Увеличь производительность RAG с помощью поискового API Tavily

Модели языка (МЯ) и системы сгенерирования с помощью поиска (RAG) со временем доказали свою полезность, предлагая захватывающие и информативные разговоры и позволяя создавать настраиваемые, разумные приложения в различных областях, от обслуживания клиентов до научных исследований. Однако эти системы иногда генерируют правдоподобную, но неточную информацию, особенно при нечетких вопросах или недостатке данных, и могут представлять устаревшую информацию из-за отсутствия обновления знаний. Связь с надежными, актуальными ресурсами является ключевым для преодоления этих проблем. Использование внешних инструментов поиска знаний может помочь МЯ и RAG-системам получить доступ к актуальной информации, уменьшая неточности и улучшая фактическую надежность. API поиска Tavily разработана для решения этих задач. Она представляет собой поисковую систему, специально спроектированную для МЯ и RAG-систем, с целью обеспечения эффективных, быстрых и устойчивых результатов поиска. Tavily улучшает результаты поиска для разработчиков ИИ и автономных агентов ИИ, включая в себя закрытые финансовые, кодировочные, новостные и другие внутренние источники данных, помимо веб-контента. Этот всесторонний подход позволяет разработчикам создавать более точные, информативные и контекстно-осведомленные приложения ИИ. Будет проведен разговор о функциональностях API поиска Tavily и его возможностях поиска, усиленных ИИ, начиная с обзора его важности и работы, за которым последует простой пример кода, демонстрирующий выполнение простого поискового запроса с помощью Tavily.