RAG texnologiyasi va ChatGPT modeli bilan korporativ bilimlarni boshqarish imkoniyatlaridan foydalanish
Korporativ bilimlarni boshqarish har qanday zamonaviy korxonaning muvaffaqiyati uchun kalit element hisoblanadi. Yaxshi tuzilgan, kirish mumkin va ishonchli bilimlar rivojlanayotgan va raqobatbardoshligini saqlab qolish uchun kurashayotgan kompaniya o’rtasidagi farqni keltirib chiqarishi mumkin.
Ushbu maqolada biz RAG texnologiyasiga (Retrieval Augmented Generation) va ChatGPT modeliga asoslangan innovatsion yechimni o’rganamiz, bu korporativ bilimlar va ichki va tashqi foydalanuvchilar o’rtasidagi munosabatlarni inqilob qilishni va’da qiladi.
Asos: ChatGPT modeli nima?
Ushbu yechimning yuragi ChatGPT modeli bo’lib, u GPT (Generative Pre-trained Transformer) oilasining a’zosi hisoblanadi. Ushbu sun’iy intellekt modellar talabni tushunishda va taqdim etilgan kontekstga asoslangan savollarga javob berish uchun izchil matn yaratishda juda qobiliyatli ekanligini isbotladi. ChatGPT modeli maxsus ravishda raqamli ravishda erishilgan barcha narsalardan olingan minglab GB bilim bilan o’qitilgan.
Lekin bu yechimni haqiqatan ham noyob qiladigan narsa nima? Uning ba’zi o’ziga xos xususiyatlarini ko’rib chiqamiz.
Vektor ma’lumotlar bazalarining kuchi
Ushbu yechimning markazida vektorli ma’lumotlar bazasidan foydalanish yotadi. Ushbu ma’lumotlar bazasi so’zlar va iboralarni ko’p o’lchovli makonda nuqtalar sifatida ifodalaydi. Nega bu juda muhim? Bu ChatGPT modeliga so’z vektorlarining o’xshashligini hisoblash va savolga javob berish uchun eng mos so’zlarni tanlash imkonini beradi. Katta matnli ma’lumotlar okeanida aniq ma’lumotlarni topishingiz kerakligini tasavvur qiling; vektorli ma’lumotlar bazasi sizni kerakli javoblarga yo’naltiruvchi kompas vazifasini bajaradi.
O’xshashlik bo’yicha qidiruv: Somondagi ignani topish
Ushbu yechimning eng muhim vazifalaridan biri o’xshashlik bo’yicha qidiruvdir. Ushbu funksiya ChatGPT modeliga foydalanuvchi tomonidan taqdim etilgan kirish ma’lumotlariga asoslanib, o’xshash so’zlar yoki iboralarni topishga imkon beradi. Sizni virtual biznes ma’lumotlari to’dasida igna qidirayotganingizni tasavvur qiling. O’xshashlik bo’yicha qidiruv ignani o’ziga tortadigan magnitga o’xshaydi, sizga tegishli ma’lumotlarni osonlik bilan aniqlashga yordam beradi.
Kontekstni yaratish so’rovlar orqali
Yana bir muhim element – bu kontekstni promptlar orqali qurishdir. Foydalanuvchi prompt yoki savol beradi va ChatGPT modeli ushbu kirishni javob yaratish uchun ishlatadi. Foydalanuvchi tomonidan taqdim etilgan kontekst model tomonidan yaratilgan javobni aniqlashda muhim rol o’ynaydi. Bu shuni anglatadiki, aniq va o’ziga xos promptlarni shakllantirish aniq natijalarni olish uchun muhimdir.
Yuqori sifatli ma’lumotlar: Bilimning asosiy toshi
Mavjud ma’lumotlarning sifati va miqdori ChatGPT modelining muvaffaqiyati uchun muhimdir. Uy qurishni tasavvur qiling: yuqori sifatli ma’lumotlar hamma narsaning asosidir. Strukturaviy ma’lumotlar bilan to’ldirilgan vektorli ma’lumotlar bazasi aniq va ishonchli natijalarga erishishning kalitidir.
Umumiy bilimlarga va o’z biznes ma’lumotlariga tayanish o’rtasidagi farqlar: RAG modeli
Retrieval Augmented Generation (RAG) korporativ ma’lumotlarni boshqarish va javob sifati bo’yicha ikki muhim jihatni hal qilish uchun kalit yechim hisoblanadi.
maxfiy ma’lumotlarni himoya qilish
“Gallyutsinatsiyalar” xavfisiz aniq va to’g’ri javoblarni taqdim etish.
Korporativ ma’lumotlarni himoya qilish: Korporativ bilimlarni boshqarishning asosiy jihati kompaniyaning maxfiy yoki nozik ma’lumotlarini himoya qilishdir. OpenAI tomonidan Chat GPT kabi sun’iy intellekt modellaridan foydalanish bilan, korporativ ma’lumotlar uchinchi tomonlarga oshkor qilinishi yoki ulashilishi mumkinligi haqida xavotir mavjud. RAG bu muammoni hal qiladi, chunki u korporativ ma’lumotlar ustidan to’liq nazoratni saqlaydi. Xususan, kompaniyaning tuzilgan ma’lumotlarini o’z ichiga olgan vektor ma’lumotlar bazasi ichki (“on premise”) joylashtirilgan bo’lib, korporativ ma’lumotlarning xavfsizligini ta’minlaydi va tashqi yetkazib beruvchilar yoki uchinchi tomon platformalari bilan ulashilmaydi.
Aniq javoblarni halüsinatsiyalarsiz taqdim etish: Yana bir muhim jihat – xodimlar yoki biznes mijozlariga taqdim etiladigan javoblarning aniq va xatolarsiz yoki “halüsinatsiyalar”siz bo’lishini ta’minlashdir. RAG bu muammoni qat’iy jarayon orqali hal qiladi. Foydalanuvchi savol berganda, tizim niyatni aniqlash dvigatelidan foydalanadi va savolni vektor ma’lumotlar bazasi bilan solishtiradi. Bu solishtirish o’xshashlik bo’yicha qidiruv mantiqiga asoslanadi, ya’ni javoblar kompaniyaning tuzilgan ma’lumotlar bazasida mavjud bo’lgan ma’lumotlarga qanchalik o’xshashligiga qarab tanlanadi. Bu javoblarning aniq va biznes ma’lumotlariga tegishli bo’lishini ta’minlaydi, noto’g’ri yoki chalg’ituvchi javoblar xavfini minimal darajaga tushiradi.
Bundan tashqari, RAG EKRning tuzilgan korporativ bilimlaridan to’liq foydalanishga imkon beradi, bu avval kataloglar, narxlar ro’yxatlari, ma’lumot varaqalari, qo’llanmalar va muammolarni bartaraf etish kabi an’anaviy hujjatlarni yaratishda foydalanilgan. Ushbu tuzilgan ma’lumotlar AI tomonidan javoblarni yaratish jarayoni uchun asosiy hisoblanadi, chunki ular aniq va kontekstual jihatdan muhim javoblarni yaratish uchun asos beradi. Kompaniyaning tuzilgan bilimlar bazasi tomonidan allaqachon vektorlashtirilgan va tashkil etilgan ushbu ma’lumotlardan foydalangan holda, tizim aniq va izchil javoblarni yaratishi mumkin, bu esa korporativ ma’lumotlarni aniq aks ettiradi.
Vektorli ma’lumotlar bazalari, o’xshashlik bo’yicha qidiruv, yaxshi tuzilgan so’rovlar va yuqori sifatli ma’lumotlardan foydalanib, kompaniyalar o’zlarining sun’iy intellektga berilgan savollariga aniq va ishonchli javoblar olishlari mumkin, go’yo ular RAQAMLI MUTAXASSISga berilgan.
Lekin esda tuting, bilim kalitdir va biznes muvaffaqiyatiga yo’l aqlli bilim boshqaruvi orqali o’tadi. EKR 15 yildan beri kompaniyalarga EKR Orchestra usuli bilan bilimlarni tuzilgan tarzda boshqarishda yordam beradi.
