Sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero

Fornisce consulenza sulle strategie ottimali di chunking, suddivisione e pre-elaborazione dei documenti per pipeline RAG, al fine di massimizzare l'accuratezza del recupero su diversi tipi di contenuti come PDF, codice e tabelle.

Diagnostica sistematicamente perché i sistemi RAG restituiscono risposte errate, irrilevanti o allucinate, isolando i guasti nelle fasi di recupero, chunking, embedding e generazione.

Progetta pipeline robuste per l'ingestione, la pulizia, l'aggiornamento e la sincronizzazione di dati eterogenei provenienti da fonti come PDF, wiki e database, trasformandoli in una knowledge base pronta per RAG.

Costruisce e interpreta framework di valutazione per la qualità del recupero nei sistemi RAG, inclusi richiamo, precisione, ancoraggio e metriche di rilevanza delle risposte, per migliorare sistematicamente l'accuratezza del sistema.

Guida esperta nella progettazione di architetture end-to-end di retrieval-augmented generation, dall'ingestione dei dati ai livelli di recupero e generazione, personalizzate per il tuo caso d'uso e la tua scala.

Guida l'implementazione della ricerca ibrida combinando il recupero vettoriale denso con metodi sparsi basati su parole chiave come BM25, incluse tecniche di fusione e strategie di ponderazione per una maggiore precisione RAG.

Supporto specializzato per ottimizzare le prestazioni dei database vettoriali, gli algoritmi di indicizzazione e i parametri di interrogazione, al fine di accelerare il recupero e ridurre i costi infrastrutturali nei sistemi RAG.