Wykorzystanie potencjału zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie dzięki technologii RAG i modelowi ChatGPT
Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie jest kluczowym elementem sukcesu każdej nowoczesnej firmy. Dobrze zorganizowana, dostępna i wiarygodna wiedza może stanowić różnicę między firmą, która prosperuje, a taką, która zmaga się z utrzymaniem konkurencyjności.
W tym artykule zbadamy innowacyjne rozwiązanie oparte na technologii RAG (Retrieval Augmented Generation) i modelu ChatGPT, które obiecuje zrewolucjonizować zarządzanie relacjami między wiedzą korporacyjną a użytkownikami wewnętrznymi i zewnętrznymi.
Podstawa: Czym jest Model ChatGPT?
Sercem tego rozwiązania jest model ChatGPT, członek rodziny GPT (Generative Pre-trained Transformer). Te modele sztucznej inteligencji okazały się niezwykle zdolne do rozumienia żądań i generowania spójnego tekstu w celu odpowiedzi na pytania oparte na dostarczonym kontekście. Model ChatGPT został specjalnie przeszkolony z wykorzystaniem tysięcy GB wiedzy zdobytej ze wszystkiego, co było cyfrowo dostępne.
Ale co naprawdę czyni to rozwiązanie wyjątkowym? Przyjrzyjmy się niektórym jego charakterystycznym cechom.
Moc baz danych wektorowych
W centrum tego rozwiązania znajduje się użycie bazy danych wektorowych. Ta baza danych reprezentuje słowa i frazy jako punkty w przestrzeni wielowymiarowej. Dlaczego to jest tak ważne? Pozwala modelowi ChatGPT obliczać podobieństwo między wektorami słów i wybierać najbardziej odpowiednie słowa do odpowiedzi na pytanie. Wyobraź sobie, że musisz znaleźć konkretne informacje w ogromnym oceanie danych tekstowych; baza danych wektorowych działa jak kompas, prowadząc cię do pożądanych odpowiedzi.
Wyszukiwanie podobieństw: Znalezienie igły w stogu siana
Jednym z najważniejszych zadań tego rozwiązania jest wyszukiwanie podobieństw. Ta funkcjonalność pozwala modelowi ChatGPT znaleźć podobne słowa lub frazy na podstawie danych wejściowych dostarczonych przez użytkownika. Wyobraź sobie, że szukasz igły w wirtualnym stogu siana informacji biznesowych. Wyszukiwanie podobieństw działa jak magnes przyciągający igłę, pomagając łatwo zidentyfikować istotne informacje.
Budowanie kontekstu poprzez podpowiedzi
Innym kluczowym elementem jest budowanie kontekstu za pomocą promptów. Użytkownik dostarcza prompt lub pytanie, a model ChatGPT wykorzystuje to wejście do generowania odpowiedzi. Kontekst dostarczony przez użytkownika odgrywa kluczową rolę w określaniu odpowiedzi generowanej przez model. Oznacza to, że formułowanie jasnych i specyficznych promptów jest kluczowe dla uzyskania precyzyjnych wyników.
Dane Wysokiej Jakości: Kamień Węgielny Wiedzy
Jakość i ilość dostępnych danych są kluczowe dla sukcesu modelu ChatGPT. Wyobraź sobie budowę domu: dane wysokiej jakości są kamieniem węgielnym, na którym opiera się wszystko. Baza danych wektorowych, wypełniona uporządkowanymi informacjami, jest kluczem do uzyskania dokładnych i wiarygodnych wyników.
Różnice między opieraniem się na wiedzy ogólnej a własnych danych firmowych: model RAG
Retrieval Augmented Generation (RAG) stanowi kluczowe rozwiązanie do rozwiązania dwóch kluczowych aspektów w zarządzaniu informacjami biznesowymi i jakości odpowiedzi.
ochrona danych wrażliwych
dostarczanie dokładnych i precyzyjnych odpowiedzi bez ryzyka “halucynacji”.
Ochrona danych firmowych: Kluczowym aspektem zarządzania wiedzą firmową jest ochrona danych wrażliwych lub poufnych firmy. Wraz z użyciem modeli sztucznej inteligencji, takich jak Chat GPT od OpenAI, pojawia się obawa, że informacje firmowe mogą zostać ujawnione lub udostępnione stronom trzecim. RAG rozwiązuje ten problem, ponieważ utrzymuje pełną kontrolę nad danymi firmowymi. W szczególności baza danych wektorowych, która zawiera ustrukturyzowane informacje firmy, jest hostowana wewnętrznie (“on premise”), co gwarantuje, że dane firmowe pozostają bezpieczne i nie są udostępniane zewnętrznym dostawcom lub platformom stron trzecich.
Dostarczanie dokładnych odpowiedzi bez halucynacji: Kolejnym kluczowym aspektem jest zapewnienie, że odpowiedzi udzielane pracownikom lub klientom biznesowym są dokładne i wolne od błędów lub “halucynacji”. RAG stawia czoła temu wyzwaniu poprzez rygorystyczny proces. Kiedy użytkownik zadaje pytanie, system wykorzystuje silnik definiowania intencji i porównuje pytanie z bazą danych wektorowych. To porównanie opiera się na logice wyszukiwania podobieństw, co oznacza, że odpowiedzi są wybierane na podstawie tego, jak bardzo są podobne do informacji zawartych w ustrukturyzowanej bazie danych firmy. To zapewnia, że odpowiedzi są dokładne i istotne dla informacji biznesowych, minimalizując ryzyko błędnych lub wprowadzających w błąd odpowiedzi.
Ponadto, RAG pozwala w pełni wykorzystać ustrukturyzowaną wiedzę firmową EKR, tę samą, która była wcześniej wykorzystywana do tworzenia tradycyjnych dokumentów, takich jak katalogi, cenniki, arkusze danych, instrukcje obsługi i rozwiązywanie problemów. Te ustrukturyzowane dane są kluczowe dla procesu generowania odpowiedzi przez AI, ponieważ stanowią podstawę do budowy dokładnych i kontekstowo istotnych odpowiedzi. Wykorzystując te informacje, które już zostały zwektorowane i zorganizowane przez ustrukturyzowaną bazę wiedzy firmy, system może generować precyzyjne i spójne odpowiedzi, które wiernie odzwierciedlają informacje firmowe.
Wykorzystując bazy danych wektorowych, wyszukiwanie podobieństw, dobrze skonstruowane podpowiedzi i dane wysokiej jakości, firmy mogą uzyskać dokładne i wiarygodne odpowiedzi na swoje pytania zadane AI, jakby były zadane CYFROWEMU EKSPERTOWI.
Ale pamiętajcie, wiedza to klucz, a droga do sukcesu biznesowego prowadzi przez inteligentne zarządzanie wiedzą. EKR od 15 lat pomaga firmom w zarządzaniu wiedzą w sposób uporządkowany metodą EKR Orchestra.
