Apprentissage continu : RAG
Offrez aux entreprises une extraction de documents auto-adaptative qui apprend des corrections des utilisateurs, garantissant une extraction de données plus précise et personnalisable pour vos workflows documentaires.
Qu'est-ce que le Retrieval Augmented Generation (RAG) ?
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technique avancée d'IA qui améliore les performances des modèles génératifs en intégrant des informations pertinentes issues d'une base de données. Plutôt que de se reposer uniquement sur des connaissances pré-entraînées, RAG récupère dynamiquement des exemples contextuels, enrichissant ainsi l'entrée avant la génération des réponses.
La solution RAG de Mindee met à jour instantanément les règles d'extraction sans temps d'arrêt pour le réentraînement, assurant une pertinence maximale grâce à un appariement hybride basé sur le texte et la mise en page. Contrairement à un OCR statique, elle ajuste de manière dynamique la logique d'extraction et s'intègre parfaitement dans vos flux de travail pour une adoption sans effort.
Comment fonctionne le RAG ?⚙️
Retrieval – Le modèle effectue une recherche dans une base de connaissances afin de trouver des documents ou des exemples pertinents en lien avec la requête de l'utilisateur.
Augmentation – Les informations récupérées sont injectées dans l'entrée du modèle, fournissant ainsi un contexte supplémentaire.
Génération – L'IA traite l'entrée enrichie pour générer une réponse plus précise et tenant compte du contexte.
Pourquoi utiliser le RAG ? ⭐️
Des sorties plus précises – En ancrant les réponses dans des données du monde réel, le RAG réduit les hallucinations et améliore la fiabilité.
Adaptabilité – Le système peut intégrer de nouvelles informations sans nécessiter de réentraînement du modèle.
Optimisé pour les besoins des entreprises – Idéal pour le traitement de documents, le support client, la gestion des connaissances et bien plus encore.
Un seul exemple suffit pour corriger les extractions futures de documents similaires.
Atteint 99 % de précision sur les documents améliorés grâce à l'adaptation RAG.
Les modèles s'ajustent en moins de 3 minutes pour des documents nouveaux, assurant un déploiement rapide.
Avantages clés
Plus besoin d’attendre un réentraînement du modèle. Les utilisateurs peuvent affiner instantanément l’extraction sur des documents similaires.
Dépassez les approches rigides basées sur des modèles et adaptez l'extraction aux besoins spécifiques de l'entreprise.
Fonctionne au sein de l'API Workflow de Mindee, ce qui permet une adoption sans effort dans tous les secteurs.
Combine une analyse textuelle et basée sur la mise en page pour trouver les exemples les mieux adaptés en temps réel.
Prend en charge plus de 1 000 documents d'apprentissage par instance RAG, avec une extension facile en fonction des besoins.
Caractéristiques de base
Avez-vous un cas d'usage ? Parlons-en.
Base de données d’apprentissage de documents
Store and manage curated document examples to fine-tune extraction.
Correspondance de similarité avancée
Correspond aux nouveaux documents en fonction du texte et de la mise en page, garantissant ainsi une adaptation précise.
Contexte du langage naturel
Rendez votre modèle plus intelligent en ajoutant un contexte en langage naturel à vos documents RAG.
Contrôle de l'extraction granulaire
Les utilisateurs peuvent modifier et affiner uniquement les champs dont ils ont besoin, afin de préserver l'efficacité.
Support complet du SDK et du webhook
Assure une mise en œuvre facile dans les flux de travail existants.
Amélioration du modèle adaptatif
Améliore en permanence la précision de l'extraction grâce aux corrections apportées par l'utilisateur et à la saisie de nouveaux documents au fil du temps.
Vos documents sont en sécurité avec nous
