Modele i agenci AI

Retrieval

Także: wyszukiwanie materiału

Wybieranie dokumentów lub fragmentów potrzebnych do obsługi zapytania.

Przykład w praktyce

System znajduje część regulaminu dotyczącą zwrotów.

Co warto wiedzieć?

Najbliższy wynik wyszukiwania nie zawsze jest właściwym dowodem.

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

RAGŁączenie wyszukania odpowiednich materiałów z wygenerowaniem odpowiedzi na ich podstawie.Wyszukiwanie semantyczneDobieranie wyników z uwzględnieniem znaczenia i kontekstu, a nie tylko identycznych słów.RerankingPonowna ocena wcześniej znalezionych wyników i ustawienie ich w kolejności najlepiej dopasowanej do zapytania.

Dokumentacja i dalsza lektura

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