Konzepte
Wie FlexyAgents Inhalte aufnimmt, chunked und embeddet, relevante Passagen abruft und das Modell steuert, damit es bei dem bleibt, was Sie freigegeben haben.
Retrieval-Augmented Generation bedeutet, dass das Modell Auszüge aus Ihrem Korpus erhält, bevor es antwortet. FlexyAgents verwaltet Ingestion, Vektorsuche und Ranking, damit sich Betreiber auf Qualität und Inhaltsumfang konzentrieren — nicht auf Low-Level-ML-Infrastruktur.
Wenn das Retrieval nichts Nützliches findet, sollten gut eingestellte Agenten Unsicherheit zugeben und menschliche Wege anbieten, statt Fakten zu erfinden.
Importe umfassen PDF, Office, HTML-Exporte, Bilder, Audio, Video und andere unterstützte Binärformate. Textextraktion kann Parser, OCR und optional Gemini Vision oder Transkription kombinieren, wenn konfiguriert. Connectors synchronisieren SaaS-Quellen nach Zeitplan. Crawler extrahieren öffentliche URLs mit Tiefe und Höflichkeit und können optional verknüpfte Bilder und Medien verarbeiten.
Strukturierte Q&A-Zeilen ergänzen lange Dokumente für Antworten, die wörtlich sein müssen — Richtlinien, juristische Texte oder SKU-Daten.
Dokumente werden in für Embedding-Modelle geeignete Fragmente aufgeteilt; Grenzen versuchen, Überschriften und Tabellen zu respektieren, aber unvollkommene Quellen verbessern sich durch Bearbeitung.
Anfragen werden in denselben Raum wie die Fragmente embedded; die bestplatzierten Passagen werden mit Anweisungen zum Zitieren oder getreuen Paraphrasieren in den Prompt eingefügt.
Das Produkt fördert die Zitierung für Kunden erkennbarer Quellen (Artikeltitel, URLs), wenn das Modell es unterstützt. Ablehnungsmuster reduzieren Halluzinationen bei risikoreichen Themen.
Analytik zu „Unbekannt“- oder niedrig-konfidenten Runden hilft, Wissenslücken zu priorisieren, ohne jedes Transkript zu lesen.
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