情境 AI 企业 RAG
上下文 AI 为企业构建端到端检索增强生成 (RAG) 系统，该系统由创造 RAG 术语的研究人员创建。
概述
这很重要，因为它解决了商业人工智能最困难的部分：从公司自己的私人文档中为语言模型提供准确、有依据的答案。
深入探讨
Contextual AI 由 Douwe Kiela 和 Amanpreet Singh 于 2023 年创立，他们是 Facebook AI Research 2020 年 RAG 原始论文的主要作者。该公司不是销售聊天机器人，而是提供一个托管 RAG 平台，其中每个组件（提取、检索、重新排序和生成步骤）都作为一个系统进行调整，而不是固定在一起。他们的扎根语言模型（GLM）经过专门训练，只能根据检索到的段落进行回答，并表示它不知道证据何时丢失，这减少了金融、法律和工程等受监管领域的幻觉。其主张是，与矢量数据库相结合的现成模型的性能不如基于真实企业知识库的专门构建的联合优化管道。
技术洞察
经典 RAG 将文档嵌入到向量中，检索最接近查询的块，并将它们填充到提示中。上下文人工智能优化了整个链条：保留表格和布局的文档解析器、检索器混合方法、按相关性对候选者重新排序的重新排序模型，以及因不受支持的声明而受到惩罚的接地生成器。联合调整这些阶段——而不是将每个阶段视为单独的供应商部分——可以提高密集、结构化企业数据的准确性。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
情境 AI 企业 RAG 的未来
Enterprise RAG 正在从简单的问答转向代理检索，其中系统计划多步骤查找、查询结构化数据库以及文档，并引用每个声明。期待更严格的基础保证、更好的图表和表格处理以及令合规团队满意的审计跟踪。随着模型变得越来越便宜，差异化因素就变成了检索质量和可验证的来源，而不是原始模型大小——将上下文人工智能等专家定位于通用聊天机器人平台。
现实世界的实施
一家银行的分析师查询了数千份内部研究报告和收益报告，并通过对源页面的准确引用获得答案。
一家工程公司搜索数十年的设备手册和维护日志来诊断机器故障，而无需阅读每个 PDF。
保险团队检查数百种合同变体的保单措辞，以确认特定索赔是否得到承保。
一家制药公司公开相关的临床试验方案和监管意见，同时将数据保存在自己的环境中。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
什么是情境 AI 企业 RAG？
上下文 AI 为企业构建端到端检索增强生成 (RAG) 系统，该系统由创造 RAG 术语的研究人员创建。这很重要，因为它解决了商业人工智能最困难的部分：从公司自己的私人文档中为语言模型提供准确、有依据的答案。
缩写词 RAG 代表什么？
RAG 代表检索增强生成，其中模型在生成答案之前检索相关文档。
为什么Contextual AI的创始团队引人注目？
创始人 Douwe Kiela 和 Amanpreet Singh 是 2020 年介绍 RAG 的论文的主要作者。
Contextual AI 的扎根语言模型 (GLM) 的主要目的是什么？
GLM 经过训练，可以严格根据检索到的段落进行回答并承认不确定性，从而降低伪造答案的风险。
重新排序步骤在 RAG 管道中起什么作用？
重新排序会对最初检索的块进行重新排序，以便最相关的段落到达生成器。
与固定在矢量数据库上的通用聊天机器人相比，情境人工智能有什么优势？
该公司将解析、检索、重新排序和生成一起优化，而不是将每个部分视为单独的部分。