Modele i agenci AI

RAG

Także: Retrieval-Augmented Generation

Łączenie wyszukania odpowiednich materiałów z wygenerowaniem odpowiedzi na ich podstawie.

Przykład w praktyce

System pobiera fragment instrukcji produktu przed udzieleniem wyjaśnienia.

Co warto wiedzieć?

Błędne źródło lub wyszukanie nadal może prowadzić do błędnej odpowiedzi.

Modele i agenci AI w praktyce

Model przetwarza informacje, a aplikacja określa dostępne narzędzia i uprawnienia. Wiarygodność odpowiedzi wymaga dobrych źródeł oraz sprawdzania wyników. Działania na kontach, treściach i zamówieniach powinny mieścić się w nadanym zakresie.

Powiązane funkcje Semly

Zobacz, gdzie wykorzystasz to pojęcie w pracy z Semly.

MCP SemlyPołącz dane i narzędzia Semly z asystentem AI. Analizuj raporty i pracuj z Leonem w rozmowie.Strony dla agentów AIUdostępniaj uporządkowaną wiedzę o firmie i formularze zapytań w kanale dla agentów.

Powiązane pojęcia

RetrievalWybieranie dokumentów lub fragmentów potrzebnych do obsługi zapytania.GroundingPowiązanie generowanego wyniku z dostarczonymi lub pobranymi informacjami.EmbeddingLiczbowa reprezentacja treści używana do porównywania podobieństw i innych zadań modelowych.

Dokumentacja i dalsza lektura

Definicja opracowana przez Semly. Standardy i zasady działania opisują ich twórcy:

RAG