Miten Retrieval-Augmented Generation (RAG) omaan dataan toimii ja mitkä tekijät ohjaavat kustannuksia.
dgm on riippumaton osFoundry-integraatiokumppani — ei sidoksissa osFoundryn valmistajaan, eikä dgm:llä ole vielä valmiita asiakasintegraatioita.
RAG-järjestelmä antaa tekoälyn vastata yrityksen omaan dataan nojaten. Tässä miten se toimii ja mitkä tekijät ohjaavat kustannuksia.
Miten RAG toimii
Retrieval-Augmented Generation hakee kysymykseen liittyvät kohdat omasta datasta ja antaa ne mallille vastauksen pohjaksi. Näin malli vastaa yrityksen tietoon nojaten ja hallusinaatioriski pienenee.
Mikä ohjaa kustannuksia
Datan määrä ja päivitystiheys, haun ja upotusten (embeddings) laskenta, mallin käyttö (token-pohjainen) ja ylläpito. Hinnat ja tariffit muuttuvat — tarkista ajantasaiset luvut palveluntarjoajan virallisilta sivuilta. Rajattu tietopohja ja käyttöpohjainen hinnoittelu pitävät kustannukset hallinnassa.
Miten dgm voi auttaa
dgm on riippumaton integraatiokumppani ja auttaa suomalaisia yrityksiä ottamaan osFoundry-alustan käyttöön — ensimmäisen järkevän käyttötapauksen valinnasta konkreettiseen toteutukseen ja olemassa olevien järjestelmien liittämiseen. dgm ei ole sidoksissa osFoundryn valmistajaan eikä sillä ole vielä valmiita asiakasintegraatioita — siksi kuvataan tarjottuja palveluja, ei aiempia tuloksia. Jos haluat rajata realistisen aloitusprojektin, dgm auttaa suunnittelussa.