XARXES  NEURONALS

RAG (Retrieval-Augmented Generation) integra models de llenguatge avançats amb recuperació de documents, proporcionant respostes precises i contextualitzades obtingudes de bases de coneixement privades.

Les solucions es poden desplegar utilitzant ChatGPT-4.0 via API o amb models de codi obert allotjats en infraestructures dedicades. Ambdós enfocaments permeten sistemes preparats per a producció, dissenyats per millorar la presa de decisions, la seguretat i l’eficiència.

Aplicacions típiques inclouen:

• Xatbots comercials que responen a consultes de clients utilitzant el coneixement de l’empresa.
• Assistents interns que agilitzen fluxos de treball i donen suport als empleats.
• Manuals intel·ligents que ofereixen respostes directes i amb context.
• Sistemes de compliment i polítiques que asseguren decisions coherents.
• Centres de coneixement que unifiquen informació dispersa per a una recuperació ràpida.

Hi ha dos enfocaments principals per implementar RAG amb models de llenguatge de gran mida:

• Implementació basada en API (p. ex. ChatGPT-4.0)
  Proporciona solucions ràpides, fiables i escalables. Els costos són previsibles i no cal maquinari especialitzat.
• Implementació local (p. ex. Mistral-7B)
  S’executa directament en infraestructura controlada, maximitzant la privacitat i la independència de proveïdors externs. Aquesta opció requereix servidors amb GPU i implica costos operatius més alts.

L’elecció adequada depèn de prioritats com el rendiment, l’estructura de costos i la seguretat de les dades. Ambdós enfocaments condueixen a aplicacions sòlides, preparades per a producció i capaces d’adaptar-se a les necessitats específiques de cada organització.