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RAG avec Hivenet
Créez des flux de travail RAG qui répondent à partir de vos propres documents.
Utilisez Hivenet pour prendre en charge la génération augmentée par récupération (RAG) avec un stockage compatible S3, des capacités de calcul GPU et CPU, une inférence gérée et des parcours d'IA privée guidés pour les systèmes documentaires sensibles ou critiques pour l'entreprise.
IA Documentaire
Assistants de connaissances internes
RAG d'entreprise
RAG privé
Stockage compatible S3
Inférence compatible OpenAI
Calcul GPU et CPU
Vos connaissances métier sont déjà là. Le plus difficile est de les rendre utilisables.
Les équipes disposent déjà du matériel dont l'IA a besoin : documents produits, politiques, contrats, tickets, rapports, manuels, notes de recherche, transcriptions de réunions et guides internes. Le problème est que ces connaissances sont dispersées, changent souvent et se trouvent généralement en dehors du modèle.
Le RAG aide en récupérant le bon contexte avant que le modèle ne réponde. Cela offre aux équipes un moyen pratique de créer des outils d'IA qui restent plus fidèles à leur matériel source sans avoir à réentraîner un modèle à chaque modification des documents.
Bases de connaissances du support
Recherche de politiques
Révision de contrats
Documentation produit
Archives de recherche
Opérations internes
Contenu éducatif
Le flux de travail est simple. C'est en production que les détails comptent.
Stocker le matériel source
Conservez les documents, exportations, PDF, transcriptions et autres fichiers source à un endroit accessible par votre pipeline.
Préparer le contenu
Extrayez le texte, préservez les métadonnées utiles, nettoyez les fichiers bruyants et divisez les documents en segments que la récupération peut utiliser.
Indexer les connaissances
Transformez les segments en intégrations et stockez-les dans une base de données vectorielle, un moteur de recherche ou une couche de récupération hybride.
Récupérer le bon contexte
Lorsqu'une personne pose une question, récupérez les passages les plus pertinents et transmettez-les au modèle.
Générer et évaluer la réponse
Le modèle répond avec le contexte récupéré, tandis que votre équipe vérifie la qualité, l'ancrage des sources, la latence, le coût et les cas de défaillance.
Hivenet prend en charge l'infrastructure autour de la pile RAG.
Le RAG est un flux de travail composé de plusieurs éléments. Hivenet peut prendre en charge les couches d'infrastructure dont les équipes ont besoin pour le stockage, le traitement, l'inférence et la planification du déploiement privé.
Stockage
Gardez les documents et les fichiers de pipeline accessibles.
Utilisez un stockage compatible S3 pour les fichiers source, le texte traité, les jeux de données, les sorties générées, les journaux et les artefacts de pipeline RAG.
Calcul
Exécutez le traitement et les composants autogérés.
Utilisez des instances GPU ou CPU pour l'analyse syntaxique, le découpage, les tâches d'intégration, l'indexation, le reclassement, l'évaluation, les API, les notebooks ou votre propre pile de service de modèles.
Inférence
Connectez-vous à un point de terminaison de modèle géré.
Utilisez l'API d'inférence Hivenet lorsque votre application a besoin d'un point de terminaison compatible OpenAI pour les modèles open source et fondamentaux sans avoir à gérer vous-même la couche de service.
IA privée
Obtenez de l'aide pour les systèmes de documents sensibles.
Utilisez l'IA privée lorsque la charge de travail nécessite de l'aide pour les chemins de données, le choix du modèle, l'examen de sécurité, la planification régionale ou le déploiement en production.
Commencez par le modèle opérationnel.
Si vous avez besoin
Choisissez
Pourquoi
Un point de terminaison de modèle géré
API d'inférence Hivenet + stockage S3
Vous conservez l'application et la couche de récupération tandis que Hivenet opère le point de terminaison
Contrôle total sur la pile
Calcul avec Hivenet + stockage S3
Vous gérez l'environnement d'exécution, le serveur de modèles, la couche de récupération, la base de données vectorielle et l'application
Chemins de données sensibles ou réglementés
IA privée
Hivenet aide à définir l'architecture, l'accès, la région, le choix du modèle et le déploiement
Capacité de modèle accrue
RTX 4090 ou RTX 5090
À utiliser lorsque la mémoire, la taille du modèle ou le contrôle du déploiement modifie la décision d'infrastructure.
J'ai besoin de stockage pour les documents source
Stockage compatible S3
Commencez par organiser les documents source et les artefacts de pipeline avant de choisir le chemin du modèle.
Balayez vers la gauche pour en voir plus
Ce que les équipes développent avec RAG.
Assistants de connaissances internes
Aidez les employés à trouver des réponses dans les politiques, les manuels, les notes de réunion, les informations produit et la documentation interne.
Copilotes de support client
Récupérez des réponses à partir d'articles d'aide, de problèmes connus, de tickets, de notes de version et de documents produit avant de générer une réponse.
Examen juridique et des politiques
Recherchez des contrats, des politiques, des rapports, des réglementations et des preuves à l'appui avec des réponses basées sur les sources.
Archives de recherche et techniques
Exploitez des articles, des rapports, des journaux d'expériences, des notes de projet et des références techniques sans avoir à rechercher chaque source manuellement.
Assistants de documentation produit
Aidez les utilisateurs ou les équipes internes à répondre aux questions à partir de documents, de références d'API, de tutoriels, de journaux de modifications et de notes de version.
Outils d'éducation et de formation
Créez des assistants basés sur des supports de cours, des guides, des ressources d'étude et des documents institutionnels.
La qualité de la récupération est aussi importante que le choix du modèle.
Un système RAG robuste dépend de l'ensemble du flux de travail. Le modèle a besoin d'un bon contexte. La couche de récupération doit trouver les passages pertinents. Le chemin des données doit être suffisamment clair pour que l'équipe puisse l'exploiter et l'expliquer.
Bonnes sources
Des documents clairs, des métadonnées utiles et une structure limpide rendent la récupération plus fiable.
Découpage pertinent
La taille des blocs, le chevauchement, les titres et les métadonnées influencent la capacité du système à récupérer des preuves utiles.
Le bon type de modèle
Les modèles plus petits peuvent être efficaces pour la recherche ciblée. Les modèles plus grands peuvent aider à la synthèse, au raisonnement ou avec des documents plus longs.
Évaluation avant la mise à l'échelle
Évaluez la fiabilité des résultats, les citations, la latence, les cas d'échec et le coût avant de l'étendre à davantage d'équipes ou de données.
Commencez par un ensemble de documents et une question utile.
Un système RAG robuste dépend de l'ensemble du flux de travail. Le modèle a besoin d'un bon contexte. La couche de récupération doit trouver les passages pertinents. Le chemin des données doit être suffisamment clair pour que l'équipe puisse l'exploiter et l'expliquer.
Bonnes sources
Des documents clairs, des métadonnées utiles et une structure limpide rendent la récupération plus fiable.
Découpage pertinent
La taille des blocs, le chevauchement, les titres et les métadonnées influencent la capacité du système à récupérer des preuves utiles.
Le bon type de modèle
Les modèles plus petits peuvent être efficaces pour la recherche ciblée. Les modèles plus grands peuvent aider à la synthèse, au raisonnement ou avec des documents plus longs.
Évaluation avant la mise à l'échelle
Évaluez la fiabilité des résultats, les citations, la latence, les cas d'échec et le coût avant de l'étendre à davantage d'équipes ou de données.
FAQ
Questions fréquentes sur le RAG
Intégrez un flux de travail RAG à Hivenet.
Partagez votre type de document, la taille de vos données, la fréquence de mise à jour, votre préférence de modèle, votre objectif de latence, vos besoins régionaux et votre architecture actuelle. Nous vous aiderons à choisir la bonne voie parmi le stockage S3, le calcul, l'API d'inférence et l'IA privée.
