Využití potenciálu řízení podnikových znalostí s technologií RAG a modelem ChatGPT
Řízení podnikových znalostí je klíčovým prvkem úspěchu jakéhokoli moderního podniku. Dobře strukturované, přístupné a spolehlivé znalosti mohou znamenat rozdíl mezi prosperující společností a tou, která se snaží udržet konkurenceschopnost.
V tomto článku prozkoumáme inovativní řešení založené na technologii RAG (Retrieval Augmented Generation) a modelu ChatGPT, které slibuje revoluci ve správě vztahů mezi firemními znalostmi a interními a externími uživateli.
Základ: Co je model ChatGPT?
Srdcem tohoto řešení je model ChatGPT, člen rodiny GPT (Generative Pre-trained Transformer). Tyto modely umělé inteligence se ukázaly jako mimořádně schopné v porozumění požadavkům a generování koherentního textu pro odpovědi na otázky založené na poskytnutém kontextu. Model ChatGPT byl speciálně vyškolen s tisíci GB znalostí získaných ze všeho, co bylo digitálně dostupné.
Ale co skutečně dělá toto řešení jedinečným? Podívejme se na některé z jeho charakteristických rysů.
Síla vektorových databází
V centru tohoto řešení je použití vektorové databáze. Tato databáze představuje slova a fráze jako body v vícerozměrném prostoru. Proč je to tak důležité? Umožňuje modelu ChatGPT vypočítat podobnost mezi vektory slov a vybrat nejvhodnější slova pro odpověď na otázku. Představte si, že musíte najít specifické informace v obrovském oceánu textových dat; vektorová databáze funguje jako kompas, který vás vede k požadovaným odpovědím.
Vyhledávání podle Podobnosti: Nalezení Jehly v Kupce Seno
Jedním z nejdůležitějších úkolů tohoto řešení je vyhledávání podle podobnosti. Tato funkce umožňuje modelu ChatGPT najít podobná slova nebo fráze na základě vstupu poskytnutého uživatelem. Představte si, že hledáte jehlu ve virtuální kupě sena obchodních informací. Vyhledávání podle podobnosti je jako magnet, který přitahuje jehlu, což vám pomáhá snadno identifikovat relevantní informace.
Budování kontextu prostřednictvím výzev
Dalším klíčovým prvkem je vytváření kontextu prostřednictvím promptů. Uživatel poskytuje prompt nebo otázku a model ChatGPT používá tento vstup k vygenerování odpovědi. Kontext poskytnutý uživatelem hraje zásadní roli při určování odpovědi generované modelem. To znamená, že formulace jasných a specifických promptů je zásadní pro dosažení přesných výsledků.
Vysoce Kvalitní Data: Základní Kámen Znalostí
Kvalita a množství dostupných dat jsou zásadní pro úspěch modelu ChatGPT. Představte si stavbu domu: kvalitní data jsou základním kamenem, na kterém vše stojí. Vektorová databáze, naplněná strukturovanými informacemi, je klíčem k dosažení přesných a spolehlivých výsledků.
Rozdíly mezi spoléháním se na obecné znalosti a na vlastní firemní data: model RAG
Retrieval Augmented Generation (RAG) představuje klíčové řešení pro řešení dvou klíčových aspektů v řízení podnikových informací a kvalitě odpovědí.
ochrana citlivých údajů
poskytování přesných a správných odpovědí bez rizika “halucinací”.
Ochrana firemních dat: Základním aspektem řízení znalostí ve firmě je ochrana citlivých nebo důvěrných dat společnosti. Při použití modelů umělé inteligence, jako je Chat GPT od OpenAI, existuje obava, že by firemní informace mohly být vystaveny nebo sdíleny s třetími stranami. RAG tento problém řeší, protože udržuje plnou kontrolu nad firemními daty. Zejména vektorová databáze, která obsahuje strukturované informace společnosti, je hostována interně (“on premise”), což zajišťuje, že firemní data zůstanou bezpečná a nebudou sdílena s externími dodavateli nebo platformami třetích stran.
Poskytování přesných odpovědí bez halucinací: Dalším klíčovým aspektem je zajistit, aby odpovědi poskytované zaměstnancům nebo firemním zákazníkům byly přesné a bez chyb nebo “halucinací”. RAG tuto výzvu řeší prostřednictvím přísného procesu. Když uživatel položí otázku, systém používá motor pro definici záměru a porovnává otázku s vektorovou databází. Toto porovnání je založeno na logice vyhledávání podle podobnosti, což znamená, že odpovědi jsou vybírány na základě toho, jak jsou podobné informacím v strukturované databázi společnosti. To zajišťuje, že odpovědi jsou přesné a relevantní pro firemní informace, čímž se minimalizuje riziko nesprávných nebo zavádějících odpovědí.
Inoltre, il RAG consente di sfruttare appieno la conoscenza aziendale strutturata di EKR, la stessa precedentemente utilizzata per creare documenti tradizionali come cataloghi, listini, data sheet, manuali e troubleshooting. Questi dati strutturati sono fondamentali per il processo di risposta generata dall’IA, poiché forniscono la base per la costruzione di risposte accurate e contestualmente rilevanti. Utilizzando queste informazioni già vettorializzate e organizzate dalla Knowledge base strutturata dell’azienda, il sistema può generare risposte precise e coerenti che riflettono fedelmente le informazioni aziendali.
Využitím vektorových databází, vyhledávání podle podobnosti, dobře sestavených výzev a vysoce kvalitních dat mohou firmy získat přesné a spolehlivé odpovědi na své otázky položené AI, jako by byly položeny DIGITÁLNÍMU ODBORNÍKOVI.
Ale pamatujte, znalosti jsou klíčem a cesta k obchodnímu úspěchu vede přes inteligentní řízení znalostí. EKR již 15 let pomáhá firmám strukturovaně řídit znalosti metodou EKR Orchestra.
