Het potentieel van bedrijfskennisbeheer benutten met RAG-technologie en het ChatGPT-model

Het beheer van bedrijfskennis is een sleutelelement voor het succes van elk modern bedrijf. Goed gestructureerde, toegankelijke en betrouwbare kennis kan het verschil maken tussen een bedrijf dat floreert en een bedrijf dat moeite heeft om concurrerend te blijven.

In dit artikel verkennen we een innovatieve oplossing gebaseerd op RAG-technologie (Retrieval Augmented Generation) en het ChatGPT-model, die belooft de relatiebeheer tussen bedrijfskennis en interne en externe gebruikers te revolutioneren.

De Basis: Wat is het ChatGPT-model?

Het hart van deze oplossing is het ChatGPT-model, een lid van de GPT (Generative Pre-trained Transformer) familie. Deze kunstmatige intelligentiemodellen hebben bewezen buitengewoon capabel te zijn in het begrijpen van een verzoek en het genereren van samenhangende tekst om vragen te beantwoorden op basis van de verstrekte context. Het ChatGPT-model is specifiek getraind met duizenden GB aan kennis die is verkregen uit alles wat digitaal toegankelijk was.

Maar wat maakt deze oplossing nu echt uniek? Laten we enkele van de onderscheidende kenmerken bekijken.

De Kracht van Vector Databases

In het hart van deze oplossing ligt het gebruik van een vector database. Deze database vertegenwoordigt woorden en zinnen als punten in een multidimensionale ruimte. Waarom is dit zo belangrijk? Het stelt het ChatGPT-model in staat om de gelijkenis tussen woordvectoren te berekenen en de meest geschikte woorden te selecteren om een vraag te beantwoorden. Stel je voor dat je specifieke informatie moet vinden in een enorme oceaan van tekstgegevens; de vector database fungeert als een kompas, dat je naar de gewenste antwoorden leidt.

Zoeken op Gelijkenis: De Naald in de Hooiberg Vinden

Een van de belangrijkste taken van deze oplossing is zoeken op gelijkenis. Deze functionaliteit stelt het ChatGPT-model in staat om woorden of zinnen te vinden die vergelijkbaar zijn op basis van de door de gebruiker verstrekte invoer. Stel je voor dat je een naald zoekt in een virtuele hooiberg van bedrijfsinformatie. Zoeken op gelijkenis is als een magneet die de naald aantrekt, waardoor je gemakkelijk relevante informatie kunt vinden.

De opbouw van context via prompts

Een ander cruciaal element is het opbouwen van context via prompts. De gebruiker geeft een prompt of een vraag, en het ChatGPT-model gebruikt deze input om een antwoord te genereren. De door de gebruiker verstrekte context speelt een cruciale rol bij het bepalen van het door het model gegenereerde antwoord. Dit betekent dat het formuleren van duidelijke en specifieke prompts essentieel is voor het verkrijgen van nauwkeurige resultaten.

Hoogwaardige Gegevens: De Hoeksteen van Kennis

De kwaliteit en kwantiteit van beschikbare gegevens zijn essentieel voor het succes van het ChatGPT-model. Stel je voor dat je een huis bouwt: hoogwaardige gegevens zijn de hoeksteen waarop alles is gebaseerd. Een vector database, gevuld met gestructureerde informatie, is de sleutel tot het verkrijgen van nauwkeurige en betrouwbare resultaten.

Verschillen tussen het vertrouwen op generieke kennis en uw eigen bedrijfsgegevens: het RAG-model

Retrieval Augmented Generation (RAG) vertegenwoordigt een sleuteloplossing voor het aanpakken van twee cruciale aspecten in het beheer van bedrijfsinformatie en de kwaliteit van de respons.

de bescherming van gevoelige gegevens

het leveren van nauwkeurige en exacte antwoorden zonder het risico van “hallucinaties”.

Bescherming van bedrijfsgegevens: Een fundamenteel aspect van kennisbeheer in bedrijven is de bescherming van gevoelige of vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Met het gebruik van kunstmatige intelligentiemodellen zoals Chat GPT van OpenAI, is er bezorgdheid dat bedrijfsinformatie kan worden blootgesteld of gedeeld met derden. De RAG lost dit probleem op omdat het de volledige controle over de bedrijfsgegevens behoudt. In het bijzonder wordt de vector database, die de gestructureerde informatie van het bedrijf bevat, intern gehost (“on premise”), wat garandeert dat de bedrijfsgegevens veilig blijven en niet worden gedeeld met externe leveranciers of platforms van derden.

Het leveren van exacte antwoorden zonder hallucinaties: Een ander cruciaal aspect is ervoor te zorgen dat de antwoorden die aan werknemers of zakelijke klanten worden gegeven, nauwkeurig en vrij van fouten of “hallucinaties” zijn. De RAG pakt deze uitdaging aan via een rigoureus proces. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, gebruikt het systeem een intentiedefinitiemotor en vergelijkt het de vraag met de vectoriële database. Deze vergelijking is gebaseerd op de logica van gelijkeniszoekopdrachten, wat betekent dat de antwoorden worden geselecteerd op basis van hoe vergelijkbaar ze zijn met de informatie in de gestructureerde database van het bedrijf. Dit zorgt ervoor dat de antwoorden nauwkeurig en relevant zijn voor de bedrijfsinformatie, waardoor het risico op onjuiste of misleidende antwoorden tot een minimum wordt beperkt.

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.

Door gebruik te maken van vector databases, gelijkeniszoekopdrachten, goed opgebouwde prompts en hoogwaardige gegevens, kunnen bedrijven nauwkeurige en betrouwbare antwoorden krijgen op hun vragen aan de AI, alsof ze aan een DIGITALE EXPERT zijn gesteld.

Maar onthoud, kennis is de sleutel, en de weg naar zakelijk succes loopt via intelligent kennisbeheer. EKR helpt bedrijven al 15 jaar om kennis gestructureerd te beheren met de EKR Orchestra-methode.