Tekoälyn (AI) nopeatempoisessa maailmassa yritykset etsivät jatkuvasti uusia tapoja käyttää tekoälyä parantaakseen toimintaansa, lisätäkseen tehokkuutta ja luodakseen uusia mahdollisuuksia. Yksi läpimurtomenetelmä on Retrieval Augmented Generation (RAG), joka yhdistää generatiivisen tekoälyn (genAI) yksityiskohtaiseen, asiaankuuluvaan dataan tarkkojen, luotettavien ja hyödyllisten näkemysten tuottamiseksi. Tämä blogi tutkii RAG:ta, sen etuja yrityksille ja sitä, kuinka työkalut, kuten Progress Data Platform, ovat avainasemassa semanttiseen RAG-pohjaiseen generatiiviseen tekoälyratkaisuun.
Aloitetaan siitä, miksi tarvitset RAG-pohjaisen ratkaisun generatiiviseen tekoälysovellukseesi. Puhutaanpa hallusinaatioista.
Grafiikka miehen profiilista vesiputoustyylikaaviolla
Generatiivisten AI-hallusinaatioiden ymmärtäminen
Generatiivinen tekoäly tunnetaan kyvystään luoda uutta sisältöä laajoista tietojoukoista oppimien mallien perusteella. Yksi generatiivisen tekoälyn haasteista on, että se voi joskus tuottaa tietoa, joka vaikuttaa uskottavalta, mutta on virheellistä tai järjetöntä. Tämä ilmiö tunnetaan “hallusinaatioina”.
Hallusinaatioita esiintyy, kun tekoäly tuottaa vastauksia, jotka eivät perustu tietoihin, joihin se on koulutettu, tai millään loogisella perusteella. Nämä voivat olla pieniä epätarkkuuksia tai täysin väärennettyjä tosiasioita. C-tason johtoryhmä Liiketoiminnassa hallusinaatiot voivat olla ongelmallisia, mikä johtaa väärään tietoon, virheellisiin päätöksiin ja luottamuksen puutteeseen tekoälyjärjestelmää kohtaan.
Tietojen noudon lisätyn sukupolven (RAG) ymmärtäminen
Maadoittamalla tekoälyvasteet strukturoituun tietokaavioon ja validoimalla ne kattavaa tietomallia vastaan, RAG vähentää merkittävästi hallusinaatioiden mahdollisuuksia. Tämä johtaa tarkempiin, luotettavampiin ja käyttökelpoisempiin oivalluksiin, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä liiketoiminnan päätöksenteossa.
RAG on menetelmä, joka yhdistää liiketoimintadatan generatiivisiin tekoälymalleihin lisäämällä erityistä kontekstia ja merkitystä samalla kun მეცნიერიდან მეწარმეზე გადასვ tunnistaa ja vähentää hallusinaatioita generatiivisen tekoälyn reaktiossa. Tämä konteksti tulee usein taksonomioista tai ontologioista, jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään dataa. Tietograafin avulla RAG löytää suhteita ja yhteyksiä tiedoista, mikä tarjoaa vahvan kehyksen tarkan vastauksen luomiselle.
RAG:n tärkeimmät osat
Asiayhteystiedon rikastus: Käyttämällä agb directory yrityskohtaisia taksonomioita ja ontologioita RAG auttaa tekoälyä ymmärtämään datan taustalla olevan kontekstin ja merkityksen.
Tietograafit: Nämä kaaviot järjestävät rikastettua dataa paljastaen suhteita ja yhteyksiä, jotka perustavat tekoälyn vastaukset tosiasiatietoihin.
Kehotteen parannus: Kun käyttäjän kysely vastaanotetaan, tietokaavio kehystää kehotteen ja tarjoaa generatiiviselle tekoälylle tarvittavan kontekstin tarkkojen vastausten luomiseen.
Vastauksen validointi: TeOlemme innoissamme voidessamme tuoda ShareFilen Progress-perheeseen ja odotamme valoisaa tulevaiselinjoille ja tiimeille.
