Consulting
Consultoría en la nube
Servicios de DockerServicios de KubernetesServicios de infraestructura ChefServicios de JenkinsServicios de infraestructura PuppetServicios de TerraformConsultoría en Kubernetes para empresasSoporte de KubernetesServicios de AWSServicios de MicrosoftMalla de servicios de IstioServicios de RancherServicios de consultoría de software
Consultoría en SpringConsultoría en visión por computadoraConsultoría en realidad aumentadaSolution
Desarrollo de software
Servicios de desarrollo de softwareServicios de ingeniería de datosAplicaciones móvilesServicios de desarrollo webDesarrollo personalizado de APIServicios de desarrollo de realidad mixtaEquipos de ingeniería de softwareServicios de desarrollo MagentoServicios de desarrollo offshoreServicios de desarrollo en ScalaServicios de externalización de softwareServicios de desarrollo de realidad virtualCiencia de datos y aprendizaje automático
Ciencia de datos y aprendizaje automáticoServicios de visualización de datosServicios de gestión de datos gestionadosIntegración de datos y pipeline ETLSoluciones de big dataCiencia de datos e IASoluciones de almacenamiento de datosSoluciones ETLAnálisis de datos en tiempo realLa limitación de los modelos de lenguaje grandes actuales radica en las bases de datos vectoriales, que, a pesar de sus capacidades, a menudo conducen a 'alucinaciones' de datos.
Para abordar esta brecha y mejorar la precisión básica de los LLM en casos de uso específicos, RAG ha sido muy útil, pero actualmente está limitado por el uso de Vector DB.
Desbloquear todo su potencial exige contexto, los gráficos de conocimiento están hechos para esto.
En Standupcode, creemos que el futuro está en la hibridación de dos mundos para obtener una solución más rápida, precisa y consciente del contexto.
Las incrustaciones vectoriales proporcionan un prefiltrado rápido y eficiente, reduciendo el espacio de búsqueda. Luego, el gráfico de conocimiento interviene, ofreciendo un rico contexto y relaciones.
Standupcode presenta una solución revolucionaria: GraphRAG. Al fusionar la riqueza contextual de los gráficos de conocimiento con el poder dinámico de las tareas RAG, proporcionamos el contexto que los LLM necesitan para responder con mayor precisión preguntas complejas.
¿El resultado? Respuestas precisas, relevantes y perspicaces que capturan la verdadera esencia de sus datos.
Con GraphRAG, el concepto de 'chatear con sus datos' se convierte en realidad, transformando los datos de un repositorio estático a un socio conversacional activo.
Sus datos no estructurados se vuelven utilizables y útiles, y todas las preguntas de su negocio ahora tienen respuesta.
Cada documento se limpiará y preprocesará cuidadosamente para que podamos extraer fragmentos de texto y almacenar metadatos.
Los fragmentos se procesarán a través de nuestra API de estructuración del lenguaje natural para identificar entidades y relaciones entre ellas, y producir un gráfico de conocimiento.
Los fragmentos serán luego vectorizados en paralelo.
Tanto la salida estructurada de nuestra API NLS como las incrustaciones se almacenarán en una sola base de datos, lista para impulsar todas sus aplicaciones RAG.
Las siguientes reseñas fueron recopiladas en nuestro sitio web.
Nuestras Preguntas Más Frecuentes