Описание
FAQai — это комплексный генератор наборов данных RAG, разработанный для устранения распространенных пробелов в данных, которые приводят к сбоям в работе RAG-систем. Он позволяет разработчикам превращать любой документ в высококачественные, готовые к производству данные для генерации с расширенным поиском (RAG). Платформа решает такие проблемы, как отсутствие данных для оценки, плохие стратегии разбиения на фрагменты (chunking), отсутствие состязательных тестов и недостаточное покрытие запросов, которые часто омрачают реализации RAG.
Читать далее
Основная функциональность FAQai включает загрузку документа, после чего ИИ автоматически обрабатывает его. Он разбивает документы на оптимизированные сегменты, готовые для встраивания (embedding). Затем он генерирует канонические пары «вопрос-ответ», варианты запросов для тестирования надежности, наборы данных для оценки и состязательные вопросы для выявления потенциальных галлюцинаций. Инструмент также предоставляет аналитику качества и анализатор покрытия набора данных для выявления слепых зон.
FAQai предлагает полный конвейер для генерации, тестирования и проверки данных RAG. Ключевые функции включают автоматическое разбиение на фрагменты, генерацию канонических наборов данных «вопрос-ответ» с оценками уверенности и уровнями сложности, генерацию вариантов запросов, наборы данных для оценки RAG и тестирование состязательных запросов. Он также включает анализатор покрытия набора данных и аналитику качества для комплексной оценки данных.
Платформа разработана с учетом потребностей разработчиков и предлагает генератор конфигураций RAG (RAG Config Generator), который предоставляет индивидуальные системные подсказки (system prompts), рекомендации по моделям встраивания и готовые фрагменты кода для популярных фреймворков, таких как LangChain и LlamaIndex. Встроенная песочница RAG (RAG Playground) позволяет пользователям тестировать качество поиска по своим фактическим данным перед экспортом, имитируя, как будет реагировать их RAG-система.
FAQai поддерживает широкий спектр форматов экспорта, включая JSON, CSV, Markdown и прямые интеграции с векторными базами данных, такими как Pinecone, ChromaDB, Weaviate и Qdrant, а также с фреймворками, такими как LangChain и LlamaIndex. Он также предлагает API для разработчиков для бесшовной интеграции в существующие конвейеры. Для отсканированных документов FAQai предоставляет возможности OCR на базе модели LLM для обработки изображений, доступные в платных планах.
Целевая аудитория FAQai включает инженеров по ИИ, специалистов по данным и команды разработчиков, создающих или оптимизирующих конвейеры RAG. Он особенно ценен для тех, кто стремится повысить точность поиска, уменьшить количество галлюцинаций и ускорить цикл разработки своих RAG-приложений. Платформа предлагает простое, прозрачное ценообразование с бесплатным уровнем для частных лиц, изучающих рабочие процессы RAG.
- КатегорияМашинное обучение и наука о данных
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции FAQai
Генерация структурированных пар «вопрос-ответ» из документов
Создание эталонов для оценки RAG-систем
Проведение состязательных тестов запросов для обнаружения галлюцинаций
Автоматическое разбиение документов на сегменты, готовые для встраивания
Генерация вариантов запросов для надежности поиска
Анализ покрытия набора данных и выявление пробелов
Предоставление аналитики качества на базе ИИ по 9 категориям
Генерация индивидуальных конфигураций RAG, включая системные подсказки
Предложение песочницы RAG для тестирования качества поиска
Экспорт наборов данных в 16 различных форматах
Поддержка форматов файлов PDF, DOCX и TXT
OCR для отсканированных PDF в платных планах
API для разработчиков для интеграции в конвейер
Интеграции с Pinecone, LangChain, LlamaIndex и другими
Как использовать FAQai?
Загрузите документ: Перетащите ваш файл PDF, DOCX или TXT (до 25 МБ).
ИИ генерирует наборы данных: FAQai разбивает ваш документ на фрагменты и генерирует пары «вопрос-ответ», варианты запросов, эталоны для оценки и конфигурацию RAG.
Тестируйте с помощью песочницы: Используйте песочницу RAG, чтобы предварительно просмотреть, как будет реагировать ваша RAG-система, используя ваши фактические данные.
Экспорт и интеграция: Загрузите наборы данных в 16 форматах или используйте сгенерированные фрагменты кода для прямой интеграции в ваш конвейер RAG.
Варианты использования FAQai
- Генерация данных RAG
- Оценка RAG-систем
- Оптимизация разбиения документов
- Обнаружение галлюцинаций
- Конфигурация RAG
- Анализ качества данных
