Hyödyntää yrityksen tietämyksen hallinnan potentiaalia RAG-teknologian ja ChatGPT-mallin avulla

Yrityksen tietämyksen hallinta on avaintekijä minkä tahansa nykyaikaisen yrityksen menestykselle. Hyvin jäsennelty, helposti saatavilla oleva ja luotettava tieto voi tehdä eron menestyvän ja kilpailukykynsä säilyttämiseksi kamppailevan yrityksen välillä.

Tässä artikkelissa tutkimme innovatiivista ratkaisua, joka perustuu RAG-teknologiaan (Retrieval Augmented Generation) ja ChatGPT-malliin, ja joka lupaa mullistaa yrityksen tiedonhallinnan suhteet sisäisiin ja ulkoisiin käyttäjiin.

Perusta: Mikä on ChatGPT-malli?

Tämän ratkaisun ydin on ChatGPT-malli, joka on osa GPT (Generative Pre-trained Transformer) -perhettä. Nämä tekoälymallit ovat osoittautuneet poikkeuksellisen kykeneviksi ymmärtämään pyyntöjä ja tuottamaan johdonmukaista tekstiä vastaamaan annettuun kontekstiin perustuviin kysymyksiin. ChatGPT-malli on koulutettu erityisesti tuhansilla gigatavuilla tietoa, joka on saatu kaikesta digitaalisesti saavutettavasta.

Mutta mikä tekee tästä ratkaisusta todella ainutlaatuisen? Katsotaanpa joitakin sen erottuvia ominaisuuksia.

Vektoripohjaisten tietokantojen voima

Tämän ratkaisun ytimessä on vektoripohjaisen tietokannan käyttö. Tämä tietokanta esittää sanoja ja lauseita pisteinä moniulotteisessa tilassa. Miksi se on niin tärkeää? Se mahdollistaa ChatGPT-mallin laskea sanojen vektorien samankaltaisuuden ja valita sopivimmat sanat vastatakseen kysymykseen. Kuvittele, että sinun on löydettävä erityistä tietoa laajasta tekstidatamassasta; vektoripohjainen tietokanta toimii kompassina, ohjaten sinut haluttuihin vastauksiin.

Samankaltaisuushaku: Neulan löytäminen heinäsuovasta

Yksi tämän ratkaisun tärkeimmistä tehtävistä on samankaltaisuushaku. Tämä toiminto mahdollistaa ChatGPT-mallin löytää samanlaisia sanoja tai lauseita käyttäjän antaman syötteen perusteella. Kuvittele etsiväsi neulaa virtuaalisesta yritystietojen heinäsuovasta. Samankaltaisuushaku on kuin magneetti, joka vetää neulan puoleensa, auttaen sinua löytämään olennaiset tiedot helposti.

Kontekstin rakentaminen kehotteiden kautta

Toinen keskeinen tekijä on kontekstin rakentaminen kehotteiden avulla. Käyttäjä antaa kehotteen tai kysymyksen, ja ChatGPT-malli käyttää tätä syötettä vastauksen luomiseen. Käyttäjän antama konteksti on ratkaisevassa asemassa mallin tuottaman vastauksen määrittämisessä. Tämä tarkoittaa, että selkeiden ja tarkkojen kehotteiden muotoilu on olennaista tarkkojen tulosten saamiseksi.

Korkealaatuiset Tiedot: Tiedon Kulmakivi

Saatavilla olevien tietojen laatu ja määrä ovat olennaisia ChatGPT-mallin menestykselle. Kuvittele rakentavasi taloa: korkealaatuiset tiedot ovat kulmakivi, johon kaikki perustuu. Vektoripohjainen tietokanta, joka on täynnä jäsenneltyä tietoa, on avain tarkkojen ja luotettavien tulosten saavuttamiseen.

Erot yleiseen tietoon ja omiin yritystietoihin perustamisen välillä: RAG-malli

Retrieval Augmented Generation (RAG) edustaa avainratkaisua kahden keskeisen näkökohdan käsittelemiseksi yritystiedon hallinnassa ja vastausten laadussa.

arkaluontoisten tietojen suojaaminen

tarkkojen ja täsmällisten vastausten toimittaminen ilman “hallusinaatioiden” riskiä.

Yritystietojen suojaus: Yritystiedon hallinnan keskeinen osa-alue on yrityksen arkaluonteisten tai luottamuksellisten tietojen suojaaminen. Käyttämällä tekoälymalleja, kuten OpenAI:n Chat GPT, on huoli siitä, että yritystiedot voivat altistua tai jakaa kolmansille osapuolille. RAG ratkaisee tämän ongelman, koska se säilyttää täydellisen hallinnan yrityksen tiedoista. Erityisesti vektoripohjainen tietokanta, joka sisältää yrityksen rakenteelliset tiedot, isännöidään sisäisesti (“on premise”), mikä takaa, että yrityksen tiedot pysyvät turvassa eikä niitä jaeta ulkopuolisille toimittajille tai kolmansien osapuolten alustoille.

Tarkkojen vastausten tarjoaminen ilman hallusinaatioita: Toinen keskeinen näkökohta on varmistaa, että työntekijöille tai yritysasiakkaille annetut vastaukset ovat tarkkoja ja virheettömiä tai “hallusinaatioita”. RAG käsittelee tätä haastetta tiukan prosessin kautta. Kun käyttäjä esittää kysymyksen, järjestelmä käyttää tarkoituksenmäärittelymoottoria ja vertaa kysymystä vektoripohjaiseen tietokantaan. Tämä vertailu perustuu samankaltaisuushakujen logiikkaan, mikä tarkoittaa, että vastaukset valitaan sen perusteella, kuinka samankaltaisia ne ovat yrityksen rakenteellisen tietokannan tietoihin. Tämä varmistaa, että vastaukset ovat tarkkoja ja merkityksellisiä yrityksen tietoihin nähden, minimoiden virheellisten tai harhaanjohtavien vastausten riskin.

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.

Hyödyntämällä vektoripohjaisia tietokantoja, samankaltaisuushakua, hyvin rakennettuja kehotteita ja korkealaatuisia tietoja yritykset voivat saada tarkkoja ja luotettavia vastauksia tekoälylle esitettyihin kysymyksiinsä, ikään kuin ne olisi esitetty DIGITAALISELLE ASIANTUNTIJALLE.

Mutta muistakaa, tieto on avain, ja tie yrityksen menestykseen kulkee älykkään tiedonhallinnan kautta. EKR on 15 vuoden ajan auttanut yrityksiä hallitsemaan tietoa rakenteellisesti EKR Orchestra -menetelmällä.