情境 AI 企業 RAG
情境 AI 為企業建構端對端檢索增強生成 (RAG) 系統，該系統由創造 RAG 術語的研究人員創建。
概述
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。
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。其主張是，與向量資料庫結合的現成模型的效能不如基於真實企業知識庫的專門建構的聯合最佳化管道。
技術洞察
經典 RAG 將文件嵌入到向量中，檢索最接近查詢的區塊，並將它們填入提示中。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。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
情境 AI 企業 RAG 的未來
Enterprise RAG 正在從簡單的問答轉向代理程式檢索，其中系統規劃多步驟查找、查詢結構化資料庫以及文檔，並引用每個聲明。期待更嚴格的基礎保證、更好的圖表和表格處理以及令合規團隊滿意的審計追蹤。隨著模型變得越來越便宜，差異化因素變成了檢索品質和可驗證的來源，而不是原始模型大小——將上下文人工智慧等專家定位在通用聊天機器人平台。
現實世界的實施
一家銀行的分析師查詢了數千份內部研究報告和收益報告，並透過對來源頁面的準確引用獲得答案。
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。
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。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
什麼是情境 AI 企業 RAG？
情境 AI 為企業建構端對端檢索增強生成 (RAG) 系統，該系統由創造 RAG 術語的研究人員創建。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。
縮寫 RAG 代表什麼？
RAG 代表檢索增強生成，其中模型在生成答案之前檢索相關文件。
為什麼Contextual AI的創始團隊引人注目？
創辦人 Douwe Kiela 和 Amanpreet Singh 是 2020 年介紹 RAG 的論文的主要作者。
Contextual AI 的紮根語言模型 (GLM) 的主要目的是什麼？
GLM 經過訓練，可以嚴格根據檢索到的段落進行回答並承認不確定性，從而降低偽造答案的風險。
重新排序步驟在 RAG 管道中扮演什麼角色？
重新排序會對最初檢索的區塊進行重新排序，以便最相關的段落到達生成器。
與固定在向量資料庫上的通用聊天機器人相比，情境人工智慧有什麼優勢？
該公司將解析、檢索、重新排序和生成一起優化，而不是將每個部分視為單獨的部分。