RAG Framework

RAG Framework pozwala botom RPA i modelom AI LLM bezproblemowo wymieniać się danymi i wiedzą. Ta wymiana jest kluczowa dla zadań wymagających połączenia szybkich działań automatycznych (realizowanych przez boty RPA) i skomplikowanego podejmowania decyzji lub rozwiązywania problemów (realizowanych przez modele AI).

RAG Framework są zaprojektowane tak, aby były skalowalne, umożliwiając obsługę rosnącej liczby botów i modeli AI w miarę rozwoju potrzeb biznesowych. Są również elastyczne, co oznacza, że mogą być dostosowane do różnych kontekstów i wymagań biznesowych.

Przez połączenie efektywności i precyzji botów RPA z umiejętnościami analitycznymi modeli AI, RAG Framework zapewnia szybsze wykonywanie zadań przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby błędów. 

RAG Framework został zbudowany z myślą o integracji, co oznacza, że łatwo wpasowują się w istniejącą infrastrukturę technologiczną bez potrzeby znaczących przebudów lub skomplikowanych konfiguracji.

RAG Framework, mimo swojej zaawansowanej funkcjonalności, oferuje interfejs użytkownika, który jest intuicyjny i łatwy w obsłudze. Dzięki temu jest dostosowany do zespołów o różnorodnych umiejętnościach technicznych, umożliwiając łatwe korzystanie niezależnie od poziomu doświadczenia.

RAG Framework może być dopasowany do konkretnych wymagań procesów i celów biznesowych.

Modele AI w ramach RAG Framework są zdolne do uczenia się i doskonalenia z czasem. Oznacza to, że im więcej interakcji mają z botami RPA, tym lepiej radzą sobie z dostarczaniem odpowiednich i skutecznych rozwiązań.

Bezpieczeństwo jest priorytetem w RAG Framework, zapewniając, że wszystkie dane wymieniane między botami RPA a modelami AI są chronione i przetwarzane zgodnie z najwyższymi standardami.