Udnytte potentialet i virksomhedens vidensstyring med RAG-teknologi og ChatGPT-modellen
Virksomhedens vidensstyring er et nøgleelement for enhver moderne virksomheds succes. Velstruktureret, tilgængelig og pålidelig viden kan gøre forskellen mellem en virksomhed, der trives, og en, der kæmper for at forblive konkurrencedygtig.
I denne artikel vil vi udforske en innovativ løsning baseret på RAG-teknologi (Retrieval Augmented Generation) og ChatGPT-modellen, som lover at revolutionere styringen af relationerne mellem virksomhedens viden og interne og eksterne brugere.
Grundlaget: Hvad er ChatGPT-modellen?
Kernen i denne løsning er ChatGPT-modellen, et medlem af GPT (Generative Pre-trained Transformer) familien. Disse kunstige intelligensmodeller har vist sig at være usædvanligt dygtige til at forstå en anmodning og generere sammenhængende tekst for at besvare spørgsmål baseret på den givne kontekst. ChatGPT-modellen er specifikt trænet med tusindvis af GB viden erhvervet fra alt, hvad der var digitalt tilgængeligt.
Men hvad gør egentlig denne løsning unik? Lad os se på nogle af dens karakteristiske træk.
Kraften af vektordatabaser
I centrum af denne løsning er brugen af en vektordatabase. Denne database repræsenterer ord og sætninger som punkter i et multidimensionelt rum. Hvorfor er det så vigtigt? Det giver ChatGPT-modellen mulighed for at beregne ligheden mellem ordvektorer og vælge de mest passende ord til at besvare et spørgsmål. Forestil dig, at du skal finde specifik information i et stort hav af tekstdata; vektordatabasen fungerer som et kompas, der guider dig mod de ønskede svar.
Søgning efter Lighed: At Finde Nålen i Høstakken
En af de vigtigste opgaver ved denne løsning er søgning efter lighed. Denne funktionalitet gør det muligt for ChatGPT-modellen at finde ord eller sætninger, der ligner, baseret på input fra brugeren. Forestil dig at lede efter en nål i en virtuel høstak af virksomhedsoplysninger. Søgning efter lighed er som en magnet, der tiltrækker nålen, hvilket hjælper dig med nemt at identificere relevante oplysninger.
Opbygning af kontekst gennem prompts
Et andet vigtigt element er opbygningen af konteksten gennem prompts. Brugeren giver en prompt eller et spørgsmål, og ChatGPT-modellen bruger denne input til at generere et svar. Den kontekst, som brugeren giver, spiller en afgørende rolle i at bestemme det svar, der genereres af modellen. Dette betyder, at formuleringen af klare og specifikke prompts er afgørende for at opnå præcise resultater.
Højkvalitetsdata: Videnens Hjørnesten
Kvaliteten og mængden af tilgængelige data er afgørende for succesen af ChatGPT-modellen. Forestil dig at bygge et hus: data af høj kvalitet er hjørnestenen, som alt er baseret på. En vektordatabase, fyldt med struktureret information, er nøglen til at opnå nøjagtige og pålidelige resultater.
Forskelle mellem at basere sig på generel viden og på egne virksomhedsdata: RAG-modellen
Retrieval Augmented Generation (RAG) repræsenterer en nøgleløsning til at tackle to afgørende aspekter i forvaltningen af virksomhedsoplysninger og kvaliteten af svarene.
beskyttelse af følsomme data
levering af nøjagtige og præcise svar uden risiko for “hallucinationer”.
Beskyttelse af virksomhedsdata: Et grundlæggende aspekt af virksomhedens vidensstyring er beskyttelsen af følsomme eller fortrolige virksomhedsdata. Med brugen af kunstige intelligensmodeller som Chat GPT fra OpenAI er der bekymring for, at virksomhedsoplysninger kan blive eksponeret eller delt med tredjeparter. RAG løser dette problem, da det opretholder fuld kontrol over virksomhedsdataene. Især er den vektorbaserede database, der indeholder virksomhedens strukturerede oplysninger, hostet internt (“on premise”), hvilket sikrer, at virksomhedsdataene forbliver sikre og ikke deles med eksterne leverandører eller tredjepartsplatforme.
Levering af præcise svar uden hallucinationer: Et andet afgørende aspekt er at sikre, at de svar, der gives til medarbejdere eller virksomhedskunder, er præcise og fri for fejl eller “hallucinationer”. RAG tackler denne udfordring gennem en streng proces. Når en bruger stiller et spørgsmål, bruger systemet en intentiondefineringsmotor og sammenligner spørgsmålet med den vektorielle database. Denne sammenligning er baseret på logikken i lighedssøgninger, hvilket betyder, at svarene vælges baseret på, hvor ens de er med de oplysninger, der findes i virksomhedens strukturerede database. Dette sikrer, at svarene er nøjagtige og relevante for virksomhedens oplysninger, hvilket minimerer risikoen for forkerte eller vildledende svar.
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.
Ved at udnytte vektordatabaser, lighedssøgning, velkonstruerede prompts og data af høj kvalitet kan virksomheder få præcise og pålidelige svar på deres spørgsmål stillet til AI, som om de blev stillet til en DIGITAL EKSPERT.
Men husk, viden er nøglen, og vejen til forretningssucces går gennem intelligent vidensstyring. EKR har i 15 år hjulpet virksomheder med at styre viden struktureret med EKR Orchestra-metoden.
