AI&YOU #40: Пошукове доповнене покоління (RAG) в корпоративному ШІ

Статистика тижня: Щорічні темпи зростання 37,3% в галузях ШІ з 2023 по 2030 рік

У цьому випуску ми продовжуємо нашу серію статей "Підключення корпоративних даних до LLM, таких як ChatGPT", розглядаючи Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ми розглянемо деякі ключові теми, такі як:

• Розуміння генерації з розширеним пошуком (RAG)

• Застосування РАГ на підприємствах

• Переваги інтеграції RAG з корпоративними програмами LLM

Ми також зануримося в деякі важливі статистичні дані про ШІ на підприємствах і в трудових колективах, які ви повинні знати в 2024 році. У Skim AI ми усвідомлюємо, що підключення великих мовних моделей до ваших даних забезпечує значну рентабельність інвестицій. Наша команда спеціалізується на консультуванні та створенні таких рішень для підприємств, щоб зменшити витрати, збільшити масштаби та надати інформацію особам, які приймають рішення. Якщо ви зацікавлені в тому, щоб дізнатися, як LLM можуть покращити ваші бізнес-операції, наприклад, за допомогою налаштованих агентів підтримки клієнтів та поширених запитань, агентів перекладу з природної мови на SQL, маркетингових агентів та агентів стимулювання продажів, зв'яжіться з нами для консультації.

AI&YOU #40: Пошукове доповнене покоління (RAG) в корпоративному ШІ

У сфері штучного інтелекту, особливо в рамках корпоративних додатків, інтеграція передових технологій, таких як Retrieval-Augmented Generation (RAG), відкриває нову еру ефективності та точності. В рамках нашої постійної серії статей про підключення корпоративних даних до великих мовних моделей (LLM)розуміння ролі та функціональності RAG стає ключовим. RAG знаходиться на перетині інноваційних технологій штучного інтелекту та практичних бізнес-додатків. Він являє собою значну еволюцію в тому, як системи штучного інтелекту, особливо LLM, обробляють, отримують і використовують інформацію. У контексті підприємств, які мають справу з великими обсягами даних, RAG пропонує трансформаційний підхід до вирішення наукомістких завдань, забезпечуючи надання релевантної та актуальної інформації.

Розуміння генерації з розширеним пошуком (RAG)

RAG - це складний механізм штучного інтелекту, який розширює функціональність LLM шляхом інтеграції системи динамічного пошуку. Ця система дозволяє LLM отримувати доступ до зовнішніх, актуальних джерел даних і використовувати їх, тим самим збагачуючи свої відповіді ширшим обсягом інформації. По суті, RAG поєднує в собі два основні процеси: пошук відповідної інформації з великої бази даних і створення контекстуально збагаченої відповіді на основі отриманих даних. Спочатку модель здійснює семантичний пошук у структурованій базі даних, яка часто представляється у вигляді векторного простору. Ця векторна база даних є організованою колекцією числових представлень різних точок даних, включно з текстом та іншими формами інформації. Деякі з найпопулярніших векторних баз даних включають Chroma, Pinecone, Weave, Faiss, і Кудранте. Коли RAG отримує запит, він використовує передові алгоритми для навігації в цьому векторному просторі, визначаючи найбільш релевантні дані щодо запиту. Механізм пошуку призначений для розуміння семантичних зв'язків між запитом і вмістом бази даних, гарантуючи, що вибрані дані контекстуально узгоджуються з метою запиту.

Компоненти РАГ

Діяльність РАГ можна зрозуміти через два основні компоненти:

1. Механізм пошуку: Цей компонент відповідає за початкову фазу процесу RAG. Він передбачає пошук у векторній базі даних даних, які семантично відповідають вхідному запиту. Складні алгоритми аналізують зв'язки між запитом і вмістом бази даних, щоб визначити найбільш підходящу інформацію для генерації відповіді.

2. Обробка природної мови (NLP): Другий етап включає НЛП, де LLM обробляє отримані дані. Використовуючи методи НЛП, модель інтегрує отриману інформацію у свою відповідь. Цей крок має вирішальне значення, оскільки він гарантує, що результат буде не лише фактично точним, але й лінгвістично зв'язним і контекстуально доречним.

Завдяки цим компонентам розширена генерація на основі пошуку значно розширює можливості LLM, особливо для завдань, що вимагають від них пошуку релевантної інформації. Поєднання процесів пошуку і генерації дозволяє LLMs надавати більш повні відповіді, які відповідають сучасному рівню знань, що робить їх безцінними інструментами в різних корпоративних додатках, де оперативна і точна інформація є ключовим фактором.

Застосування РАГ на підприємствах

RAG пропонує безліч практичних застосувань на підприємствах, особливо у сферах семантичного пошуку, пошуку інформації, обслуговування клієнтів і створення контенту. Здатність динамічно отримувати доступ до широкого спектру даних і використовувати їх робить RAG безцінним інструментом для підприємств, які прагнуть оптимізувати різні операції. Семантичний пошук та ефективний пошук інформації RAG покращує семантичний пошук для підприємств, надаючи контекстно-релевантні результати з великих обсягів даних, що ідеально підходить для компаній, які швидко потребують точної інформації. Покращення обслуговування клієнтів RAG підвищує ефективність обслуговування клієнтів, надаючи точні, персоналізовані відповіді, використовуючи дані в режимі реального часу, такі як статуси замовлень або рекомендації щодо продуктів на основі історії покупок. Покращення створення контенту RAG допомагає створювати релевантний та цікавий контент, отримуючи доступ до актуальної інформації, що відповідає сучасним тенденціям та інтересам аудиторії для ефективних маркетингових кампаній.

Виклики та міркування при впровадженні RAG

Впровадження Retrieval-Augmented Generation (RAG) на підприємствах пов'язане з певними проблемами та міркуваннями. Щоб використати весь потенціал RAG, підприємства повинні приділяти ретельну увагу таким аспектам, як якість даних, управління, а також етичним аспектам і питанням конфіденційності, пов'язаним з його використанням. Масштабування за межами фіксованих контекстних вікон RAG дозволяє LLM отримати доступ до великих пулів даних за межами їхніх фіксованих контекстних вікон, що має вирішальне значення для підприємств з великомасштабними, динамічними даними, покращуючи обробку інформації та масштабованість моделей. Підвищення точності та релевантності корпоративних додатків Інтеграція RAG з LLM підвищує точність і релевантність реагування завдяки включенню інформації в режимі реального часу з різних джерел, що є важливим у таких секторах, як фінанси, для отримання актуальної інформації про ринок. Підтримання інформації в актуальному стані RAG гарантує, що LLM використовують найактуальніші дані, що є життєво важливим для завдань, які потребують найсвіжішої інформації для прийняття рішень, наприклад, в управлінні ланцюгами поставок для оновлення запасів і логістики в режимі реального часу. Інтеграція RAG з корпоративними LLM значно підвищує їх функціональність, роблячи їх більш ефективними для прийняття обґрунтованих рішень, стратегічного планування та оперативного управління в різних бізнес-сценаріях.

Майбутнє RAG в корпоративному ШІ

RAG швидко формує майбутнє корпоративного штучного інтелекту, обіцяючи покращення точності, швидкості та обробки складних запитів. Очікується, що в міру розвитку моделей машинного навчання RAG дозволить отримувати більш детальну інформацію, підвищуючи корисність великих мовних моделей у різних бізнес-задачах. Його стратегічна роль у корпоративному штучному інтелекті має вирішальне значення, пропонуючи конкурентні переваги у використанні даних і практичних висновків. LLM, оснащені RAG, мають вирішальне значення для підприємств, які здійснюють цифрову трансформацію, що веде до прийняття більш розумних рішень, інноваційних рішень та персоналізованого обслуговування клієнтів. Ця технологія знаменує собою значний зсув у тому, як компанії працюють і конкурують у світі, що керується даними, а її розвиток сприятиме інноваціям та ефективності в усій галузі.

10 статистичних даних про штучний інтелект, які потрібно знати у 2024 році

У міру того, як ми заглиблюємося в 2024 рік, ландшафт корпоративного ШІ продовжує розвиватися безпрецедентними темпами. Цього тижня ми також розглянемо 10 статистичних даних про ШІ на підприємствах, які вам варто знати за цей рік:

1. 1. Очікується, що розмір ринку ШІ досягне $407 мільярдів до 2027 року

2. Щорічні темпи зростання 37,3% в галузях ШІ з 2023 по 2030 рік

3. 3. ШІ очолює бізнес-стратегію: 83% компаній надають йому пріоритет

4. 791TP3% корпоративних стратегів повідомляють, що ШІ буде мати вирішальне значення для їхнього успіху в 2024 році

5. Очікується, що до 2030 року внесок ШІ становитиме 14,51 трлн доларів США у ВВП Північної Америки

6. 751TP3% топ-менеджерів вірять, що АІ буде впроваджено в їхніх компаніях

7. 7. Світовий ринок штучного інтелекту коштує 1 трлн 150,2 млрд доларів і, за прогнозами, зростатиме

8. 8. 641TP3% компаній вірять, що ШІ допоможе підвищити їхню загальну продуктивність

9. 9. 251TP3% компаній звертаються до впровадження ШІ для вирішення проблеми нестачі робочої сили

10. ШІ забезпечить чистий приріст ВВП США на 211 трлн доларів до 2030 року

Топ-10 статистичних даних про AI для споживачів і робочої сили за 2024 рік

Ми також розглядаємо споживчий і трудовий фронти, наводячи ще 10 статистичних даних про ШІ на 2024 рік:

1. Більшість споживачів стурбовані використанням ШІ в бізнесі

2. 65% Довіряйте бізнесу, який відповідально використовує штучний інтелект

3. Більше половини вважають, що ШІ покращує письмовий контент

4. 77% Занепокоєння щодо штучного інтелекту призведе до втрати робочих місць наступного року

5. 400 мільйонів працівників потенційно можуть бути витіснені штучним інтелектом

6. Прогнозують, що штучний інтелект створить 97 мільйонів робочих місць

7. Збільшився набір на посади з підтримки штучного інтелекту

8. Виробнича галузь відчує найбільший вплив фінансового ШІ

9. Половина мобільних користувачів США щодня користуються голосовим пошуком

10. Різноманітне використання ШІ буде популярним у 2024 році

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU! Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає експертні консультації з питань АІ або юридичну експертизу? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії або інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ. Замовте безкоштовну 15-хвилинну консультацію вже сьогодні! Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта. Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn