Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Nhà văn doanh nghiệp AI
Công ty
HƯỚNG DẪN công ty
RAG doanh nghiệp AI theo ngữ cảnh
AI theo ngữ cảnh xây dựng các hệ thống tạo tăng cường truy xuất (RAG) cho công việc tri thức doanh nghiệp.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Người đồng sáng lập Douwe Kiela là đồng tác giả của bài báo RAG ban đầu năm 2020; công ty cho biết nền tảng của họ kết hợp các thành phần truy xuất và tạo tài liệu của công ty.
Lặn sâu
AI theo ngữ cảnh được Douwe Kiela và Amanpreet Singh thành lập vào năm 2023. Kiela là đồng tác giả của bài báo RAG ban đầu năm 2020 với Patrick Lewis và các nhà nghiên cứu khác; bài báo không phải là bài báo của công ty và Kiela là đồng tác giả chứ không phải là tác giả chính được liệt kê. Công ty cung cấp nền tảng RAG được quản lý với các thành phần trích xuất, truy xuất, sắp xếp lại và tạo. AI theo ngữ cảnh cho biết nó điều chỉnh các thành phần này lại với nhau, nhưng độ chính xác và hiệu suất phụ thuộc vào kho dữ liệu và nhiệm vụ và cần được đo lường trong quá trình đánh giá. Công ty mô tả mô hình ngôn ngữ nền tảng của mình (GLM) được đào tạo để đưa ra câu trả lời dựa trên các đoạn văn được truy xuất và thể hiện sự không chắc chắn khi thiếu bằng chứng. Đây là mục tiêu đào tạo, không phải là sự đảm bảo cho mọi câu trả lời. Các trích dẫn có thể giúp mọi người kiểm tra các đoạn nguồn, nhưng bản thân chúng không thiết lập sự tuân thủ quy định.
Triển khai trong thế giới thực
Các nhà phân tích của ngân hàng đặt câu hỏi trên các báo cáo và hồ sơ nghiên cứu nội bộ, sau đó xem xét các liên kết đến các đoạn nguồn có liên quan.
Một công ty kỹ thuật tìm kiếm sổ tay hướng dẫn sử dụng thiết bị và nhật ký bảo trì trong hàng thập kỷ để chẩn đoán lỗi máy mà không cần đọc từng bản PDF.
Nhóm bảo hiểm kiểm tra từ ngữ chính sách trên hàng trăm biến thể hợp đồng để xác nhận xem một yêu cầu bồi thường cụ thể có được bảo hiểm hay không.
Nhóm dược phẩm truy xuất các quy trình thử nghiệm lâm sàng và nội dung gửi theo quy định bằng cách sử dụng các biện pháp kiểm soát phù hợp với yêu cầu quản lý dữ liệu của nhóm.
Tương lai của RAG doanh nghiệp AI theo ngữ cảnh
Enterprise RAG có thể kết hợp truy xuất tài liệu với dữ liệu có cấu trúc và quy trình làm việc của tác nhân gồm nhiều bước. Các tài liệu tham khảo nguồn và nhật ký đánh giá có thể hỗ trợ việc xem xét và kiểm toán, nhưng chỉ trích dẫn thôi thì không đáp ứng yêu cầu quy định; các nhóm phải đánh giá quyền truy cập, lưu giữ, bảo mật và các nghĩa vụ hiện hành đối với việc triển khai của họ. Hiệu suất phụ thuộc vào kho dữ liệu, kết hợp truy vấn, cấu hình truy xuất, mô hình và phương pháp đánh giá, do đó các thay đổi phải được đo lường trên các tác vụ đại diện.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chiến lược nhà cung cấp. Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
- Chi phí và ngân sách. Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
- Rủi ro và an toàn. Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.
coi chừng
- Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
- Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
- Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.
Các bước tiếp theo
- Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
- Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
- Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
- Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Làm bài kiểm tra RAG doanh nghiệp AI theo ngữ cảnh
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
RAG doanh nghiệp AI theo ngữ cảnh là gì?
AI theo ngữ cảnh xây dựng các hệ thống tạo tăng cường truy xuất (RAG) cho công việc tri thức doanh nghiệp. Người đồng sáng lập Douwe Kiela là đồng tác giả của bài báo RAG ban đầu năm 2020; công ty cho biết nền tảng của họ kết hợp các thành phần truy xuất và tạo tài liệu của công ty.
Từ viết tắt RAG có nghĩa là gì?
RAG là viết tắt của Thế hệ tăng cường truy xuất, trong đó một mô hình truy xuất các tài liệu liên quan trước khi tạo câu trả lời.
Người đồng sáng lập Contextual AI Douwe Kiela có mối liên hệ gì với bài báo RAG ban đầu năm 2020?
Bài báo RAG ban đầu liệt kê Douwe Kiela là đồng tác giả. Người đồng sáng lập khác của Contextual AI, Amanpreet Singh, không có tên trong số các tác giả của bài báo đó.
Mục tiêu đào tạo đã nêu của mô hình ngôn ngữ nền tảng của AI theo ngữ cảnh là gì?
AI theo ngữ cảnh mô tả nền tảng và sự không chắc chắn là mục tiêu đào tạo cho GLM của nó; hành vi này không được đảm bảo cho mọi phản hồi và phải được đánh giá trên kho dữ liệu dự định.
Bước sắp xếp lại có tác dụng gì trong quy trình RAG?
Việc sắp xếp lại sẽ sắp xếp lại các đoạn được truy xuất ban đầu để các đoạn có liên quan nhất đến được trình tạo.
AI theo ngữ cảnh có lợi thế gì so với một chatbot chung được gắn vào cơ sở dữ liệu vectơ?
AI theo ngữ cảnh cho biết nó điều chỉnh việc trích xuất, truy xuất, sắp xếp lại và tạo dưới dạng một nền tảng. Đó là mục tiêu thiết kế do công ty mô tả; kết quả phụ thuộc vào khối lượng công việc và cần được kiểm tra.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này