Поиск знаний на предприятии в эпоху генеративного ИИ
Генеративный ИИ с архитектурой RAG улучшает извлечение знаний в корпоративной среде. Его интеграция с данными предприятия обеспечивает точность и безопасность, снижая риски ошибок. Будущее GenAI обещает автоматизацию действий и мультимодальные возможности, но требует решения вызовов конфиденциальности и интеграции.
Генеративный искусственный интеллект, или GenAI, захватил внимание и воображение практически всех. GenAI стал популярной темой в средствах массовой информации, регулярно появляется в заголовках крупных изданий, таких как CNBC, TechCrunch, CNET и Wired. Быстрое внедрение GenAI и появление большого количества новых инструментов (или существующих инструментов с новыми функциями GenAI) вызывают опасения у компаний упустить свои возможности.
Компании одновременно сталкиваются с давлением как сверху, так и снизу, на изменение способов своей работы, особенно в области поиска и использования информации. Задачи, такие как ответы на вопросы, поиск данных и обмен знаниями среди сотрудников и заинтересованных сторон, являются примерами того, что может сделать мощное приложение для извлечения знаний.
Одним из самых захватывающих примеров использования GenAI является открытие знаний. Такие задачи, как поиск внутри компании и поддержка клиентов, могут быть улучшены и поддержаны приложениями на основе генеративного ИИ. Большие языковые модели и обработка естественного языка облегчают доступ к информации. Этот вид сотрудничества между человеком и ИИ представляет собой действительно захватывающий и ощутимый пример использования GenAI.
Компании одновременно сталкиваются с давлением как сверху, так и снизу, на изменение способов своей работы, особенно в области поиска и использования информации. Задачи, такие как ответы на вопросы, поиск данных и обмен знаниями среди сотрудников и заинтересованных сторон, являются примерами того, что может сделать мощное приложение для извлечения знаний.
Одним из самых захватывающих примеров использования GenAI является открытие знаний. Такие задачи, как поиск внутри компании и поддержка клиентов, могут быть улучшены и поддержаны приложениями на основе генеративного ИИ. Большие языковые модели и обработка естественного языка облегчают доступ к информации. Этот вид сотрудничества между человеком и ИИ представляет собой действительно захватывающий и ощутимый пример использования GenAI.
Поиск корпоративных знаний с помощью GenAI
Чтобы использовать генеративный искусственный интеллект безопасно и эффективно для извлечения знаний в корпоративной среде, необходим осознанный подход. Первые крупные языковые модели стали применяться в поиске и извлечении знаний в таких отраслях, как производство, где они помогали компаниям лучше осмысливать и понимать историческую информацию для задач, таких как разработка материалов.
Компании также начали использовать GenAI для задач поддержки клиентов в таких бизнес-секторах, как розничная торговля, путешествия и телекоммуникации. Например, агенты службы поддержки использовали крупные языковые модели как инструмент для выполнения основных задач службы поддержки. Это оказалось отличным инструментом поддержки и для технических команд — внутренние ИТ-команды использовали GenAI для сложных нужд, таких как создание виртуальных сред для тестирования приложений.
Хотя эти первоначальные случаи использования продемонстрировали потенциал GenAI, у них были ограничения. Они полагались исключительно на данные, на которых обучалась языковая модель, которые могли быстро устаревать или не содержать специфического контекста, необходимого для нужд компании в собственных данных. Существовали также потенциальные риски появления ошибок и ложных результатов, когда модель не основывалась на реальных источниках данных.
Следующим этапом развития GenAI станет более готовая для предприятий, точная и безопасная технология благодаря архитектуре генерации с дополнением извлечением (RAG). RAG сочетает крупные языковые модели с собственными источниками данных предприятия, что значительно улучшает точность и специфичность приложений для извлечения знаний.
Компании также начали использовать GenAI для задач поддержки клиентов в таких бизнес-секторах, как розничная торговля, путешествия и телекоммуникации. Например, агенты службы поддержки использовали крупные языковые модели как инструмент для выполнения основных задач службы поддержки. Это оказалось отличным инструментом поддержки и для технических команд — внутренние ИТ-команды использовали GenAI для сложных нужд, таких как создание виртуальных сред для тестирования приложений.
Хотя эти первоначальные случаи использования продемонстрировали потенциал GenAI, у них были ограничения. Они полагались исключительно на данные, на которых обучалась языковая модель, которые могли быстро устаревать или не содержать специфического контекста, необходимого для нужд компании в собственных данных. Существовали также потенциальные риски появления ошибок и ложных результатов, когда модель не основывалась на реальных источниках данных.
Следующим этапом развития GenAI станет более готовая для предприятий, точная и безопасная технология благодаря архитектуре генерации с дополнением извлечением (RAG). RAG сочетает крупные языковые модели с собственными источниками данных предприятия, что значительно улучшает точность и специфичность приложений для извлечения знаний.
Объединение LLM и данных предприятия с помощью RAG
Архитектура генерации с дополнением извлечением (RAG) позволяет предприятиям связывать крупные языковые модели (LLMs) с их собственными данными и источниками знаний. Это придает "коммерческую аутентичность" опыту работы с генеративным ИИ, давая возможность языковым моделям создавать ответы, основанные на реальной и актуальной информации организации, а не только на данных, на которых они были изначально обучены.
Вот как работает процесс RAG:
1. Когда пользователь отправляет запрос, он обрабатывается языковой моделью, которая создает "встраивание" — числовое представление, которое улавливает семантическое значение запроса.
2. Это встраивание затем используется системой извлечения информации для определения и извлечения наиболее подходящего контента, документов или данных из источников предприятия (например, базы знаний, внутренние сайты компании и интранеты, CRM и т.д.).
3. Соответствующий извлеченный контент передается другой крупной языковой модели вместе с оригинальным запросом пользователя.
4. Эта вторая модель обрабатывает как запрос, так и связанный с ним извлеченный контент, чтобы сгенерировать контекстуальный и актуальный ответ, основываясь на собственных данных предприятия.
RAG сочетает предсказательные возможности языковых моделей с проверенными и актуальными источниками знаний предприятия через процесс извлечения информации. Это позволяет языковой модели предоставлять точные, контекстуальные ответы, адаптированные к конкретной организации, исключая возникновение ошибок, устаревшей или неверной информации — проблемы, характерные для неподдерживаемых языковых моделей.
RAG также может улучшать создание значимой информации, добавляя предсказательные возможности ИИ и богатые контекстуальные сигналы о пользователе или запросе. Архитектура RAG вводит эту дополнительную контекстуальную информацию о пользователе в текст запроса, отправляемый языковой модели.
Например, она может использовать недавнюю историю покупок клиента из вашей CRM-системы или внутренние прогнозные данные для оценки вероятности ухода клиента.
Вот как работает процесс RAG:
1. Когда пользователь отправляет запрос, он обрабатывается языковой моделью, которая создает "встраивание" — числовое представление, которое улавливает семантическое значение запроса.
2. Это встраивание затем используется системой извлечения информации для определения и извлечения наиболее подходящего контента, документов или данных из источников предприятия (например, базы знаний, внутренние сайты компании и интранеты, CRM и т.д.).
3. Соответствующий извлеченный контент передается другой крупной языковой модели вместе с оригинальным запросом пользователя.
4. Эта вторая модель обрабатывает как запрос, так и связанный с ним извлеченный контент, чтобы сгенерировать контекстуальный и актуальный ответ, основываясь на собственных данных предприятия.
RAG сочетает предсказательные возможности языковых моделей с проверенными и актуальными источниками знаний предприятия через процесс извлечения информации. Это позволяет языковой модели предоставлять точные, контекстуальные ответы, адаптированные к конкретной организации, исключая возникновение ошибок, устаревшей или неверной информации — проблемы, характерные для неподдерживаемых языковых моделей.
RAG также может улучшать создание значимой информации, добавляя предсказательные возможности ИИ и богатые контекстуальные сигналы о пользователе или запросе. Архитектура RAG вводит эту дополнительную контекстуальную информацию о пользователе в текст запроса, отправляемый языковой модели.
Например, она может использовать недавнюю историю покупок клиента из вашей CRM-системы или внутренние прогнозные данные для оценки вероятности ухода клиента.
Реализация RAG для поиска информации
При внедрении архитектуры генерации с дополнением извлечением (RAG) для извлечения знаний в корпоративной среде, необходимо учесть несколько важных аспектов. Рассмотрим основные рекомендации, начиная с организации источников данных:
1. Организация данных – Источники данных должны быть хорошо организованы, с учётом структуры и источника знаний с самого начала. Поскольку неорганизованные или неструктурированные данные могут замедлить внедрение GenAI, важно обеспечить доступность всех релевантных источников данных, причём каждая единица знаний должна быть правильно структурирована.
2. Продуманное планирование – Создание системы внутри компании может привести к превышению бюджета, проблемам с интеграцией и длительным срокам разработки. Сотрудничество с экспертами гарантирует плавное внедрение и интеграцию GenAI в существующие процессы, рабочие процессы и технологии по извлечению знаний, что помогает избежать этих рисков.
3. Реализация протоколов безопасности – Необходимо разработать надежные подходы к обеспечению конфиденциальности и безопасности данных, чтобы внешние источники знаний случайно не раскрыли конфиденциальную информацию. Поддержание порядка в данных включает управление доступом к тому, какой контент может обрабатывать языковая модель. Вы можете (и должны) также установить ограничения на доступ пользователей, которые показывают разным пользователям разные типы контента. Это защищает конфиденциальные данные от просмотра неавторизованным персоналом.
4. Итерация и обновление – Стратегии по непрерывному обновлению и поддержанию актуальности источников знаний крайне важны. Опять-таки, структура данных играет здесь важную роль, поскольку у языковых моделей растущие контекстные окна.
5. Формирование культуры извлечения знаний с помощью GenAI – Сосредоточьтесь на культурных аспектах и аспектах изменения управления при внедрении GenAI для извлечения знаний. Вовлекайте вашу организацию для обмена идеями об ИИ и генеративном ИИ. Это создает уверенность в технологии и поощряет мышление, направленное на постоянное адаптирование.
1. Организация данных – Источники данных должны быть хорошо организованы, с учётом структуры и источника знаний с самого начала. Поскольку неорганизованные или неструктурированные данные могут замедлить внедрение GenAI, важно обеспечить доступность всех релевантных источников данных, причём каждая единица знаний должна быть правильно структурирована.
2. Продуманное планирование – Создание системы внутри компании может привести к превышению бюджета, проблемам с интеграцией и длительным срокам разработки. Сотрудничество с экспертами гарантирует плавное внедрение и интеграцию GenAI в существующие процессы, рабочие процессы и технологии по извлечению знаний, что помогает избежать этих рисков.
3. Реализация протоколов безопасности – Необходимо разработать надежные подходы к обеспечению конфиденциальности и безопасности данных, чтобы внешние источники знаний случайно не раскрыли конфиденциальную информацию. Поддержание порядка в данных включает управление доступом к тому, какой контент может обрабатывать языковая модель. Вы можете (и должны) также установить ограничения на доступ пользователей, которые показывают разным пользователям разные типы контента. Это защищает конфиденциальные данные от просмотра неавторизованным персоналом.
4. Итерация и обновление – Стратегии по непрерывному обновлению и поддержанию актуальности источников знаний крайне важны. Опять-таки, структура данных играет здесь важную роль, поскольку у языковых моделей растущие контекстные окна.
5. Формирование культуры извлечения знаний с помощью GenAI – Сосредоточьтесь на культурных аспектах и аспектах изменения управления при внедрении GenAI для извлечения знаний. Вовлекайте вашу организацию для обмена идеями об ИИ и генеративном ИИ. Это создает уверенность в технологии и поощряет мышление, направленное на постоянное адаптирование.
Будущее поиска знаний при помощи GenAI
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.
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.
Копайте глубже
Если вам интересно поговорить с компанией, которая помогла множеству организаций в создании цифровых решений, можно запланировать встречу с нашими специалистами по поисковым технологиям на базе ИИ. Они смогут поделиться опытом и предложить решения для улучшения ваших цифровых процессов.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024