概述
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。
上下文 AI 企业 RAG 在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下得到最好的理解。
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。
掌握情境 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。上下文 AI 企业 RAG 在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下得到最好的理解。为了建立深入的理解，请将情境 AI Enterprise RAG 视为一种运营模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用情境 AI Enterprise RAG 的强大团队会在提交之前评估供应商策略、路线图可靠性和锁定风险。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。与此同时，发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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。
实施模式
情境 AI 企业 RAG 实践
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。
一家银行的分析师查询了数千份内部研究报告和收益文件，并通过对源页面的准确引用获得答案。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
情境 AI 企业 RAG 实践
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
情境 AI 企业 RAG 实践
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。
保险团队检查数百种合同变体的保单措辞，以确认是否涵盖特定索赔。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
情境 AI 企业 RAG 实践
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。
制药公司展示相关的临床试验方案和监管提交，同时将数据保存在自己的环境中。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
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。
使用您自己的任务和数据集评估提供商。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
维护跨模型或供应商的后备计划。
维护跨模型或供应商的后备计划。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。