Что такое RAG как услуга? Понимание генерации с помощью поиска как услуги

• АИ/МЛ
• 4 сентября 2025

Парт Пандья

Retrieval-Augmented Generation as a Service (RAGaaS) переопределяет, как компании используют ИИ для ответов в режиме реального времени, с учетом контекста. Но вам интересно знать, как это делается и почему компании избегают выбора для разработки собственной системы RAG? Этот блог дает ответы на все ваши вопросы, от того, что это такое, до того, почему компании нуждаются в нем, до преимуществ и вариантов использования с примерами.

В последние несколько лет, с появлением мощного разговорного ИИ, такого как ChatGPT, все в отрасли начали говорить о генеративном ИИ, больших языковых моделях (LLM) и других. Решения для разработки ИИКомпании начали говорить с технологическими компаниями о том, как они могут использовать свои ресурсы. Тенденции ИИ Используя LLM, технологические компании помогают компаниям достичь автоматизации и искусственного интеллекта.

Однако, LLM решения Только они сталкиваются с проблемами в раздвоении факта и преподаваемого факта. Из-за этого они начали галлюцинировать, как будто они знают все. Они даже изо всех сил пытаются идти в ногу с динамическими корпоративными данными. Единственный способ решить это - построить пользовательские трубопроводы ИИ, пользовательские решения RAG (Retrieval-Augmented Generation) и использовать их. Data Science решенияНо этот процесс дорогостоящий, сложный и медленный.

Именно здесь появляется RAG as a Service (RAGaaS). Вместо того, чтобы инвестировать миллионы долларов в разработку решения RAG, с RAGaaS предприятия могут получить доступ к масштабируемым, безопасным и высокоэффективным решениям RAG.

Но как это происходит? Это направляет все ваши ключевые проблемы:

• Что RAG как сервис действительно означает для бизнеса
• Основные компоненты, которые заставляют его работать
• Преимущества для бизнеса и влияние ROI, которое вы можете ожидать
• Реальные примеры использования и примеры в различных отраслях

Итак, если вы технический директор, ИТ-директор или владелец продукта ИИ, стремящийся снизить риск и ускорить внедрение ИИ, это руководство для вас.

Что такое RAG как услуга?

Как и SaaS и AI как сервис, RAG как сервис, также известный как RAGaaS, предлагает набор управляемых услуг и решений (в форме API), которые компании могут использовать для интеграции поиска с LLM для создания точных, основанных на фактах, актуальных и контекстуально релевантных ответов ИИ из набора данных, используемого для обучения своих моделей.

Вместо того, чтобы просить компании делать высокие первоначальные инвестиции в внутреннюю инфраструктуру и пользовательские решения, RAGaaS позволяет предприятиям оставлять все заботы о модели и управлении данными поставщику услуг. Генерирующие случаи использования ИИ.

Используя его, компании могут настраивать и интегрировать конвейер RAG с такими приложениями, как чат-боты, инструменты поиска и многое другое, чтобы сделать их интеллектуальными без необходимости в использовании. Аренда разработчиков машинного обучения.

Как работает RAG как сервис

RAG как сервис объединяет такие процессы, как прием и индексация данных, механизм поиска, механизм генерации и интеграции и развертывания через полностью управляемое решение для упрощения разработки и обслуживания трубопроводов RAG.

Вот как каждый компонент RAGaaS участвует в:

1. Проглатывание данных и индексация

Ваши корпоративные данные могут быть структурированы или неструктурированы, охватывая документы, PDF-файлы, базы знаний, данные CRM и многое другое. Используя предварительную обработку, на этом этапе неструктурированные данные очищаются, структурированы и трансформируются в встраивания, также известные как математические представления.

Эти встраивания дополнительно индексируются в векторной базе данных, что позволяет быстро и точно выполнять семантический поиск. Пост этого, секвенирование делается, что помогает разбить документы или большие данные на более мелкие, управляемые части для более эффективного поиска.

Короче говоря, этот шаг включает в себя поиск ваших знаний.

2. Механизм поиска

Назовите это слоем поиска или механизмом; он помогает найти правильный контекст в реальном времени. Он запускает, когда пользователь делает запрос. Затем, в реальном времени, он проводит поиск подобия/семантики в векторных базах данных, чтобы собрать наиболее релевантные фрагменты информации из индексированных данных и отвечает с высокой точностью, специфический для домена контекст.

Он также использует переосмысливающую модель, которая дополнительно уточняет результаты, чтобы обеспечить передачу только наиболее релевантных фрагментов данных.

3. Механизм поколений

Он использует расширение, которое сочетает контекст поиска с оригинальным подсказкой для создания более богатого и контекстуализированного ввода.

Кроме того, LLM, такой как GPT или LLaMA, принимает эту расширенную подсказку и генерирует всеобъемлющий и точный ответ на естественном языке на основе предоставленного контекста.

Как и здесь, используется контекст из слоя поиска, который значительно снижает галлюцинации.Таким образом, ваш ИИ вливается как с точностью поиска, так и с беглостью. генеративный ИИ, помогая ему каждый раз предоставлять надежные, проверенные и проверенные ответы.

4. Интеграция и развертывание

Наконец, сгенерированный ответ предоставляется вашим пользователям через интегрированные пользовательские API, чат-боты, корпоративную панель инструментов или голосовых помощников. Поскольку вы используете RAGaaS, вы можете быть уверены в его безопасности, управлении, мониторинге и масштабировании, потому что он обрабатывается поставщиком.

Основные преимущества RAG как услуги

Предприятия должны думать о принятии RAG в качестве услуги, потому что это приносит им пользу с точки зрения скорости, стоимости, соответствия, опыта клиентов и многого другого. ИИ в бизнесе-классные процессы:

1. конкурентное преимущество

Платформы RAG обеспечивают предварительно построенные, подключаемые и воспроизводимые трубопроводы RAG. Это помогает сократить время и усилия, связанные с решениями для разработки ИИ, и позволяет быстрее запускать их и привлекать клиентов, прежде чем это сделают конкуренты.

2. Нижний ТКО против обычного RAG

Создание и обслуживание пользовательского решения RAG дорого, потому что оно добавляет инвестиции в векторные базы данных, встраивания, оркестровку, безопасность и многое другое. Но когда вы выбираете RAGaaS, это устраняет затраты, связанные с инфраструктурой, разработкой и обслуживанием, до 40%. Таким образом, с RAG в качестве услуги вы будете платить только за то, что используете, что приведет к лучшей бюджетной предсказуемости.

3. Более высокий уровень CSAT и меньшее количество ошибок

С помощью RAG в качестве услуги вы можете получить точные и контекстно-осведомленные ответы, которые помогают улучшить разрешение первого контакта (FCR), что приводит к лучшей удовлетворенности клиентов и меньшему количеству эскалаций.

4. Снижение галлюцинаций

Галлюцинации в ИИ приводят не только к проблемам доверия и неудобствам, но и к рискам соблюдения и, в конечном итоге, к репутационному ущербу.С помощью предварительно обученных, настраиваемых и готовых к интеграции услуг RAG вы можете гарантировать, что каждый ответ, сделанный вашим ИИ, поступает из проверенных данных и снимает галлюцинации с существенным отрывом.

5. Безопасность класса предприятия

Большинство провайдеров услуг RAG гарантируют, что их платформы будут соответствовать требованиям конкретной отрасли. Стандарты соответствия Например, ISO 27001, SOC2 Type 2, GDPR, HIPAA и другие. Если вы выбрали RAGaaS, проверяя данные о соответствии, вам не нужно беспокоиться о безопасности. Потому что платформа и поставщик услуг заботятся о шифровании данных, контроле доступа и соблюдении. 

Таким образом, никаких конфиденциальных утечек данных в публичные LLM-системы не происходит, и ваш поставщик услуг будет нести ответственность за полный аудит.

6 Масштабируемость и модульность

Масштабирование пользовательских решений RAG может включать инвестиции в разработчиков и инфраструктуру, но с RAGaaS масштабирование становится легким. В этом вам не нужно перестраивать трубопроводы RAG; все, что вам нужно, это добавить новые источники данных или модули, и масштабирование сделано.

7. Улучшенный контроль данных

В отличие от открытых LLM, которые работают как черные ящики, RAGaaS дает вам контроль над тем, какие данные индексируются, извлекаются и генерируются.

8. отслеживаемые и подтвержденные ответы

RAGaaS гарантирует, что пользователи получают ответы, связанные с конкретными авторитетными источниками, что обеспечивает способ проверки информации и создает доверие к выходу ИИ.

Ключевые случаи использования RAG в качестве услуги

RAG-as-a-Service может использоваться в качестве интеллектуального уровня, который сочетает в себе поиск данных в реальном времени с генеративным мышлением для предоставления точных ответов, контекстных идей и поддержки интеллектуальных решений в разных областях.

Ниже приведены лучшие варианты использования RAG в качестве услуги:

1. Автоматизация поддержки клиентов

RAGaaS интегрирует вашу базу знаний, часто задаваемые вопросы и прошлые взаимодействия в единую систему. Модель AI Он точно отвечает на запросы клиентов в режиме реального времени и извлекает последние обновления продуктов или политик из ваших внутренних систем, не обеспечивая устаревших ответов.

2. Мониторинг соблюдения в области финансов

Для банков и инвестиционных фирм критически важно соблюдать изменяющиеся правила. Они могут интегрировать RAGaaS со своей финансовой системой, что позволяет ей извлекать пункты из нормативных документов и сопоставлять их с внутренней политикой, чтобы предупреждать команды, когда возникают расхождения.

3.Клиническая поддержка принятия решений в здравоохранении

Врачи нуждаются в точных, основанных на доказательствах ответах быстро. AI в здравоохранении Они могут интегрировать RAGaaS с комплексной системой здравоохранения, которая позволяет ей извлекать последние медицинские исследования, рекомендации по лечению и историю пациентов из систем EHR для поддержки точных диагнозов и планов лечения.

4.Управление внутренними знаниями

В бизнесе у сотрудников может быть много запросов, связанных с политикой в области управления персоналом, следующим праздником, предстоящими торжествами, рабочим подходом, медицинскими пособиями и т. Д. Когда у них есть какие-либо запросы, они должны жонглировать несколькими документами и приложениями или спросить HR или уважаемого менеджера.

Вместо этого компании могут использовать RAG в качестве услуги для централизации ключевых данных, связанных с политикой на рабочем месте, информацией о проектах и многим другим, на основе ролей. Эта интеграция позволяет системе бизнес-знаний получать информацию из всех связанных документов и репозиториев, чтобы реагировать с контекстной точностью, заботясь о конфиденциальности данных и требованиях к управлению.

5.Обзор договоров и правовой анализ

Юридические команды часто имеют дело с огромными объемами контрактов, устаревшими инструментами поиска, частыми изменениями в нормативных актах и трудоемкими ручными обзорами, которые приводят к ошибкам и задержкам.

Юридические фирмы могут интегрировать RAGaaS со своим цифровым интерфейсом, что помогает им быстро извлекать оговорки, сравнивать условия и отмечать риски по тысячам контрактов. Платформа RAG не только помогает им получить соответствующее прецедентное право, но и действует как их внутренний учебник, заставляя их работать быстрее с точностью.

6. Обнаружение мошенничества и оценка рисков

В финансовой, страховой и медицинской отраслях мошенничество, связанное с отмыванием денег, страховыми претензиями и т. д., происходит в большом количестве и приводит к потерям от миллионов до миллиардов долларов. При интеграции с уважаемыми системами RAGaaS запрашивает истории транзакций, профили клиентов и внешние базы данных рисков для обнаружения подозрительной активности и предоставления объяснений в режиме реального времени для помеченных транзакций.

Узнать как ИИ в финтехе Это может принести пользу таким процессам, как обнаружение мошенничества и оценка рисков.

7.Медицинские исследования и помощь в разработке лекарств

В медицинских исследованиях и разработке лекарств исследователи должны ссылаться на огромный объем сложных, неструктурированных данных. Если планируется внедрить ИИ в исследования и разработки лекарств, традиционные ограничения LLM и устаревшие наборы данных могут сделать систему галлюцинацией и не предоставлять актуальную информацию.

В этом случае служба RAG может помочь получить последние научные статьи, клинические рекомендации и данные о пациентах и предоставить точную и актуальную медицинскую информацию.

8. Оптимизация цепочки поставок

Цепи поставок генерируют огромные объемы данных из различных источников, из которых традиционные модели ИИ и LLM общего назначения не могут обрабатывать и извлекать значимую информацию. Услуги RAG улучшают цепочку поставок, подключая LLM к внешним источникам данных в реальном времени, которые позволяют точно, контекстуализированные идеи и действия по автоматизации для таких задач, как прогнозирование спроса, оптимизация маршрута, управление рисками и управление запасами.

Короче говоря, интеграция услуг RAG позволяет программному обеспечению цепочки поставок принимать активные решения, снижать затраты, повышать эффективность работы и лучше адаптироваться к сбоям.

Примеры RAG в качестве платформы для обслуживания

Лучшие провайдеры RAG-as-a-Service (RAGaaS) включают Amazon Bedrock, Nuclia, Vectara и Personal AI. Эти провайдеры предлагают не только управляемые услуги, но и интегрированные инструменты для создания и настройки приложений RAG.

Давайте узнаем больше об этих популярных провайдерах RAGaaS-платформ:

Amazon Drock

При поддержке AWS и доверенной во всем мире Amazon Bedrock предлагает полностью управляемую поддержку сквозных рабочих процессов RAG через свои базы знаний и модели фундамента. Эта услуга поставляется с встроенным управлением контекстом сеанса и атрибутированием источника, что позволяет создавать рабочие процессы RAG от приема данных до поиска и быстрой разработки без управления инфраструктурой или пользовательских интеграций вокруг конвейеров данных.

Он также предлагает встроенный управляемый естественный язык, чтобы движок понимал контекст запроса и извлекал данные без дополнительных усилий. хранилище данных. 

Вектара

Vectara специально разработана для RAG, предлагая подход, основанный на API, который обрабатывает все, включая прием данных, фрагментирование, встраивание и оркестровку LLM. Его дизайн конфиденциальности и нулевое хранение данных с соблюдением SOC 2 Type 2, HIPAA и GDPR и поддержкой OAuth 2.0 и API-ключа делают его идеальным для предприятий, обрабатывающих конфиденциальную информацию, такую как юридические, медицинские и финансовые данные.

Он предлагает передовые векторные хранилища, интеллектуальный гибридный поиск и пользовательские фильтры в своей платформе RAG, которая позволяет компаниям создавать быстрые и без галлюцинаций решения на основе RAG, такие как помощники ИИ и другие. Агенты ИИ Тренироваться на ваших данных.

Вы знаете, что агенты ИИ и агентный ИИ отличаются? Агентный ИИ против агента ИИ Гид.

Нуклия

Nuclia - это универсальная RAG-платформа, которая предлагает модульное решение RAG для настройки своего конвейера в соответствии с конкретным случаем использования бизнеса. Она автоматизирует индексацию файлов и документов, собранных как из внутренних, так и из внешних источников, чтобы обучать LLM-системы предлагать ответы без галлюцинаций на каждый запрос. Его соответствие стандартам SOC 2 Type 2 и ISO 27001 делает его лучшим решением для предприятий, ищущих надежную управляемую услугу RAG.

сосновый конус

Pinecone является наиболее широко принятой векторной базой данных, питающей трубопроводы RAG в масштабе.Известный высокопроизводительным векторным поиском и гибкостью в многооблачном режиме, Pinecone является выбором для разработчиков, создающих крупномасштабные приложения, управляемые поиском, с гарантированным поиском с низкой задержкой.

Завернуть

Принятие Retrieval-Augmented Generation as a Service (RAGaaS) - это все о том, как компании взаимодействуют со знаниями. С помощью этого вы пропускаете сложность построения и поддержания собственных трубопроводов поиска, векторных баз данных и тонко настроенных моделей. Вместо этого вы получаете масштабируемое, безопасное и предварительно оптимизированное решение, которое вписывается прямо в ваш технический стек.

Будь то автоматизация соблюдения требований, ускорение поддержки клиентов или принятие решений на основе данных на вашем предприятии, RAGaaS помогает вам быстрее запускать, сокращать расходы и разблокировать реальные бизнес-результаты без сжигания месяцев на заказной разработке.

MindInventory: ваш партнер в области создания и интеграции решений RAGaaS

Создание решений RAG требует глубокого понимания и глубокого опыта в создании генеративных решений ИИ. Компания по разработке генеративного ИИ- Принеси это.

Вот почему вы должны выбрать только MindInventory:

• В нашу команду входят специалисты OpenAI, Google Vertex AIAWS AI и Microsoft Azure AI, гарантируя, что ваше решение использует правильные модели и инфраструктуру для ваших бизнес-целей.
• С сертифицированными инженерами облачных вычислений и ИИ на борту мы создаем масштабируемые, безопасные и высокоэффективные платформы RAGaaS, адаптированные для рабочих нагрузок корпоративного уровня.
• Мы предлагаем комплексную поддержку разработки и интеграции, чтобы вы могли следить за своими основными бизнес-компетенциями, оставляя все заботы о развитии ИИ для нас.
• Если вы хотите интегрировать RAGaaS в существующие системы или разработать полноценную платформу RAGaaS в качестве своего продукта, мы предоставляем вам опыт и инфраструктуру, чтобы это произошло.

FAQs О компании RAG-as-a-Service