Tekoälyn (AI) nopeatempoisessa maailmassa yritykset etsivät jatkuvasti uusia tapoja käyttää tekoälyä parantaakseen toimintaansa, lisätäkseen tehokkuutta ja luodakseen uusia mahdollisuuksia. Yksi läpimurtomenetelmä on Retrieval Augmented Generation (RAG), joka yhdistää generatiivisen tekoälyn (genAI) yksityiskohtaiseen, asiaankuuluvaan dataan tarkkojen, luotettavien ja hyödyllisten näkemysten tuottamiseksi. Tämä blogi tutkii RAG:ta, sen etuja yrityksille ja sitä, kuinka työkalut, kuten Progress Data Platform, ovat avainasemassa semanttiseen RAG-pohjaiseen generatiiviseen tekoälyratkaisuun.
Aloitetaan siitä, miksi tarvitset RAG-pohjaisen ratkaisun generatiiviseen tekoälysovellukseesi. Puhutaanpa hallusinaatioista.
Grafiikka miehen profiilista vesiputoustyylikaaviolla
Generatiivisten AI-hallusinaatioiden ymmärtäminen
Generatiivinen tekoäly tunnetaan kyvystään luoda uutta sisältöä laajoista tietojoukoista oppimien mallien perusteella. Yksi generatiivisen tekoälyn haasteista on, että se voi joskus tuottaa tietoa, joka vaikuttaa uskottavalta, mutta on virheellistä tai järjetöntä. Tämä ilmiö tunnetaan “hallusinaatioina”.
Hallusinaatioita esiintyy, kun tekoäly tuottaa vastauksia, jotka eivät perustu tietoihin, joihin se on koulutettu, tai millään loogisella perusteella. Nämä voivat olla pieniä epätarkkuuksia tai täysin väärennettyjä tosiasioita. Päivitetty puhelinnumero 2024 maailmanlaajuisesti Liiketoiminnassa hallusinaatiot voivat olla ongelmallisia, mikä johtaa väärään tietoon, virheellisiin päätöksiin ja luottamuksen puutteeseen tekoälyjärjestelmää kohtaan.
Tietojen noudon lisätyn sukupolven (RAG) ymmärtäminen
Maadoittamalla tekoälyvasteet strukturoituun tietokaavioon ja validoimalla ne kattavaa tietomallia vastaan, RAG vähentää merkittävästi hallusinaatioiden mahdollisuuksia. Tämä johtaa tarkempiin, luotettavampiin ja käyttökelpoisempiin તેના મૂળ SEO નિયંત્રણો તેને સરળ છતાં શ oivalluksiin, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä liiketoiminnan päätöksenteossa.
RAG on menetelmä, joka yhdistää agb directory liiketoimintadatan generatiivisiin tekoälymalleihin lisäämällä erityistä kontekstia ja merkitystä samalla kun tunnistaa ja vähentää hallusinaatioita generatiivisen tekoälyn vastauksessa. Tämä konteksti tulee usein taksonomioista tai ontologioista, jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään dataa. Tietokaavion avulla RAG löytää suhteita ja yhteyksiä.
