利用 RAG 技术和 ChatGPT 模型发挥企业知识管理的潜力

企业知识管理是任何现代企业成功的关键要素。结构良好、易于获取且可靠的知识可以决定一家蓬勃发展的公司和一家难以保持竞争力的公司。 

在本文中，我们将探讨一种基于RAG技术（检索增强生成）和ChatGPT模型的创新解决方案，该解决方案有望彻底改变企业知识与内部和外部用户之间的关系管理。

基础：什么是ChatGPT模型？

该解决方案的核心是ChatGPT模型，它是GPT（生成预训练变换器）家族的一员。这些人工智能模型在理解请求和生成一致的文本以回答基于提供的上下文的问题方面表现出非凡的能力。ChatGPT模型专门通过从所有可数字访问的内容中获取的数千GB知识进行训练。

但是什么让这个解决方案真正独特呢？让我们看看它的一些独特特征。

向量数据库的力量

这个解决方案的核心是使用向量数据库。这个数据库将单词和短语表示为多维空间中的点。为什么这如此重要？它允许ChatGPT模型计算单词向量之间的相似性，并选择最合适的单词来回答问题。想象一下，你需要在浩瀚的文本数据海洋中找到特定信息；向量数据库就像指南针，引导你找到所需的答案。

相似搜索：在大海捞针

该解决方案最重要的任务之一是相似性搜索。此功能使ChatGPT模型能够根据用户提供的输入找到相似的单词或短语。想象一下在虚拟的企业信息大海捞针。相似性搜索就像一块磁铁吸引针，帮助您轻松识别相关信息。

通过提示构建上下文

另一个关键因素是通过提示构建上下文。用户提供一个提示或问题，ChatGPT模型使用此输入生成响应。用户提供的上下文在确定模型生成的响应中起着至关重要的作用。这意味着清晰和具体的提示的制定对于获得准确的结果至关重要。

高质量数据：知识的基石

可用数据的质量和数量是ChatGPT模型成功的基础。想象一下建造一座房子：高质量的数据是所有基础的基石。一个充满结构化信息的向量数据库是获得准确可靠结果的关键。

依赖通用知识和企业自身数据之间的差异：RAG模型

检索增强生成 (RAG) 代表了解决企业信息管理和响应质量两个关键方面的关键解决方案。

敏感数据的保护

提供准确无误的答案而无“幻觉”风险。

企业数据保护：企业知识管理的一个基本方面是保护公司的敏感或机密数据。随着使用OpenAI的Chat GPT等人工智能模型，人们担心企业信息可能会被暴露或与第三方共享。RAG解决了这个问题，因为它保持了对企业数据的完全控制。特别是，包含公司结构化信息的向量数据库在内部托管（“本地”），确保企业数据保持安全，不会与外部供应商或第三方平台共享。

提供准确无误的答案：另一个关键方面是确保提供给员工或企业客户的答案是准确无误的，没有错误或“幻觉”。RAG通过严格的过程来应对这一挑战。当用户提出问题时，系统使用意图定义引擎并将问题与向量数据库进行比较。此比较基于相似性搜索逻辑，这意味着答案是根据与公司结构化数据库中信息的相似程度来选择的。这确保了答案的准确性和与业务信息的相关性，最大限度地减少了错误或误导性答案的风险。

此外，RAG允许充分利用EKR的结构化企业知识，这些知识以前用于创建传统文档，如目录、价目表、数据表、手册和故障排除。这些结构化数据对于AI生成响应过程至关重要，因为它们为构建准确且上下文相关的响应提供了基础。利用公司结构化知识库已经矢量化和组织的信息，系统可以生成准确且一致的响应，忠实地反映企业信息。

利用向量数据库、相似性搜索、精心构建的提示和高质量数据，企业可以获得对其向AI提出的问题的准确和可靠的答案，就像是向数字专家提出的一样。

但请记住，知识是关键，通往企业成功的道路在于智能知识管理。EKR 15年来通过EKR Orchestra方法帮助企业以结构化的方式管理知识。