Несмотря на мощные современные архитектуры RAG, будущее генеративного ИИ для извлечения знаний предприятия обещает быть еще более трансформирующим. Ожидается, что мы пойдем намного дальше простого извлечения информации и передачи ее конечному пользователю. Следующее поколение генеративного ИИ имеет потенциал для доступа к внешним системам и выполнения там определенных действий. Например, ИИ может автоматически обновлять записи клиентов в CRM системах, запускать рабочие процессы в инструментах управления проектами или извлекать данные из внешних баз для обогащения отчетов.
Этот следующий этап акцентируется на использовании инструментов GenAI для создания кода из языковых моделей, который может выполняться во внешних системах, выполнять действия или извлекать информацию из этих внешних источников и возвращать ее в основное приложение генеративного ИИ. Эти возможности могут оптимизировать операции, уменьшить количество ручных задач и повысить точность данных в различных корпоративных приложениях.
Кроме того, рост мультимодальных языковых моделей, способных понимать и генерировать мультимедийные данные, такие как изображения, аудио и видео, может устранить пробелы в знаниях между командами и разделами данных. Мультимедийные входные данные разрушают барьеры информации. Мы также, вероятно, увидим слияние RAG с другими технологиями ИИ, такими как графы знаний, которые отображают сложные взаимоотношения между данными.
Такое слияние может усилить понимание контекста и аналитические способности языковой модели, открывая новые горизонты в области открытия знаний. По мере того, как влияние генеративного ИИ будет расти от улучшения поиска до обеспечения истинного создания знаний и их операционализации, возможности для компаний выглядят действительно безграничными.
Тем не менее, предприятия должны подготовиться и к вызовам внедрения, таким как обеспечение конфиденциальности данных, интеграция с устаревшими системами и обучение сотрудников эффективному использованию этих продвинутых инструментов. Активное решение этих проблем будет ключевым для реализации полного потенциала GenAI, и взаимодействие с надежными партнерами может минимизировать риски, связанные с этим процессом.