Exploatarea potențialului de gestionare a cunoștințelor de afaceri cu tehnologia RAG și modelul ChatGPT

Gestionarea cunoștințelor corporative este un element cheie pentru succesul oricărei întreprinderi moderne. O cunoaștere bine structurată, accesibilă și de încredere poate face diferența între o companie care prosperă și una care se luptă să rămână competitivă.

În acest articol, vom explora o soluție inovatoare bazată pe tehnologia RAG (Generare Augmentată prin Recuperare) și pe modelul ChatGPT, care promite să revoluționeze gestionarea relațiilor dintre cunoștințele corporative și utilizatorii interni și externi.

Baza: Ce este Modelul ChatGPT?

Inima acestei soluții este modelul ChatGPT, un membru al familiei GPT (Generative Pre-trained Transformer). Aceste modele de inteligență artificială s-au dovedit a fi extraordinar de capabile în înțelegerea unei cereri și în generarea de text coerent pentru a răspunde la întrebări bazate pe contextul furnizat. Modelul ChatGPT a fost antrenat special cu mii de GB de cunoștințe dobândite din tot ceea ce era accesibil digital.

Dar ce face cu adevărat această soluție unică? Să vedem câteva dintre caracteristicile sale distinctive.

Puterea bazelor de date vectoriale

În centrul acestei soluții se află utilizarea unei baze de date vectoriale. Această bază de date reprezintă cuvinte și fraze ca puncte într-un spațiu multidimensional. De ce este atât de important? Permite modelului ChatGPT să calculeze similaritatea între vectorii de cuvinte și să selecteze cele mai adecvate cuvinte pentru a răspunde la o întrebare. Imaginați-vă că trebuie să găsiți informații specifice într-un vast ocean de date textuale; baza de date vectorială funcționează ca o busolă, ghidându-vă către răspunsurile dorite.

Căutare prin Similaritate: Găsirea Acului în Căpița de Fân

Una dintre cele mai importante sarcini ale acestei soluții este căutarea prin similitudine. Această funcționalitate permite modelului ChatGPT să găsească cuvinte sau fraze similare pe baza inputului furnizat de utilizator. Imaginați-vă că căutați un ac într-un car virtual de fân de informații de afaceri. Căutarea prin similitudine este ca un magnet care atrage acul, ajutându-vă să identificați cu ușurință informațiile relevante.

Construirea contextului prin prompturi

Un alt element crucial este construirea contextului prin intermediul prompturilor. Utilizatorul furnizează un prompt sau o întrebare, iar modelul ChatGPT folosește această intrare pentru a genera un răspuns. Contextul oferit de utilizator joacă un rol fundamental în determinarea răspunsului generat de model. Acest lucru înseamnă că formularea de prompturi clare și specifice este esențială pentru a obține rezultate precise.

Date de Înaltă Calitate: Piatra de Temelie a Cunoașterii

Calitatea și cantitatea datelor disponibile sunt fundamentale pentru succesul modelului ChatGPT. Imaginați-vă că construiți o casă: datele de înaltă calitate sunt piatra de temelie pe care se bazează totul. O bază de date vectorială, populată cu informații structurate, este cheia pentru a obține rezultate precise și de încredere.

Diferențe între a te baza pe cunoștințe generale și pe propriile date ale companiei: modelul RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) reprezintă o soluție cheie pentru a aborda două aspecte cruciale în gestionarea informațiilor de afaceri și în calitatea răspunsului.

protecția datelor sensibile

furnizarea de răspunsuri precise și exacte fără riscul de “halucinații”.

Protecția datelor de afaceri: Un aspect fundamental al gestionării cunoștințelor de afaceri este protecția datelor sensibile sau confidențiale ale companiei. Cu utilizarea modelelor de inteligență artificială, cum ar fi Chat GPT de la OpenAI, există îngrijorarea că informațiile de afaceri ar putea fi expuse sau partajate cu terțe părți. RAG rezolvă această problemă, deoarece menține controlul complet asupra datelor de afaceri. În special, baza de date vectorială, care conține informațiile structurate ale companiei, este găzduită intern (“on premise”), asigurând că datele de afaceri rămân sigure și nu sunt partajate cu furnizori externi sau platforme terțe.

Furnizarea de răspunsuri exacte fără halucinații: Un alt aspect crucial este asigurarea că răspunsurile oferite angajaților sau clienților de afaceri sunt exacte și lipsite de erori sau “halucinații”. RAG abordează această provocare printr-un proces riguros. Când un utilizator pune o întrebare, sistemul folosește un motor de definire a intenției și compară întrebarea cu baza de date vectorială. Această comparație se bazează pe logica căutării prin similaritate, ceea ce înseamnă că răspunsurile sunt selectate în funcție de cât de similare sunt cu informațiile prezente în baza de date structurată a companiei. Acest lucru asigură că răspunsurile sunt precise și relevante pentru informațiile de afaceri, reducând la minimum riscul de răspunsuri greșite sau înșelătoare.

În plus, RAG permite valorificarea completă a cunoștințelor de afaceri structurate ale EKR, aceleași utilizate anterior pentru a crea documente tradiționale, cum ar fi cataloage, liste de prețuri, fișe tehnice, manuale și depanare. Aceste date structurate sunt fundamentale pentru procesul de generare a răspunsurilor de către IA, deoarece oferă baza pentru construirea de răspunsuri precise și relevante din punct de vedere contextual. Utilizând aceste informații deja vectorizate și organizate de baza de cunoștințe structurată a companiei, sistemul poate genera răspunsuri precise și coerente care reflectă fidel informațiile de afaceri.

Folosind baze de date vectoriale, căutare de similaritate, solicitări bine construite și date de înaltă calitate, companiile pot obține răspunsuri precise și de încredere la întrebările lor adresate AI, ca și cum ar fi adresate unui EXPERT DIGITAL.

Dar amintiți-vă, cunoașterea este cheia, iar drumul către succesul afacerii trece prin gestionarea inteligentă a cunoștințelor. EKR ajută de 15 ani companiile să gestioneze cunoștințele într-un mod structurat cu metoda EKR Orchestra.