Брудны сакрэт? Амаль усе гэтыя тэхналогіі пабудаваны на адным і тым жа невялікім наборы мадэляў вялікіх моў.
Калі ўсе выкарыстоўваюць адну і тую ж тэхналогію, як вы вылучыцеся? Прадастаўленне агульнага кантэнту ў маштабе не з’яўляецца канкурэнтнай перавагай – гэта проста лічбавае смецце. Гэта інтэрнэт-вандалізм. Ён не абслугоўвае карыстальнікаў і наўрад ці дапаможа прадаўцам B2B.
Як выкарыстоўваць магутнасць інструментаў GenAI, захоўваючы унікальны, свежы і карысны кантэнт? З дапамогай генерацыі з дапоўненым пошукам.
Што такое пошукава-дапоўненая генерацыя?
Найбольш распаўсюджаныя інструменты штучнага інтэлекту (ChatGPT, Copilot ад Microsoft і г.д.) працуюць на аснове вялікай моўнай мадэлі (LLM), якая працуе з базай дадзеных інфармацыі для выканання задач і адказаў на пытанні. Нягледзячы на тое, што гэтыя базы даных утрымліваюць неспасціжную колькасць інфармацыі, яны могуць хутка састарэць або ствараць кантэнт, занадта агульны для той працы, якую вы спрабуеце зрабіць.
AWS параўноўвае гэтыя мадэлі з новымі супрацоўнікамі: «Вы можаце
думаць пра Large Language Model як пра занадта захопленага новага супрацоўніка, які адмаўляецца быць у курсе бягучых падзей, але заўсёды адкажа на кожнае пытанне з абсалютнай упэўненасцю».
Стварэнне прымальнага кантэнту з гатовымі рашэннямі з’яўляецца дзіўным дасягненнем, але балотная стандартная версія можа прапанаваць толькі так шмат вашым кліентам.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – гэта адзін з метадаў удасканалення гэтых мадэляў AI і дапамогі ім лепш зразумець ваш бізнес і кліентаў. Гэты кампанент дазваляе LLM атрымліваць з новых крыніц інфармацыі, а не толькі з існуючай базы дадзеных.
Даданне мадэлі RAG да вашага LLM падобна на тое, каб узяць новага супрацоўніка і прайсці з ім унутранае навучанне, пакуль яны не стануць вашым прадметным экспертам па ўсім.
Мадэлі RAG пашыраюць функцыі штучнага інтэлекту, дазваляючы LLM атрымліваць інфармацыю з першакрыніц, якія адпавядаюць вашаму бізнесу і патрэбам кліентаў. Замест таго, каб атрымаць агульны адказ на пытанне, ваш патэнцыйны кліент можа атрымаць падрабязную разбіўку вашых функцый, выдаткаў або любое іншае пытанне, якое можа ўзнікнуць у яго.
Дыяграма, якая паказвае, як RAG-мадэль дае больш кантэксту і больш глыбокае разуменне канчатковай кропкі LLM. Крыніца: AWS
Перавагі пошукава- Спіс нумароў WhatsApp дапоўненай генерацыі
Больш моцныя, больш персаналізаваныя вынікі
Мадэлі RAG дазваляюць карыстальнікам задаваць больш вострыя пытанні і спасылацца на пэўныя крыніцы. Гэта адна з найважнейшых функцый RAG, таму што яна дапамагае адрозніць вашыя мадэлі штучнага інтэлекту ад іншых.
Прыклад: вы разгарнулі на сваім вэб-сайце чат-бота на аснове штучнага інтэлекту
для апрацоўкі вялікай колькасці запытаў. Выкарыстоўваючы RAG, ваш чат-бот можа спасылацца на пэўныя лісты прадукту, афіцыйныя дакументы і іншыя матэрыялы, якія дапамогуць даць больш зразумелыя і дакладныя адказы.
6sense разгортвае RAG для функцыі AI Writer у размоўнай электроннай пошце. Пры выкарыстанні RAG электронныя лісты, якія ствараюцца, паказваюць Selling headlines using больш канкрэтныя звесткі пра кампанію карыстальніка, папярэднія ўзаемадзеянні патэнцыйнага кліента і прадукты, якія яго найбольш цікавяць.
Актуальная інфармацыя
LLM адпрацоўваюць набор даных з пэўнага моманту часу. Гэтая інфармацыя можа хутка састарэць, але штучны інтэлект усё роўна будзе ўпэўнена ўказваць на яе як на верную. Мадэль RAG дазваляе пастаянна «трэніраваць» штучны інтэлект на апошняй інфармацыі, гарантуючы, што яна заўсёды правільная.
Прыклад: вы разгарнулі функцыю штучнага інтэлекту ў сваім прадукце, каб дапамагчы адказаць на найбольш часта задаюць пытанні кліентаў. Статычнае аднаразовае разгортванне LLM затрымаецца ў пэўны момант часу. Выкарыстанне RAG дазволіць вашым камандам пастаянна usa bu абнаўляць веды штучнага інтэлекту аб вашых апошніх функцыях і абнаўленнях, гарантуючы, што карыстальнікі не атрымаюць дрэнны адказ.
Выкарыстоўваючы RAG, распрацоўшчыкі вашага інструмента
штучнага інтэлекту могуць накласці больш жорсткія абмежаванні на тое, як можна ўзаемадзейнічаць з штучным інтэлектам, зніжаючы верагоднасць галюцынацый і магчымыя рызыкі, звязаныя з выкарыстаннем штучнага інтэлекту.
Прыклад: вы хочаце інтэграваць штучны інтэлект у свой прадукт, але вас турбуе шырокі спектр магчымасцей і крыніц, з якіх бяруць тыповыя інструменты. RAG можа сканцэнтраваць вашу мадэль штучнага інтэлекту толькі на пэўных крыніцах, якія вам патрэбныя, гарантуючы. Tо яна не стане фальсіфікатарам і не выкліча магчымых галаўных боляў.
Заключэнне
Інструменты штучнага інтэлекту аказваюць вялікі ўплыў на бізнес-ландшафт. Але выкарыстанне стандартных мадэляў можа прывесці да недакладнасці і менш персаналізаваных вынікаў.
Генерацыя з дапоўненым пошукам дазваляе гэтым мадэлям штучнага. Iнтэлекту спасылацца на пэўныя крыніцы і інфармацыю, каб зрабіць іх больш разумнымі і мэтанакіраванымі. Выкарыстанне RAG у бізнес-інструментах штучнага інтэлекту (няхай гэта будзе ваш уласны прадукт або той, які выкарыстоўваецца для паўсядзё
