Polcom RAG, czyli praca modeli AI na danych firmowych
RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to podejście, które pozwala połączyć model językowy z wewnętrznymi źródłami wiedzy organizacji. Dzięki temu model może generować odpowiedzi nie tylko na podstawie swojej ogólnej wiedzy, ale także w oparciu o dokumenty, procedury, regulaminy, instrukcje, bazy wiedzy, raporty lub inne zasoby firmowe.
W praktyce RAG pozwala budować rozwiązania AI, które lepiej odpowiadają na pytania dotyczące konkretnej organizacji. Zamiast trenować model od podstaw, system wyszukuje właściwe informacje w dostarczonych źródłach, a następnie wykorzystuje je do przygotowania odpowiedzi. Największą zaletą RAG jest możliwość wykorzystania potencjału modeli językowych bez konieczności przekazywania danych do publicznych narzędzi AI. Organizacja może tworzyć rozwiązania pracujące na własnych zasobach wiedzy, zachowując większą kontrolę nad informacjami, które trafiają do modelu i są wykorzystywane w odpowiedziach.
Polcom AI Cloud może wspierać wdrożenia RAG w scenariuszach takich jak:
- asystent AI dla pracowników,
- przeszukiwanie wiedzy firmowej,
- analiza dokumentów wewnętrznych,
- automatyzacja obsługi zapytań klientów,
- wsparcie działów prawnych, technicznych, HR, sprzedaży i obsługi klienta,
- praca z dokumentacją produktową, regulacyjną lub projektową,
- budowa bezpiecznych narzędzi AI opartych na danych organizacji.
Dedykowane instancje i stabilna wydajność modeli
W rozwiązaniach AI wykorzystywanych produkcyjnie duże znaczenie ma stabilność odpowiedzi modelu. Dotyczy to zarówno czasu oczekiwania na pierwszy token, jak i liczby tokenów generowanych w określonym czasie. W środowiskach współdzielonych te parametry mogą się zmieniać w zależności od obciążenia infrastruktury przez innych użytkowników.
Polcom AI Cloud umożliwia korzystanie z dedykowanych zasobów obliczeniowych, dzięki czemu organizacja może lepiej planować przepustowość aplikacji i wydajność środowiska AI. Rezerwacja mocy pod konkretnego klienta pozwala ograniczyć zmienność charakterystyczną dla rozwiązań ogólnodostępnych.
Najważniejsze elementy:
- Stabilne parametry – stałe wartości TTFS (Time To First Token) oraz TPS (Tokens Per Second) wspierają przewidywalność działania aplikacji.
- Izolacja performance – zasoby obliczeniowe mogą być zarezerwowane wyłącznie dla jednego klienta.
- Lepsze planowanie obciążenia – dedykowana infrastruktura ułatwia projektowanie aplikacji AI, które mają działać stabilnie w czasie rzeczywistym.