Verta RAG System官網

Retrieval-Augmented-Generation（RAG）是一種結合深度學習和動態信息檢索的技術，可以為模型輸出提供最新、相關和準確的結果。

網站服務：人工智能機器人，創業啟動工具，科研助手，信息檢索，深度學習，AI對話，人工智能機器人，創業啟動工具，科研助手，信息檢索，深度學習。

Verta RAG System簡介

Using RAG in Verta Workbench

什么是”Verta RAG System”？

Retrieval-Augmented-Generation（RAG）是一種結合深度學習和動態信息檢索的技術，可以為模型輸出提供最新、相關和準確的結果。通過與LLM（Language Model）交互，可以讓LLM回答任何問題。RAG的設置非常簡單，無需編碼，只需5分鐘即可從數據集創建自定義的RAG原型。

“Verta RAG System”有哪些功能？

1. 快速設置：無需編碼，只需幾分鐘即可從數據集創建自定義的RAG原型。
2. 嵌入式RLHF（Retrieval-Augmented Language Model）和自動評估：在構建過程中進行基準測試，快速交付模型。
3. 無需模型訓練：在集成時，只需獲取一個簡單易用的端點，無需進行模型訓練。
4. 易于維護和擴展：通過UI界面，讓專家可以更新知識庫或標記基準數據集。
5. 自動演化和幻覺檢測：每個輸出都帶有嵌入式引用和幻覺檢測，確保每個預測都可信賴。

產品特點：

1. 結合預訓練LLM和私有數據源：將預訓練LLM的強大功能與您的數據相結合，生成最及時、相關和重要的結果。
2. 簡化知識庫維護：通過UI界面輕松創建和維護知識庫，包括PDF、電子表格等多種格式。
3. 可信賴的預測：每個答案都附帶嵌入式引用，并在懷疑幻覺時提供警告。
4. 靈活更新：隨時通過UI界面更新知識庫，確保業務和數據的最新性。
5. 多種基礎模型選擇：選擇適合您的解決方案的領先基礎模型。

應用場景：

1. 問答系統：通過RAG技術，構建一個能夠回答用戶問題的智能問答系統，提供準確、及時的答案。
2. 信息檢索：利用RAG的動態信息檢索功能，從大量數據中快速找到相關信息，提高工作效率。

“Verta RAG System”如何使用？

1. 注冊并登錄賬號。
2. 加載您的文檔，構建知識庫。
3. 選擇適合您的基礎模型。
4. 使用RAG技術生成準確、及時的答案。

常見問題：

Q: RAG技術需要編碼嗎？
A: 不需要，RAG技術無需編碼，只需通過簡單的配置即可使用。

Q: 如何更新知識庫？
A: 您可以通過UI界面隨時更新知識庫，包括添加、刪除或修改文檔。

Q: RAG技術的輸出是否可信賴？
A: 是的，RAG技術的每個答案都附帶嵌入式引用，并在懷疑幻覺時提供警告，確保預測的可信度。

Q: RAG技術適用于哪些場景？
A: RAG技術適用于問答系統、信息檢索等場景，能夠提供準確、及時的答案和相關信息。

Q: 如何選擇適合的基礎模型？
A: 您可以根據您的需求和數據選擇適合的基礎模型，以獲得最佳的效果和結果。

Verta RAG System官網入口網址

https://www.verta.ai/rag

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