Vou construir um sistema enterprise RAG com banco de dados vetorial e LLM

Básico é indicado para um protótipo RAG focado. Padrão é para um sistema de conhecimento personalizado com pesquisa semântica, filtragem de metadados, citações e uma integração de API. Premium adiciona pesquisa híbrida, reranking, avaliação, integrações e implantação na nuvem para requisitos avançados.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que um LLM recupere informações relevantes de seus próprios documentos ou dados antes de gerar uma resposta. Isso conecta o modelo ao seu conhecimento de negócios e pode fornecer respostas mais relevantes e contextuais do que confiar apenas no conhecimento geral do modelo.

Sim. Dependendo do projeto, posso processar PDFs, documentos de texto e outros dados estruturados ou não estruturados adequados. O escopo suportado depende do formato dos dados, volume, complexidade e do pacote escolhido. Conjuntos de dados grandes ou complexos podem ser escopados separadamente.

Sim. Posso criar chatbots de documentos/PDF, bases de conhecimento de IA e assistentes de conhecimento alimentados por LLM que recuperam informações relevantes dos seus dados fornecidos. A funcionalidade e complexidade dependem do pacote selecionado e podem variar de perguntas e respostas focadas em documentos até aplicações avançadas de conhecimento.

Sim. Posso implementar um banco de dados vetorial adequado, como Chroma, pgvector, Qdrant, Pinecone ou Weaviate, com base nas suas necessidades. Cada pacote inclui uma implementação de banco de dados vetorial; a escolha final depende dos dados, recuperação e necessidades de implantação da sua aplicação.

Sim. Os pacotes Básico e Padrão suportam recuperação vetorial/semântica, com o Padrão adicionando filtragem de metadados. O Premium pode implementar recuperação semântica e por palavras-chave, pesquisa híbrida e reranking para requisitos de recuperação mais avançados e maior relevância dentro do escopo acordado.

Sim. Posso integrar um LLM adequado por meio de sua API suportada e conectá-lo ao pipeline de recuperação. Cada pacote inclui uma integração principal de LLM. O modelo específico deve ser escolhido de acordo com os requisitos, capacidades e acesso à API da sua aplicação.

Sim. O pacote Padrão inclui uma integração de API/dados padrão, enquanto o Premium inclui até duas. Exemplos incluem APIs REST ou fontes de dados externas. Fluxos de trabalho complexos de CRM, sincronização, middleware personalizado ou integrações extensas requerem escopo separado e podem ser tratados por uma oferta personalizada.

Sim. Dependendo do pacote selecionado, a aplicação RAG pode fornecer referências de fontes ou citações mostrando de onde vem a informação recuperada. O RAG pode ajudar a fundamentar as respostas do LLM no seu conhecimento fornecido, mas nenhum sistema de IA pode garantir precisão perfeita.

Sim. O Premium inclui uma implantação na nuvem da aplicação/backend entregue. O Básico é focado na configuração local/protótipo, enquanto o Padrão foca na configuração da aplicação/backend. Infraestrutura na nuvem, custos de conta e requisitos além do escopo do pacote são tratados separadamente.