RAG e sistemas de conhecimento
A Quantlix desenvolve sistemas RAG que conectam modelos de linguagem ao conhecimento autorizado da organização, com referências às fontes e controle de acesso.
Um propósito claro. Uma abordagem prática.
Um assistente de conhecimento depende da qualidade e da disponibilidade de suas fontes. A Quantlix avalia recuperação e respostas separadamente para identificar a limitação real.
Traga documentos e perguntas representativas, incluindo perguntas que o sistema deve recusar. Defina os responsáveis pelas atualizações e permissões.
Onde podemos ajudar
Um escopo bem definido, orientado pelas suas prioridades.
Preparação do conhecimento
Revisar estrutura, atualização, responsáveis e permissões dos documentos.
Projeto de recuperação
Combinar busca, classificação e seleção de contexto para perguntas reais.
Respostas fundamentadas
Exibir fontes e avaliar respostas incompletas ou sem respaldo.
Conhecimento com origem verificável
Recuperar conteúdo autorizado antes de gerar uma resposta com referências.
- Fontes autorizadas
- Recuperação
- Modelo de linguagem
- Resposta com fontes
O que você recebe ao longo do trabalho
Defina entregas úteis e verificáveis antes do início do trabalho.
- Inventário de conhecimento
- Protótipo de recuperação
- Perguntas de avaliação
- Estratégia de atualização
Um bom trabalho começa com um entendimento comum.
Tomamos as decisões juntos e deixamos claro o próximo passo.
Comece pelo problema real
Entenda as pessoas, os objetivos do negócio e as limitações por trás da necessidade. Defina o escopo e o que constitui um resultado útil.
Torne a direção concreta
Use sessões de trabalho, pesquisa e versões iniciais para explorar as opções. Avalie as escolhas com sua equipe antes de definir a direção.
Avance com entregas que possam ser avaliadas
Desenvolva o trabalho combinado com revisões regulares. Documente as decisões, entregue os materiais e planeje o suporte necessário.
Perguntas e respostas
Detalhes práticos para considerar antes de começar.
Qual a diferença entre RAG e ajuste fino?
RAG busca fontes durante a solicitação. O ajuste fino adapta o comportamento por exemplos de treinamento.
Usuários podem ver documentos restritos?
A recuperação deve aplicar as permissões antes de apresentar conteúdo ao modelo ou ao usuário.
RAG elimina respostas incorretas?
A recuperação ajuda na fundamentação, mas a precisão exige avaliação, fontes úteis e alternativas para falhas.
A Quantlix desenvolve sistemas de IA para previsão, compreensão de linguagem e análise de imagens, com avaliação, supervisão humana e integração aos processos.
A Quantlix desenvolve pipelines de dados e ferramentas de inteligência de negócios que transformam dados operacionais em métricas definidas e apoio à decisão.
A Quantlix desenvolve fluxos de IA generativa para redigir conteúdo e criar materiais, com orientação de marca, revisão e integração aos processos de publicação.
Vamos conversar sobre o que precisa mudar.
Traga seu desafio, suas perguntas e seu ponto de partida. Vamos definir juntos o próximo passo.