Purkaminen Retrieval Augmented Generation (RAG) ja Generative AI

Tekoälyn (AI) nopeatempoisessa maailmassa yritykset etsivät jatkuvasti uusia tapoja käyttää tekoälyä parantaakseen toimintaansa, lisätäkseen tehokkuutta ja luodakseen uusia mahdollisuuksia. Yksi läpimurtomenetelmä on Retrieval Augmented Generation (RAG), joka yhdistää generatiivisen tekoälyn (genAI) yksityiskohtaiseen, asiaankuuluvaan dataan tarkkojen, luotettavien ja hyödyllisten näkemysten tuottamiseksi. Tämä blogi tutkii RAG:ta, sen etuja yrityksille ja sitä, kuinka työkalut, kuten Progress Data Platform, ovat avainasemassa semanttiseen RAG-pohjaiseen generatiiviseen tekoälyratkaisuun.

Aloitetaan siitä, miksi tarvitset RAG-pohjaisen ratkaisun generatiiviseen tekoälysovellukseesi. Puhutaanpa hallusinaatioista.

 

Grafiikka miehen profiilista vesiputoustyylikaaviolla

Generatiivisten AI-hallusinaatioiden ymmärtäminen
Generatiivinen tekoäly tunnetaan kyvystään luoda uutta sisältöä laajoista tietojoukoista oppimien mallien perusteella. Yksi generatiivisen tekoälyn haasteista on, että se voi joskus tuottaa tietoa, joka näyttää uskottavalta, mutta on virheellistä tai järjetöntä. Tämä ilmiö tunnetaan “hallusinaatioina”.

Hallusinaatioita esiintyy, kun tekoäly tuottaa vastauksia, jotka eivät perustu tietoihin, joihin se on koulutettu, tai millään loogisella Päivitetty puhelinnumero 2024 maailmanlaajuisesti perusteella. Nämä voivat olla pieniä epätarkkuuksia tai täysin keksittyjä tosiasioita. Liiketoiminnassa hallusinaatiot voivat olla ongelmallisia, mikä johtaa väärään tietoon, virheellisiin päätöksiin ja luottamuksen puutteeseen tekoälyjärjestelmää kohtaan.

2024 päivitetty puhelinnumeroluettelo maailmanlaajuisesti

Tietojen noudon lisätyn sukupolven (RAG) ymmärtäminen

Maadoittamalla tekoälyvasteet strukturoituun tietokaavioon ja validoimalla ne kattavaa tietomallia vastaan, RAG vähentää merkittävästi hallusinaatioiden mahdollisuuksia. Tämä johtaa tarkempiin, luotettavampiin ja käyttökelpoisimpiin Πάντα κτηνίατρος στα καταστήματα σας oivalluksiin, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä liiketoiminnan päätöksenteossa.

RAG on menetelmä, joka yhdistää liiketoimintadatan generatiivisiin tekoälymalleihin lisäämällä erityistä kontekstia ja merkitystä samalla kun tunnistaa ja vähentää hallusinaatioita generatiivisen tekoälyn reaktiossa. Tämä konteksti tulee usein aleart news taksonomioista tai ontologioista, jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään dataa. Tietograafin avulla RAG löytää suhteita ja yhteyksiä tiedoista, mikä tarjoaa vahvan kehyksen tarkan vastauksen luomiselle.

RAG:n tärkeimmät osat
Asiayhteystiedon rikastus: Käyttämällä yrityskohtaisia ​​taksonomioita ja ontologioita RAG auttaa tekoälyä ymmärtämään datan taustalla olevan kontekstin ja merkityksen.
Tietograafit: Nämä kaaviot järjestävät rikastettua dataa paljastaen suhteita ja yhteyksiä, jotka perustavat tekoälyn vastaukset tosiasiatietoihin.
Kehotteen parannus: Kun käyttäjän kysely vastaanotetaan, tietokaavio kehystää kehotteen ja tarjoaa generatiiviselle tekoälylle tarvittavan kontekstin tarkkojen vastausten luomiseen.
Vastauksen validointi: Tekoälyn vastaukset tarkistetaan tietomallin perusteella tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi ennen kuin ne esitetään käyttäjälle.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *