Muktadha AI Enterprise RAG
Muktadha AI huunda mifumo ya kizazi hadi mwisho cha urejeshaji-augmented (RAG) kwa biashara, iliyoanzishwa na watafiti waliobuni neno RAG.
Muhtasari
It matters because it tackles the hardest part of business AI: giving language models accurate, grounded answers from a company's own private documents.
Dive ya kina
Contextual AI ilianzishwa mnamo 2023 na Douwe Kiela na Amanpreet Singh, waandishi wakuu wa karatasi asili ya 2020 RAG kutoka Utafiti wa AI wa Facebook. Badala ya kuuza chatbot, kampuni hutoa jukwaa la RAG linalosimamiwa ambapo kila sehemu - uchimbaji, urejeshaji, kupanga upya, na hatua za kuunda - hupangwa pamoja kama mfumo mmoja badala ya kuunganishwa. Muundo wao wa lugha ya msingi (GLM) umefunzwa mahususi kujibu kutoka kwa vifungu vilivyorudishwa pekee na kusema kuwa haijui wakati ushahidi haupo, jambo ambalo hupunguza mawazo katika nyanja zinazodhibitiwa kama vile fedha, sheria na uhandisi. Msisitizo ni kwamba miundo ya nje ya rafu iliyounganishwa kwenye hifadhidata ya vekta haifanyi kazi vizuri kwenye bomba lililoundwa kwa makusudi, lililoboreshwa kwa pamoja kwenye misingi ya maarifa ya biashara halisi.
Ufahamu wa Kiufundi
Classic RAG hupachika hati katika vidhibiti, hurejesha vipande vilivyo karibu zaidi kwenye hoja, na kuzijaza kwenye kidokezo. Muktadha AI huboresha msururu mzima: kichanganuzi cha hati ambacho huhifadhi majedwali na mpangilio, mbinu ya mchanganyiko wa kurejesha, muundo wa kupanga upya ambao hupanga upya wagombeaji kulingana na umuhimu, na jenereta ya msingi iliyoadhibiwa kwa madai ambayo hayatumiki. Kurekebisha hatua hizi kwa pamoja - badala ya kuchukulia kila moja kama sehemu tofauti ya muuzaji - ndiko kunakoinua usahihi wa data mnene, iliyopangwa ya biashara.
Athari za kimkakati
Vendor strategy
Ramani za barabara za wachuuzi huathiri vipengele ambavyo timu yako inaweza kuunda baadaye.
Cost and budget
Masharti ya kibiashara na chaguzi za kupeleka huathiri gharama na hatari ya muda mrefu.
Risk and safety
Vivutio vya kampuni hutengeneza chaguo-msingi za bidhaa, mkao wa usalama na uwazi.
Mustakabali wa Contextual AI Enterprise RAG
Enterprise RAG inahama kutoka kwa kujibu maswali rahisi kuelekea urejeshaji wa wakala, ambapo mfumo hupanga uchunguzi wa hatua nyingi, huuliza hifadhidata zilizopangwa pamoja na hati, na kutaja kila dai. Tarajia uhakikisho mkali zaidi wa msingi, utunzaji bora wa chati na majedwali, na njia za ukaguzi zinazokidhi timu za kufuata. Kadiri miundo inavyozidi kuwa nafuu, kitofautishi kinakuwa ubora wa urejeshaji na vyanzo vinavyoweza kuthibitishwa, si saizi mbichi ya muundo - kuweka wataalam kama Contextual AI dhidi ya majukwaa ya kawaida ya chatbot.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Wachambuzi wa benki huuliza maelfu ya ripoti za utafiti wa ndani na mafaili ya mapato na kupata majibu yenye manukuu kamili kwenye ukurasa wa chanzo.
Kampuni ya uhandisi hutafuta miongo kadhaa ya mwongozo wa vifaa na kumbukumbu za matengenezo ili kutambua hitilafu za mashine bila kusoma kila PDF.
Timu ya bima hukagua maneno ya sera katika mamia ya vibadala vya mikataba ili kuthibitisha kama dai mahususi linashughulikiwa.
Kampuni ya dawa huwasilisha itifaki za majaribio ya kimatibabu na mawasilisho ya udhibiti huku ikiweka data ndani ya mazingira yake yenyewe.
Hatari & Walinzi
Matangazo ya uzinduzi yanaweza kushinda uthabiti katika utendakazi halisi wa uzalishaji.
Bei za API au mabadiliko ya sera yanaweza kuvunja mawazo mara moja.
Utegemezi wa muuzaji mmoja huongeza gharama za kufunga na kuhama.
Ramani ya Utekelezaji
Tathmini watoa huduma kwa kutumia kazi na seti zako za data.
Kagua faragha, usalama na masharti ya kisheria kabla ya kuunganishwa.
Dumisha mpango mbadala kwa miundo au wachuuzi.
Fuatilia maelezo ya toleo ili mabadiliko ya ramani ya barabara yasiwashangaze timu.
Endelea Kuchunguza
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Contextual AI Enterprise RAG quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Mwongozo unaofuata
Mwandishi Enterprise AI
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Contextual AI Enterprise RAG?
Muktadha AI huunda mifumo ya kizazi hadi mwisho cha urejeshaji-augmented (RAG) kwa biashara, iliyoanzishwa na watafiti waliobuni neno RAG. Ni muhimu kwa sababu inashughulikia sehemu ngumu zaidi ya AI ya biashara: kutoa mifano ya lugha majibu sahihi, yenye msingi kutoka kwa hati za kibinafsi za kampuni.
Je, kifupi cha RAG kinamaanisha nini?
RAG inawakilisha Retrieval-Augmented Generation, ambapo modeli hurejesha hati husika kabla ya kutoa jibu.
Kwa nini timu ya mwanzilishi wa Contextual AI inajulikana?
Waanzilishi Douwe Kiela na Amanpreet Singh walikuwa waandishi wakuu wa karatasi ya 2020 iliyoanzisha RAG.
Ni nini dhumuni kuu la modeli ya lugha ya msingi ya Contextual AI (GLM)?
GLM imefunzwa kujibu kikamilifu kutoka kwa vifungu vilivyorejeshwa na kukubali kutokuwa na uhakika, hivyo kupunguza hatari ya majibu yaliyotungwa.
Je, hatua ya kupanga upya inafanya nini katika bomba la RAG?
Kupanga upya hupanga vipande vilivyorejeshwa hapo awali ili vifungu vinavyofaa zaidi vifikie jenereta.
Je, AI ya Muktadha inadai faida gani juu ya chatbot ya jumla iliyowekwa kwenye hifadhidata ya vekta?
Kampuni huboresha uchanganuzi, urejeshaji, kupanga upya, na kizazi pamoja badala ya kuchukulia kila moja kama sehemu tofauti.