Tekoälyn integrointi olemassa oleviin tuotteisiin
Tuotteesi toimii jo, ja käyttäjilläsi on siinä dataa. Lisään sen päälle LLM-ominaisuuksia: haun, joka vastaa dokumenttiesi pohjalta ja antaa lähteen jokaiselle vastaukselle, poiminnan, joka muuttaa tiedostot kentiksi, ja avustajia, jotka toimivat tuotteesi sisällä eikä sen vieressä.
Ongelma, jonka tämä ratkaisee
Käyttäjäsi pyytävät hakua tai avustajaa, mutta ilman datasi liitetty malli antaa itsevarmoja vääriä vastauksia, eikä kenelläkään tiimissäsi ole aikaa kytkeä sitä turvallisesti.
Toimitukset
- Dokumenttihaku, joka vastaa lähdeviitteillä
- Kenttien poiminta PDF-tiedostoista ja muista tiedostoista
- Tuotteesi dataan yhdistetty avustaja
- Merkinnät vastauksista, joista malli on epävarma, tarkistettaviksi
- Lähdekoodi ja käyttöönotto, jotka omistat itse
Näin se toimii
Luen ensin koodikantasi ja datasi ja valitsen sitten yhden lisättävän ominaisuuden, esimerkiksi dokumenttiesi haun. Se rakennetaan olemassa olevaan teknologiapinoosi ja käyttöoikeuksiisi, joten käyttäjät saavat vastauksia vain datasta, jota he saavat nähdä. Kaikki, mistä malli on epävarma, merkitään ihmisen tarkistettavaksi. Lisäominaisuudet rakennetaan samalle pohjalle. Ajokustannukset riippuvat enimmäkseen siitä, mitä mallia kukin vaihe käyttää, kuten näytän artikkelissa paljonko tekoälyagentin pyörittäminen maksaa.
Milloin tätä ei kannata ostaa
Ei sovi, jos haluat uuden itsenäisen agentin WhatsAppiin tai Telegramiin (katso Tekoälyagentit ja chatbotit) tai jos ominaisuus ei tarvitse mallia ja tavallinen tietokantakysely riittäisi.
Teknologiat
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL