RAG-системи та векторний пошук

Retrieval-Augmented Generation (RAG) в масштабі

Трансформуйте ваші документи, бази даних та базисні знання в розумні системи на основі AI. Наші RAG-рішення гарантують, що ваш AI залишається точним, обґрунтованим та актуальним.

Інфраструктура векторного пошуку

Розгорніть системи на основі Qdrant або pgvector для індексування та пошуку embeddings у масштабі. Ми обробляємо кластеризацію, реплікацію та оптимізацію для production-навантажень.

• Qdrant: Розподілена векторна БД з розширеним фільтруванням, багатовекторним пошуком та SIMD-оптимізованими операціями
• pgvector: Розширення PostgreSQL для тісної інтеграції з релаційними даними, індексами HNSW та економічністю
• Гібридний пошук: Комбінуйте пошук за ключовими словами з семантичною подібністю для найкращого результату

Семантичне чанкування та вбудовування

Правильна підготовка документів критична. Ми реалізуємо розумні стратегії розділення, які зберігають семантичні границі, не просто розділяючи за кількістю токенів.

• Рекурсивне розділення з перекриттям для збереження контексту
• Семантична кластеризація для групування пов'язаної інформації
• Cohere багатомовні embeddings для англійської, української та польської мов
• Кастомна fine-tuning embeddings для домен-специфічних словників

Переоцінювання та оптимізація релевантності

Витягніть більше кандидатів, потім розумно їх ранжуйте. Переоцінювання Cohere забезпечує, що топ результати справді релевантні запиту.

• Багатоетапний пошук: щільний → переоцінити → вибрати
• Ранжування з обізнаністю контексту, розглядаючи релевантність запитання та повноту відповіді
• Оптимізація вартості за допомогою ефективного вибору кандидатів

Метаданні та фільтрування

Йдіть далі за оцінками подібності. Фільтруйте за типом документа, датою, автором, категорією або будь-яким бізнес-атрибутом. Забезпечте, що витягнені документи відповідають вашим обмеженням.

Інтеграція графа знань

Для складних доменів (юридичних, медичних, технічних) додайте граф знань до вашого RAG. Витяг сутностей, відображення відносин та перехід графом для структурованого міркування.

Оновлення індексу в реальному часі

Нові документи? Оновлена інформація? Наші системи синхронізуються з вашими джерелами даних автоматично. Інкрементне індексування тримає векторні бази даних свіжими без перебудови.

Технологічний стек

• Векторні БД: Qdrant, pgvector, Milvus
• Вбудовування: Cohere embed-multilingual-v3.0, OpenAI text-embedding-3-large
• Переоцінювання: Cohere Rerank, LLM-базована оцінка релевантності
• Пошукові фреймворки: LangChain, LlamaIndex, кастомний Python
• Конвеєри даних: Apache Airflow, Luigi, кастомний ETL
• Backend: FastAPI, Django, PostgreSQL

Приклади кейсів

• Юридичні технології: Аналіз контрактів з 100K+ документів, миттєвий пошук релевантних пунктів
• Автоматизація підтримки: Система FAQ з семантичним пошуком, відповіді зі вашої бази знань
• Корпоративний пошук: Q&A по різним документам для дотримання нормативів, внутрішніх процедур, технічних специфікацій
• Дослідницький асистент: Індексування статей та отримання цитат для наукових робочих потоків

Вартість: $5K-12K для налаштування та оптимізації. Постійне обслуговування $500-2K/місяць залежно від обсягу даних.