LLM RAG améliore les modèles linguistiques traditionnels en les intégrant à des bases de connaissances externes, à des bases de données et à des entrées multimodales telles que le texte, les images ou l'audio. Cette intégration permet d'obtenir des résultats plus précis et mieux adaptés au contexte, ce qui rend ces modèles particulièrement utiles dans des domaines spécialisés.
Les LLM multimodaux et verticalisés fournissent des réponses riches en contexte, adaptées à des secteurs spécifiques. En incorporant des données externes, ces modèles améliorent la précision, la flexibilité dans le traitement de divers types de données, la pertinence et l'expérience de l'utilisateur dans des applications spécialisées.
Les modèles LLM RAG sont bien adaptés à diverses industries. Dans le domaine de la santé, ils aident à interpréter les données médicales ; dans le domaine de la finance, ils améliorent l'analyse des risques et la prise de décision ; dans le domaine de la vente au détail, ils améliorent les interactions avec les clients en intégrant les données sur les produits et les préférences des utilisateurs.
Découvrez comment les LLM finement réglés peuvent révolutionner les tâches spécialisées dans divers secteurs, en offrant une précision et des performances sur mesure.
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Des experts en données pour améliorer la précision des modèles
Évaluation et classement de prompts
Des réponses évaluées et classées par l'humain
Évaluation des modèles afin d'affiner les performances
Identification et suppression du contenu négatif généré
Analyse des messages-guides et des résultats pour déceler d'éventuels problèmes, avec des tests contradictoires
Support en temps réel pour les modèles d'IA Générative en production
Vérification et confirmation humaines permanentes pour le soutien des classificateurs
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