Vi kan udvikle en skræddersyet content generator til din virksomhed, som giver en god brugeroplevelse, leverer output i høj kvalitet og sikrer, at data forbliver private.
Mange bruger allerede ChatGPT eller lignende værktøjer, hvor man kan stille spørgsmål og få svar. Men mange virksomheder ønsker at sikre, at deres data forbliver private og ikke bruges af OpenAI eller andre udbydere til at træne modeller.
Derudover kan det give mening at pakke denne grundlæggende chatfunktion ind i en brugerflade (UI), som gør processen mere brugervenlig og skaber output af højere kvalitet.
Et simpelt spørgsmål og svar til ChatGPT kan være meget effektivt. Men ved at implementere en custom UI oven på en LLM får du kontrol over input og output, hvilket giver en langt bedre brugeroplevelse og bedre resultater.
De teknologier, vi bruger i vores content generator, gør det nemt at udvide og tilpasse løsningen til netop din virksomhed.
Det overordnede koncept bag RAG er simpelt, og vi kan hurtigt opsætte en PoC (proof of concept), der demonstrerer styrken i teknikken.
Kort sagt er RAG en metode, der gør det muligt at bruge en prætrænet LLM – såsom ChatGPT – men samtidig lade den besvare spørgsmål baseret på din egen data. En LLM beriget med din organisations datasæt sikrer svar, der er både relevante og opdaterede for din forretning. Næste skridt er at sikre, at kvalitet, overvågning og sikkerhed lever op til virksomhedens krav.
RAG fungerer ved at tage en forespørgsel (fx et spørgsmål fra en bruger), søge i indekseret data efter relevant information og derefter bruge denne information sammen med det oprindelige spørgsmål til at generere et svar.
Dette forbedrer ikke kun nøjagtigheden, men sikrer også, at svarene er tilpasset den specifikke kontekst, hvilket fører til bedre beslutningstagning baseret på de mest relevante interne og eksterne kilder.
Vi bruger “function calling” som en stærk teknik i vores implementering af LLM-baserede applikationer.
“Function calling” fungerer som en bro mellem LLM’er og andre systemer eller datakilder og kan ses som en måde at udvide AI-systemets capabilities ved at lade det interagere med andre værktøjer eller databaser.
Du kan forestille dig “function calling” som en kollega, der ikke kun forstår og svarer på dine forespørgsler, men også kan række ud til andre kolleger eller ressourcer for at hente information eller udføre opgaver.
Denne interaktion styres gennem et sæt instruktioner, som AI’en følger for at opnå det ønskede resultat – lidt som at bede en kollega om at hente en fil eller opdatere en post.
Derfor kan “function calling” bruges til at trigge handlinger i andre systemer, såsom at opdatere en database, sende notifikationer eller publicere indhold online.
Det er ikke et spørgsmål om, hvorvidt dine digitale løsninger vil bruge AI – men hvornår, hvordan og til hvad.
Læs endnu mere om vores AI-services, og hvordan du kan udnytte AI’s potentiale her:
