Білім шашыраңқы
Корпоративтік білім файлдарда, папкаларда және жүйелерде ортақ дайындау ағынынсыз сақталады.
Анонимді өндірістік кейс
RAG үшін білім дайындау контуры
Білім қоржындары, құжаттар, splitting, embeddings, vector search және басқарылатын API бар ішкі RAG контуры туралы FOXOPS кейсі.
Мәселе
Неге RAG chat-тен емес, білім дайындаудан басталады
Құжаттарды бөлу және индекстеу қажет
Пайдалы retrieval үшін chunking, embeddings және бақыланатын indexing керек.
Storage пен retrieval байланысқан
Жүйе файлдарды, метадеректерді және retrieval мінез-құлқын бірге басқаруы тиіс.
AI сапасы pipeline сапасына тәуелді
Әлсіз дайындау әлсіз іздеу мен әлсіз жауап генерациясын береді.
Тәсіл
FOXOPS бұл RAG контурын қалай құрды
Тәсіл 01
Білім қоржындары мен құжаттар
Ingestion айқын knowledge container-лерге негізделді.
Тәсіл 02
Splitting және embeddings
Pipeline retrieval бірліктерін дайындау үшін splitting және embedding jobs қолданды.
Тәсіл 03
Vector search және API
Контур корпоративтік білімнің үстінен басқарылатын retrieval қабатын ұсынды.
Шешім контуры
Қоржындар
knowledge containers
Құжаттар
файл / мәтін
Splitter
чанктар
Embeddings
вектор қабаты
Іздеу
RAG retrieval
Келесі қадам
Егер AI үшін ішкі білім дайындау контуры керек болса, оны бөлек бағалауға болады
FOXOPS корпоративтік RAG ортасына керек ingestion, indexing және retrieval моделін анықтауға көмектеседі.