Использование потенциала управления корпоративными знаниями с помощью технологии RAG и модели ChatGPT

Управление корпоративными знаниями является ключевым элементом успеха любой современной компании. Хорошо структурированные, доступные и надежные знания могут стать разницей между процветающей компанией и той, которая борется за поддержание конкурентоспособности.

В этой статье мы исследуем инновационное решение, основанное на технологии RAG (Retrieval Augmented Generation) и модели ChatGPT, которое обещает революционизировать управление отношениями между корпоративными знаниями и внутренними и внешними пользователями.

Основа: Что такое модель ChatGPT?

Сердцем этого решения является модель ChatGPT, член семейства GPT (Generative Pre-trained Transformer). Эти модели искусственного интеллекта продемонстрировали исключительные способности в понимании запросов и генерации связного текста для ответов на вопросы, основанные на предоставленном контексте. Модель ChatGPT была специально обучена с использованием тысяч ГБ знаний, полученных из всего, что было доступно в цифровом виде.

Но что действительно делает это решение уникальным? Давайте рассмотрим некоторые из его отличительных черт.

Мощь векторных баз данных

В центре этого решения находится использование векторной базы данных. Эта база данных представляет слова и фразы как точки в многомерном пространстве. Почему это так важно? Это позволяет модели ChatGPT вычислять сходство между векторами слов и выбирать наиболее подходящие слова для ответа на вопрос. Представьте, что вам нужно найти конкретную информацию в огромном океане текстовых данных; векторная база данных служит компасом, направляя вас к нужным ответам.

Поиск по сходству: Найти иголку в стоге сена

Одна из самых важных задач этого решения – поиск по сходству. Эта функция позволяет модели ChatGPT находить похожие слова или фразы на основе ввода, предоставленного пользователем. Представьте, что вы ищете иголку в виртуальном стоге сена бизнес-информации. Поиск по сходству подобен магниту, который притягивает иголку, помогая вам легко находить актуальную информацию.

Построение контекста через подсказки

Еще один важный элемент – это построение контекста с помощью подсказок. Пользователь предоставляет подсказку или вопрос, и модель ChatGPT использует этот ввод для генерации ответа. Контекст, предоставленный пользователем, играет ключевую роль в определении ответа, сгенерированного моделью. Это означает, что формулирование четких и конкретных подсказок имеет решающее значение для получения точных результатов.

Высококачественные Данные: Краеугольный Камень Знаний

Качество и количество доступных данных являются основополагающими для успеха модели ChatGPT. Представьте себе строительство дома: высококачественные данные — это краеугольный камень, на котором все основано. Векторная база данных, заполненная структурированной информацией, является ключом к получению точных и надежных результатов.

Различия между опорой на общие знания и на собственные данные компании: модель RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) представляет собой ключевое решение для решения двух важных аспектов в управлении бизнес-информацией и качестве ответов.

защита конфиденциальных данных

предоставление точных и правильных ответов без риска “галлюцинаций”.

Защита корпоративных данных: Ключевым аспектом управления корпоративными знаниями является защита конфиденциальных или чувствительных данных компании. С использованием моделей искусственного интеллекта, таких как Chat GPT от OpenAI, возникает опасение, что корпоративная информация может быть раскрыта или передана третьим лицам. RAG решает эту проблему, поскольку сохраняет полный контроль над корпоративными данными. В частности, векторная база данных, содержащая структурированную информацию компании, размещается внутри компании (“on premise”), что гарантирует, что корпоративные данные остаются в безопасности и не передаются внешним поставщикам или платформам третьих лиц.

Предоставление точных ответов без галлюцинаций: Еще один важный аспект – это обеспечение того, чтобы ответы, предоставляемые сотрудникам или клиентам компании, были точными и не содержали ошибок или “галлюцинаций”. RAG решает эту задачу с помощью строгого процесса. Когда пользователь задает вопрос, система использует механизм определения намерений и сравнивает вопрос с векторной базой данных. Это сравнение основано на логике поиска по сходству, что означает, что ответы выбираются на основе того, насколько они похожи на информацию, содержащуюся в структурированной базе данных компании. Это гарантирует, что ответы точны и соответствуют бизнес-информации, минимизируя риск ошибочных или вводящих в заблуждение ответов.

Кроме того, RAG позволяет в полной мере использовать структурированные корпоративные знания EKR, те же, которые ранее использовались для создания традиционных документов, таких как каталоги, прайс-листы, технические паспорта, руководства и устранение неполадок. Эти структурированные данные являются основополагающими для процесса генерации ответов ИИ, поскольку они предоставляют основу для построения точных и контекстуально значимых ответов. Используя эту информацию, уже векторизованную и организованную структурированной базой знаний компании, система может генерировать точные и согласованные ответы, которые точно отражают корпоративную информацию.

Используя векторные базы данных, поиск по сходству, хорошо построенные подсказки и высококачественные данные, компании могут получать точные и надежные ответы на свои вопросы, заданные ИИ, как если бы они были заданы ЦИФРОВОМУ ЭКСПЕРТУ.

Но помните, знание – это ключ, и путь к успеху в бизнесе проходит через интеллектуальное управление знаниями. EKR уже 15 лет помогает компаниям структурированно управлять знаниями с помощью метода EKR Orchestra.