خدمات پیاده‌سازی معماری RAG (تولیدِ بازیابی‌محور)
ما در کارن تکنولوژی برنامه‌های RAG را می‌سازیم و یکپارچه می‌کنیم. سیستم‌های ما LLMها را با داده‌های بلادرنگ ترکیب کرده تا خروجی‌های دقیق و تخصصی ارائه دهند.

۱. مشاوره و برنامه‌ریزی برای معماری RAG

ما با درک نیازهای تجاری و ارزیابی زیرساخت فعلی شما برای پیاده‌سازی RAG شروع می‌کنیم.

• تعریف اهداف پروژه و تحلیل زیرساخت برای پیاده‌سازی RAG.
• ایجاد نقشه راه دقیق با زمان‌بندی، منابع و نقاط عطف.
• طراحی معماری سیستم شامل سخت‌افزار، نرم‌افزار و مقیاس‌پذیری شبکه.

۲. راه‌اندازی و بهینه‌سازی پایپ‌لاین داده

ما پایپ‌لاین‌های داده‌ای می‌سازیم که به معماری RAG اجازه می‌دهد داده‌ها را به سرعت پردازش، ایندکس و بازیابی کند.

• طراحی پایپ‌لاین‌ها برای مدیریت داده‌های حجیم در معماری RAG.
• بهینه‌سازی مکانیزم‌های بازیابی برای دسترسی سریع و پاسخ بلادرنگ.
• تضمین پردازش داده‌های تمیز برای خروجی‌های دقیق‌تر ایجنت LLM.

۳. طراحی معماری RAG و یکپارچه‌سازی ایجنت LLM

ما معماری RAG را طراحی و در ایجنت LLM شما ادغام می‌کنیم تا بازیابی دقیق و پاسخ‌های تقویت‌شده را فعال کنیم.

• توسعه سیستم‌های بازیابی که با دیتابیس‌های شما و ایجنت LLM کار می‌کنند.
• یکپارچه‌سازی مولفه‌های بازیابی بلادرنگ و مولد برای خروجی‌های دقیق.
• سفارشی‌سازی معماری RAG متناسب با الزامات خاص صنعت شما.

۴. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل RAG

ما ایجنت‌های LLM را با داده‌های دامنه شما تنظیم دقیق می‌کنیم تا ارتباط و دقت آن‌ها را بهبود بخشیم.

• تنظیم دقیق مدل‌های چت‌بات RAG با داده‌های خاص صنعت.
• آموزش ایجنت LLM برای مدیریت کارآمد وظایف بازیابی و تولید.
• بهینه‌سازی عملکرد با هایپرپارامترهای تنظیم شده.

۵. استقرار Self-hosted

ما معماری RAG را در زیرساخت شما مستقر می‌کنیم که برای امنیت، عملکرد و مقیاس‌پذیری طراحی شده است.

• استقرار LLM با معماری RAG در دیتاسنترهای محلی یا محیط‌های ابری (AWS, GCP).
• تضمین استقرار مقیاس‌پذیر برای مدیریت حجم داده و کاربران در حال رشد.
• ایمن‌سازی زیرساخت برای انطباق با مقررات صنعتی و استانداردهای حفاظت داده.

۶. نظارت و نگهداری سیستم‌های چت‌بات RAG

ما به طور مداوم سیستم شما را نظارت و نگهداری می‌کنیم تا دقت و عملکرد بلادرنگ را تضمین کنیم.

• راه‌اندازی مانیتورینگ بلادرنگ برای تاخیر، بازدهی و دقت بازیابی.
• به‌روزرسانی‌های منظم، پچ‌ها و بهینه‌سازی‌های عملکرد سیستم.
• ارائه بازآموزی مدل برای به‌روز ماندن چت‌بات RAG با داده‌های جدید.

۱. پایپ‌لاین ورود داده (Ingestion)

• دسته‌ای و جریانی (Batch/Streaming): پردازش داده‌ها به صورت بلادرنگ یا در فواصل زمانی، تضمین به‌روزرسانی منظم دیتابیس وکتور.
• تعبیه برداری (Vector Embedding): تبدیل داده‌های خام به وکتور، آماده‌سازی برای بازیابی سریع و کارآمد.

۲. پایپ‌لاین بازیابی (Retrieval)

• پرس‌وجوی دیتابیس وکتور: جستجو در دیتابیس برای یافتن مرتبط‌ترین داده‌ها بر اساس ورودی کاربر.
• جستجوی بهینه: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته برای تضمین تطبیق سریع و دقیق برای پاسخ‌های بلادرنگ.

۳. پایپ‌لاین تولید (Generation)

• تقویت پرامپت (Augmentation): ادغام داده‌های بازیابی شده در پرامپت برای فراهم کردن زمینه (Context) برای LLM.
• تولید توسط LLM: استفاده از پرامپت غنی‌شده برای تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط با زمینه.