Verta RAG System

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Retrieval-Augmented-Generation（RAG）是一种结合深度学习和动态信息检索的技术，可以为模型输出提供最新、相关和准确的结果。

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Verta RAG System简介

Using RAG in Verta Workbench

什么是”Verta RAG System”？

Retrieval-Augmented-Generation（RAG）是一种结合深度学习和动态信息检索的技术，可以为模型输出提供最新、相关和准确的结果。通过与LLM（Language Model）交互，可以让LLM回答任何问题。RAG的设置非常简单，无需编码，只需5分钟即可从数据集创建自定义的RAG原型。

“Verta RAG System”有哪些功能？

1. 快速设置：无需编码，只需几分钟即可从数据集创建自定义的RAG原型。
2. 嵌入式RLHF（Retrieval-Augmented Language Model）和自动评估：在构建过程中进行基准测试，快速交付模型。
3. 无需模型训练：在集成时，只需获取一个简单易用的端点，无需进行模型训练。
4. 易于维护和扩展：通过UI界面，让专家可以更新知识库或标记基准数据集。
5. 自动演化和幻觉检测：每个输出都带有嵌入式引用和幻觉检测，确保每个预测都可信赖。

产品特点：

1. 结合预训练LLM和私有数据源：将预训练LLM的强大功能与您的数据相结合，生成最及时、相关和重要的结果。
2. 简化知识库维护：通过UI界面轻松创建和维护知识库，包括PDF、电子表格等多种格式。
3. 可信赖的预测：每个答案都附带嵌入式引用，并在怀疑幻觉时提供警告。
4. 灵活更新：随时通过UI界面更新知识库，确保业务和数据的最新性。
5. 多种基础模型选择：选择适合您的解决方案的领先基础模型。

应用场景：

1. 问答系统：通过RAG技术，构建一个能够回答用户问题的智能问答系统，提供准确、及时的答案。
2. 信息检索：利用RAG的动态信息检索功能，从大量数据中快速找到相关信息，提高工作效率。

“Verta RAG System”如何使用？

1. 注册并登录账号。
2. 加载您的文档，构建知识库。
3. 选择适合您的基础模型。
4. 使用RAG技术生成准确、及时的答案。

常见问题：

Q: RAG技术需要编码吗？
A: 不需要，RAG技术无需编码，只需通过简单的配置即可使用。

Q: 如何更新知识库？
A: 您可以通过UI界面随时更新知识库，包括添加、删除或修改文档。

Q: RAG技术的输出是否可信赖？
A: 是的，RAG技术的每个答案都附带嵌入式引用，并在怀疑幻觉时提供警告，确保预测的可信度。

Q: RAG技术适用于哪些场景？
A: RAG技术适用于问答系统、信息检索等场景，能够提供准确、及时的答案和相关信息。

Q: 如何选择适合的基础模型？
A: 您可以根据您的需求和数据选择适合的基础模型，以获得最佳的效果和结果。

Verta RAG System官网入口网址

https://www.verta.ai/rag

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