Введение
Знания в Интеллос — это коллекция ваших собственных данных, которую можно интегрировать в ваши AI-приложения. Они позволяют передавать LLM специфичную для предметной области информацию в качестве контекста, благодаря чему ответы становятся более точными, релевантными и менее подверженными галлюцинациям. Это реализуется с помощью генерации с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation, RAG). То есть вместо того чтобы полагаться исключительно на свои предобученные публичные данные, LLM использует ваши собственные знания как дополнительный источник истины:- (Поиск) Когда пользователь задаёт вопрос, система сначала извлекает наиболее релевантную информацию из подключённых знаний.
- (Дополнение) Затем извлечённая информация объединяется с исходным запросом пользователя и отправляется в LLM как дополненный контекст.
- (Генерация) LLM использует этот контекст, чтобы сгенерировать более точный ответ.
Создавайте на основе знаний
С помощью знаний Интеллос вы можете создавать AI-приложения, опирающиеся на ваши собственные данные и экспертизу в предметной области. Вот несколько типичных сценариев использования:- Чат-боты поддержки клиентов: создавайте более умные боты поддержки, которые дают точные ответы на основе вашей актуальной документации по продукту, FAQ и руководств по устранению неполадок.
- Внутренние порталы знаний: создавайте системы поиска и вопросов-ответов на базе AI, чтобы сотрудники могли быстро получать доступ к политикам и процедурам компании.
- Инструменты генерации контента: создавайте интеллектуальные инструменты для письма, которые формируют отчёты, статьи или письма на основе конкретных справочных материалов.
- Приложения для исследований и анализа: создавайте приложения, помогающие в исследованиях за счёт извлечения и обобщения информации из конкретных хранилищ знаний — научных статей, рыночных отчётов или юридических документов.
Создание знаний
- Быстрое создание: импортируйте данные, задайте правила обработки и предоставьте остальное Интеллос. Быстро и удобно для новичков.
- Создание из конвейера знаний: настраивайте более сложные и гибкие рабочие процессы обработки данных с пользовательскими шагами и различными плагинами.
- Подключение внешней базы знаний: синхронизируйтесь напрямую с внешними базами знаний через API, чтобы использовать имеющиеся данные без миграции.
Управление знаниями и их оптимизация
- Управление контентом: просматривайте, добавляйте, изменяйте или удаляйте документы и чанки, чтобы поддерживать знания в актуальном, точном и готовом к поиску состоянии.
- Тестирование и проверка поиска: имитируйте запросы пользователей, чтобы проверить, насколько хорошо ваша база знаний извлекает релевантную информацию.
- Улучшение поиска с помощью метаданных: добавляйте метаданные к документам, чтобы включить поиск с фильтрами и ещё больше повысить точность поиска.
- Изменение настроек базы знаний: в любой момент изменяйте метод индексации, эмбеддинг-модель и стратегию поиска.