FAQai - Генератор данных RAG

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.

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.

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?

1. 1

   Загрузите документ: Перетащите ваш файл PDF, DOCX или TXT (до 25 МБ).

2. 2

   ИИ генерирует наборы данных: FAQai разбивает ваш документ на фрагменты и генерирует пары «вопрос-ответ», варианты запросов, эталоны для оценки и конфигурацию RAG.

3. 3

   Тестируйте с помощью песочницы: Используйте песочницу RAG, чтобы предварительно просмотреть, как будет реагировать ваша RAG-система, используя ваши фактические данные.

4. 4

   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

Часто задаваемые вопросы FAQai

• Что такое FAQai и что он делает?

  FAQai — это генератор наборов данных RAG, который преобразует любой документ в готовые к производству данные. Он создает структурированные пары «вопрос-ответ», эталоны для оценки, состязательные тесты и индивидуальные конфигурации RAG, экспортируя их в различных форматах для использования с RAG-системами.

• Какие форматы файлов поддерживает FAQai?

  FAQai поддерживает файлы PDF (включая отсканированные PDF через OCR в платных планах), DOCX и TXT.

• Какие типы наборов данных я могу сгенерировать с помощью FAQai?

  Вы можете генерировать канонические пары «вопрос-ответ», варианты запросов, наборы данных для оценки RAG и тесты состязательных запросов.

• Какие форматы экспорта доступны из FAQai?

  FAQai предлагает 16 форматов экспорта, включая JSON, CSV, Markdown, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Qdrant, pgvector, ChromaDB, Weaviate, Milvus, LanceDB, Upstash, evaluation, RAG Chunks и JSONL для дообучения (fine-tuning).

• Есть ли API для FAQai?

  Да, FAQai предоставляет API для разработчиков, который позволяет интегрировать генерацию наборов данных в ваши конвейеры. Вы можете загружать, обрабатывать и экспортировать данные с помощью API.

• Как FAQai обрабатывает отсканированные PDF?

  FAQai использует гибридный OCR на базе модели LLM для обработки отсканированных PDF и PDF на основе изображений. Сначала выполняется попытка извлечения нативного текста, а OCR автоматически запускается для отсканированных страниц в платных планах.

• Каковы тарифные планы для FAQai?

  FAQai предлагает несколько планов, включая бесплатный уровень с 10 страницами в месяц, а также планы Basic, Starter и Professional с увеличенными лимитами страниц, функциями и количеством вызовов API.

• Что такое функция RAG Playground в FAQai?

  RAG Playground позволяет вам общаться с вашим документом, чтобы предварительно просмотреть, как будет реагировать ваша RAG-система. Он использует ваши фактические фрагменты данных для проверки качества поиска перед экспортом.

• Могу ли я отменить подписку на FAQai?

  Да, вы можете отменить подписку в любое время. Бесплатный план не требует кредитной карты.

• Как FAQai помогает улучшить производительность RAG-систем?

  FAQai устраняет пробелы в данных, предоставляя структурированные пары «вопрос-ответ», эталоны для оценки и состязательные тесты, которые помогают выявлять и исправлять такие проблемы, как плохое разбиение на фрагменты, отсутствие оценок и галлюцинации, что приводит к лучшей точности поиска.