क्या हम अपने डेटा को पूरी तरह से तीसरे पक्ष के मॉडल प्रदाताओं से दूर रख सकते हैं?

हाँ. हम अपने हार्डवेयर पर निष्कर्षण, एम्बेडिंग और वेक्टर खोज चलाते हैं और आपकी में भी उसी व्यवस्था को लागू कर सकते हैं. यह एक एपीआई कुंजी से अधिक खर्च करता है और यह एकमात्र ईमानदार जवाब है जब डेटा को नियंत्रित किया जाता है.

आप इसे चीजों का आविष्कार करने से कैसे रोकते हैं?

आप इसे पुनर्प्राप्त सामग्री के लिए प्रतिबंधित करते हैं, आप अस्वीकृति को एक स्वीकार्य परिणाम बनाते हैं, और आप मापते हैं. कोई भी वादा नहीं कर सकता कि एक भाषा मॉडल कभी भी बनाया नहीं जाएगा. हम जो बना सकते हैं वह एक प्रणाली है जहां निर्माण दुर्लभ, दृश्य है, और अनदेखा करने की तुलना में पता लगाना सस्ता है.

आईएसआई और पुनर्प्राप्ति तंत्र

सहायक जो आपके दस्तावेज़ों को पढ़ते हैं, और जानते हैं कि उन्हें क्या पढ़ने की अनुमति नहीं है

एक भाषा मॉडल को एक एपीआई से जोड़ना एक दोपहर लेता है. इसे अपने स्वयं के सामग्री से सही जवाब देने के लिए बनाना, जब यह नहीं जानता है तो अस्वीकार करना, और कभी भी एक दस्तावेज़ को प्रकट नहीं करना जिसका व्यक्ति पूछ रहा है उसे देखने का अधिकार नहीं है - यह परियोजना है. पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता लगभग सब कुछ तय करती है और यह एक अप्रत्याशित काम है: कैसे दस्तावेज़ विभाजित होते हैं, एक चार शब्द प्रश्न का क्या मतलब होता है, परिणाम कैसे रैंक किए जाते हैं, और कैसे अनुमतियाँ पुनर्प्राप्ति समय पर लागू की जाती हैं बजाय बाद में फिल्टर करने की उम्मीद करने के.

कार्य में क्या शामिल है

दस्तावेज़ अवशोषण तथा टुकड़ों में विभाजन को इस प्रकार डिजाइन किया गया है कि एक पुनर्प्राप्त खण्ड अभी भी अकेले में अर्थ रखता है
एम्बेडिंग तथा सदिश खोज, स्व- होस्ट जहां आंकड़ा बाहर नहीं जा सकता
अनुमति- सचेत पुनर्प्राप्ति - मॉडल पाठ को देखने से पहले पहुँच जांच होती है, इसके बाद नहीं
एक वास्तविक प्रश्न सेट के खिलाफ मूल्यांकन, इसलिए एक परिवर्तन को मदद करने के लिए दिखाया जा सकता है बजाय मानने के लिए
दयालु अस्वीकार, क्योंकि एक भरोसेमंद गलत जवाब हर व्यवसाय संदर्भ में कोई जवाब से बदतर है
लागत और देरी बजट, जिसमें एक छोटे से स्व-होस्ट मॉडल का विकल्प शामिल है जहां यह पर्याप्त है

क्यों हम इस पर विश्वसनीय हैं

हम पूरी श्रृंखला स्वयं चलाते हैं: एक मॉडल सर्वर, एक एम्बेडिंग मॉडल, एक वेक्टर डेटाबेस, भाषण पहचान और संश्लेषण, और बीस भाषाओं में मशीन अनुवाद - अपने स्वयं के क्लस्टर पर, उन किराएदारों के लिए जिनका डेटा इसे छोड़ने की अनुमति नहीं है।

क्या कीमत को ले जाता है

हम खोज के बाद उद्धृत करते हैं और संख्या कुछ शुरू होने से पहले तय होती है. ये वे चीजें हैं जो इसे आगे ले जाती हैं, इसलिए आप लगभग देख सकते हैं कि आप हमारे साथ बात करने से पहले आपकी परियोजना कहाँ बैठी है.

कॉर्पस आकार और, अधिक महत्वपूर्ण रूप से, दस्तावेज़ कितने अव्यवस्थित हैं
क्या निष्कर्षण को आंकड़ा-निवास कारणों के लिए स्व-होस्ट होना चाहिए
कितना fine-grained अनुमति मॉडल है - प्रति- दस्तावेज़ पहुँच प्रति- किराएदार से एक अलग परियोजना है
क्या आपको मूल्यांकन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है, जो आप करते हैं यदि उत्तर महत्वपूर्ण हैं

सबूत हमने यह किया है

Inference we run ourselvesModels, embeddings, vector search, speech and translation — on our own hardware Documents, signatures and the paperwork layerCollaborative editing, e-signature and OCR, built rather than bought A distributed data layer, chosen deliberatelyDistributed SQL, wide-column, cache, object storage and vectors — each for a reason

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