Nola sortu bezero-arretarako IA agente bat RAG erabiliz

Negozio jabe baten beldurrik handiena IA chatbot bat garatzean da IAk "ez otez sinestarazi" edo informazioa asmatu, eta bezeroei erantzun okerrak ematea.

Ebazpena: RAG (Retrieval Augmented Generation)

Berreskurapenarekin induzitutako sortzea (RAG) da teknika hori. IAri bere "oroitzapen" orokorretan oinarrituta erantzuteko aukera ematen dio. Haren ordez, lehenik zure enpresarako zehatzak diren ezagutza-base bat kontsultatzen du.

Nola dabil RAG agente baten fluxua?

1. Ingesta: Zure PDFak, eskuliburuak eta web orriak "bektoreetan" bihurtzen ditugu (testuaren esanahia adierazten duten zenbakiak).
2. Biltegiratzea: Bektore horiek datu-base bektorial batean gordetzen ditugu (adibidez, LanceDB edo ChromaDB).
3. Berreskurapena: Bezeroak galdera bat egiten duenean, sistema zure datu-basean testu-zati antzekoenak bilatzen ditu.
4. Sortzea: IAk galdera JASO eta zati errealetan oinarrituta erantzuten du: "Enpresaren eskuliburuaren arabera, erantzuna X da."

RAG lokalean eta pribatuan inplementatzea

Neurosint-en, arkitektura hau hodeia saihestuz inplementatzen dugu. Zergatik? Zure ezagutza-basea zure enpresaren koroiaren harribitxia baita.

• Modeloa: Llama 3 edo Mistral (lokalean instalatuta).
• Datu-basea: VectorDB lokala.
• Orkestrazioa: n8n edo Python pertsonalizatua.

Emaitza errealetarako:

Ondo konfiguratutako RAG agente batek bezeroaren zalantza arruntenen % 80a konpondu dezake giza esku-hartzerik gabe, eta datu teknikoen zehaztasuna %% 100ean mantendu.

Automatizazio osoaren bidea

Bezero-arretarako agentea hasiera baino ez da. Behin RAG azpiegitura duzula, salmentako agenteak, barne laguntza teknikoko agenteak edo datu analista automatikoak sor ditzakezu.