Full-Stack Physical AI
Απαντήσεις αγκυρωμένες στην τεχνική σας πραγματικότητα — εγχειρίδια, προδιαγραφές, πρότυπα και αρχεία — ιχνηλάσιμες ως την πηγή, με παραπομπές και έναν βρόχο αξιολόγησης που μετρά τις μη τεκμηριωμένες απαντήσεις.
Εισαγωγή
Embeddings & ευρετήριο
Ανάκτηση & re-ranking
Αγκύρωση & παραπομπή
Ένα pipeline τεσσάρων σταδίων: εισαγωγή του σώματος κειμένων, μετά embeddings και ευρετήριο, μετά ανάκτηση και re-ranking, μετά αγκύρωση της απάντησης και παραπομπή πηγών.
Η βιομηχανική γνώση βρίσκεται σε PDF, προδιαγραφές, πρότυπα και αρχεία συντήρησης — όχι στα βάρη ενός μοντέλου. Η παραγωγή ενισχυμένη με ανάκτηση αγκυρώνει ένα μοντέλο σε αυτό το σώμα κειμένων, ώστε κάθε απάντηση να είναι ιχνηλάσιμη ως ένα έγγραφο-πηγή. Το αποτέλεσμα είναι ένα σύστημα που οι μηχανικοί μπορούν να εμπιστευτούν, επειδή μπορούν να το ελέγξουν.
Εισαγωγή και τμηματοποίηση του σώματος κειμένων-πηγής· embeddings και ένα vector store· ανάκτηση με re-ranking· αγκυρωμένη παραγωγή που παραθέτει τις πηγές της· και έναν βρόχο αξιολόγησης που μετρά την πιστότητα — αν οι απαντήσεις πράγματι υποστηρίζονται από το ανακτημένο κείμενο.
Ανάλυση εγγράφων για PDF, πίνακες και σαρωμένα έγγραφα (OCR)· embeddings πάνω σε pgvector· υβριδική ανάκτηση (σημασιολογική συν λέξεις-κλειδιά) με re-ranking· επιβολή παραπομπών ώστε οι ισχυρισμοί να συνδέονται με την πηγή· αξιολόγηση πιστότητας και ποιότητας ανάκτησης· παραγωγή σε Mistral ή άλλο μοντέλο ανοιχτών βαρών.
Στη βιομηχανία, μια απάντηση είναι χρήσιμη μόνο αν μπορείτε να την ιχνηλατήσετε σε πηγή.
| Διάσταση | Βιομηχανικό RAG | Γενικό LLM |
|---|---|---|
| Θεμελίωση | Τα εγχειρίδια, specs, πρότυπά σας | Παραμετρική μνήμη |
| Ιχνηλασιμότητα | Απάντηση συνδεδεμένη με πηγή | Χωρίς πηγή |
| Φρεσκάδα | Ευρετήριο σε συνεχή ενημέρωση | Παγωμένο στην ημ/νία εκπαίδευσης |
| Έλεγχος πρόσβασης | Δικαιώματα ανά έγγραφο | Κανένας |
| Τρόπος αστοχίας | «Δεν υπάρχει στις πηγές» | Σίγουρη παραίσθηση |