RAG 简而言之：我们的人工智能如何了解您的具体业务

对人工智能助手的主要抱怨是“它说的是通用术语”。 Ali-E 的答案不同：关于你的客户、你的交易、你的股票。这背后有一种叫做RAG的技术。让我们简单地分解一下。

普通AI有什么问题

语言模型了解“平均世界”，但对您的公司一无所知。询问“我应该收集哪些发票？”它根本无法回答，因为它看不到您的数据。

RAG 是什么

RAG（检索增强生成）是一种方法，在回答之前，系统会找到数据的相关部分并将它们作为上下文提供给模型。然后，模型根据这些事实给出答案，而不是“一般”。

它如何为我们服务

您公司的数据（客户、销售线索、交易、产品、发票）被转换为“嵌入”（含义的数字表示）并存储在数据库中。当你提出问题时，系统会立即找到最相关的片段，并将它们与你的问题一起传递给助手。

为什么它可靠

助理依赖于你的基地的事实，而不是发明它们。 RAG 层的构建是温和的：如果由于某种原因没有找到数据，系统只需根据模块的实时数据进行回答 - 没有错误，没有空回复。

这对你意味着什么

您将获得一位真正了解您公司的助理：它为特定客户提供建议，找到“安静”的客户，回答有关您的电话号码的问题。这就是玩具和工作工具之间的区别。

所有这些都已经在测试版中起作用了。向助手询问有关您的数据的问题，感受其中的差异。