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。這很重要，因為它解決了商業人工智慧最困難的部分：從公司自己的私人文件中為語言模型提供準確、有依據的答案。
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。
深入探討
Contextual AI 由 Douwe Kiela 和 Amanpreet Singh 於 2023 年創立，他們是 Facebook AI Research 2020 年 RAG 原始論文的主要作者。該公司不是銷售聊天機器人，而是提供一個託管 RAG 平台，其中每個組件（提取、檢索、重新排序和生成步驟）都作為一個系統進行調整，而不是固定在一起。他們的紮根語言模型（GLM）經過專門訓練，只能根據檢索到的段落進行回答，並表示它不知道證據何時丟失，這減少了金融、法律和工程等受監管領域的幻覺。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。
技術洞察
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。上下文人工智慧優化了整個鏈條：保留表格和佈局的文件解析器、檢索器混合方法、按相關性對候選者重新排序的重新排序模型，以及因不受支援的聲明而受到懲罰的接地生成器。聯合調整這些階段——而不是將每個階段視為單獨的供應商部分——可以提高密集、結構化企業資料的準確性。
掌握情境 AI 企業 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。這很重要，因為它解決了商業人工智慧最困難的部分：從公司自己的私人文件中為語言模型提供準確、有依據的答案。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。為了建立深入的理解，請將情境 AI Enterprise RAG 視為一種營運模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
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。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。同時，發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
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。
一家工程公司搜尋數十年的設備手冊和維護日誌來診斷機器故障，而無需閱讀每個 PDF。
保險團隊檢查數百種合約變體的保單措辭，以確認特定索賠是否得到承保。
一家製藥公司公開相關的臨床試驗方案和監管意見，同時將數據保存在自己的環境中。
實施模式
情境 AI 企業 RAG 實踐
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。
一家銀行的分析師查詢了數千份內部研究報告和收益文件，並透過對來源頁面的準確引用獲得答案。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
情境 AI 企業 RAG 實踐
一家工程公司搜尋數十年的設備手冊和維護日誌來診斷機器故障，而無需閱讀每個 PDF。
一家工程公司搜尋數十年的設備手冊和維護日誌來診斷機器故障，而無需閱讀每個 PDF。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
情境 AI 企業 RAG 實踐
保險團隊檢查數百種合約變體的保單措辭，以確認特定索賠是否得到承保。
保險團隊檢查數百種合約變體的保單措辭，以確認是否涵蓋特定索賠。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
情境 AI 企業 RAG 實踐
一家製藥公司公開相關的臨床試驗方案和監管意見，同時將數據保存在自己的環境中。
製藥公司展示相關的臨床試驗方案和監管提交，同時將數據保存在自己的環境中。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
使用您自己的任務和資料集評估提供者。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
維護跨模型或供應商的後備計劃。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。