Asystent badawczy: Indeksowanie artykułów i pobieranie cytowań dla przepływów pracy naukowej

Koszt: $5K-12K za konfigurację i optymalizację. Bieżące utrzymanie $500-2K/miesiąc w zależności od rozmiaru danych.