Izkoristiti potencial upravljanja znanja v podjetju s tehnologijo RAG in modelom ChatGPT

Upravljanje podjetniškega znanja je ključni element za uspeh katerega koli sodobnega podjetja. Dobro strukturirano, dostopno in zanesljivo znanje lahko pomeni razliko med podjetjem, ki uspeva, in tistim, ki se trudi ostati konkurenčno.

V tem članku bomo raziskali inovativno rešitev, ki temelji na tehnologiji RAG (Retrieval Augmented Generation) in modelu ChatGPT, ki obljublja revolucijo v upravljanju odnosov med podjetniškim znanjem in notranjimi ter zunanjimi uporabniki.

Osnova: Kaj je model ChatGPT?

Jedro te rešitve je model ChatGPT, član družine GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ti modeli umetne inteligence so se izkazali za izjemno sposobne pri razumevanju zahtev in ustvarjanju skladnega besedila za odgovarjanje na vprašanja na podlagi danega konteksta. Model ChatGPT je bil posebej usposobljen z več tisoč GB znanja, pridobljenega iz vsega, kar je bilo digitalno dosegljivo.

Kaj pa resnično naredi to rešitev edinstveno? Poglejmo si nekaj njenih značilnih lastnosti.

Moč vektorskih podatkovnih baz

V središču te rešitve je uporaba vektorske baze podatkov. Ta baza podatkov predstavlja besede in stavke kot točke v večdimenzionalnem prostoru. Zakaj je to tako pomembno? Omogoča modelu ChatGPT izračunavanje podobnosti med vektorji besed in izbiro najprimernejših besed za odgovor na vprašanje. Predstavljajte si, da morate najti specifične informacije v ogromnem oceanu besedilnih podatkov; vektorska baza podatkov deluje kot kompas, ki vas vodi do želenih odgovorov.

Iskanje po podobnosti: Iskanje igle v kopici sena

Ena najpomembnejših nalog te rešitve je iskanje po podobnosti. Ta funkcionalnost omogoča modelu ChatGPT, da najde podobne besede ali fraze glede na vnos, ki ga zagotovi uporabnik. Predstavljajte si, da iščete iglo v virtualnem kupu sena poslovnih informacij. Iskanje po podobnosti je kot magnet, ki privlači iglo, kar vam pomaga zlahka prepoznati ustrezne informacije.

Gradnja konteksta skozi pozive

Drug pomemben element je gradnja konteksta skozi pozive. Uporabnik poda poziv ali vprašanje, model ChatGPT pa uporabi ta vnos za ustvarjanje odgovora. Kontekst, ki ga zagotovi uporabnik, igra ključno vlogo pri določanju odgovora, ki ga ustvari model. To pomeni, da je oblikovanje jasnih in specifičnih pozivov ključno za pridobitev natančnih rezultatov.

Visokokakovostni Podatki: Temeljni Kamen Znanja

Kakovost in količina razpoložljivih podatkov sta ključnega pomena za uspeh modela ChatGPT. Predstavljajte si gradnjo hiše: visokokakovostni podatki so temeljni kamen, na katerem temelji vse. Vektorska baza podatkov, napolnjena s strukturiranimi informacijami, je ključ do natančnih in zanesljivih rezultatov.

Razlike med zanašanjem na splošno znanje in na lastne poslovne podatke: model RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) predstavlja ključno rešitev za obravnavo dveh ključnih vidikov pri upravljanju poslovnih informacij in kakovosti odgovorov.

zaščita občutljivih podatkov

zagotavljanje natančnih in točnih odgovorov brez tveganja “halucinacij”.

Zaščita poslovnih podatkov: Ključni vidik upravljanja poslovnega znanja je zaščita občutljivih ali zaupnih podatkov podjetja. Z uporabo modelov umetne inteligence, kot je Chat GPT podjetja OpenAI, obstaja skrb, da bi lahko bile poslovne informacije izpostavljene ali deljene s tretjimi osebami. RAG rešuje ta problem, saj ohranja popoln nadzor nad poslovnimi podatki. Zlasti vektorska baza podatkov, ki vsebuje strukturirane informacije podjetja, je gostovana interno (“on premise”), kar zagotavlja, da poslovni podatki ostanejo varni in niso deljeni z zunanjimi ponudniki ali platformami tretjih oseb.

Zagotavljanje natančnih odgovorov brez halucinacij: Drug pomemben vidik je zagotoviti, da so odgovori, ki jih prejmejo zaposleni ali poslovne stranke, natančni in brez napak ali “halucinacij”. RAG se s tem izzivom spopada z rigoroznim postopkom. Ko uporabnik postavi vprašanje, sistem uporabi motor za določanje namena in primerja vprašanje z vektorsko bazo podatkov. Ta primerjava temelji na logiki iskanja po podobnosti, kar pomeni, da so odgovori izbrani glede na to, kako podobni so informacijam, ki so prisotne v strukturirani bazi podatkov podjetja. To zagotavlja, da so odgovori natančni in ustrezni poslovnim informacijam, kar zmanjšuje tveganje napačnih ali zavajajočih odgovorov.

Poleg tega RAG omogoča popolno izkoriščanje strukturiranega poslovnega znanja EKR, istega, ki je bilo prej uporabljeno za ustvarjanje tradicionalnih dokumentov, kot so katalogi, ceniki, podatkovni listi, priročniki in odpravljanje težav. Ti strukturirani podatki so ključni za proces generiranja odgovorov z umetno inteligenco, saj zagotavljajo osnovo za gradnjo natančnih in kontekstualno pomembnih odgovorov. Z uporabo teh informacij, ki so že vektorizirane in organizirane s strani strukturirane baze znanja podjetja, lahko sistem generira natančne in skladne odgovore, ki zvesto odražajo poslovne informacije.

Z izkoriščanjem vektorskih baz podatkov, iskanja po podobnosti, dobro zasnovanih pozivov in visokokakovostnih podatkov lahko podjetja pridobijo natančne in zanesljive odgovore na svoja vprašanja, postavljena AI, kot da bi bila postavljena DIGITALNEMU STROKOVNJAKU.

Ampak ne pozabite, znanje je ključ, in pot do poslovnega uspeha vodi skozi inteligentno upravljanje znanja. EKR že 15 let pomaga podjetjem pri strukturiranem upravljanju znanja z metodo EKR Orchestra.