Enterprise RAG ແລະ ຖານຄວາມຮູ້
ອົງກອນສະໄໝໃໝ່ມີຂໍ້ມູນກຳມະສິດທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ—ສັນຍາ, ຄູ່ມືທາງເຕັກນິກ, ແລະ corporate wikis—ທີ່ຍັງຖືກນຳໃຊ້ບໍ່ເຕັມສ່ວນ. ພວກເຮົານຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດທີ່ປອດໄພ ແລະ ປັບໃຫ້ເຂົ້າກັບທ້ອງຖິ່ນຢ່າງສູງ ເພື່ອປ່ຽນຂໍ້ມູນຄົງທີ່ນີ້ໃຫ້ກາຍເປັນ "ສະໝອງອົງກອນ" ແບບໄດນາມິກທີ່ສາມາດສອບຖາມໄດ້.
ສິ່ງທ້າທາຍຂອງອົງກອນ
ການປ້ອນຂໍ້ມູນອັດສະລິຍະທີ່ລະອຽດອ່ອນຂອງອົງກອນເຂົ້າໃນ APIs ສາທາລະນະ (ເຊັ່ນ ChatGPT ມາດຕະຖານ) ຖືເປັນການລະເມີດຄວາມປອດໄພທີ່ສຳຄັນ ແລະ ການລະເມີດ IP. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການດຶງຂໍ້ມູນດ້ວຍມືໃນທົ່ວລະບົບພາຍໃນທີ່ກະຈັດກະຈາຍ ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໃນການດຳເນີນງານຊ້າລົງຢ່າງຮ້າຍແຮງ.
ວິທີການທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): ພວກເຮົາວິສະວະກໍາສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ປ່ຽນເອກະສານພາຍໃນຂອງທ່ານໃຫ້ເປັນ vector ໃນທາງຄະນິດສາດ. ເມື່ອຜູ້ບໍລິຫານ ຫຼື ລະບົບສອບຖາມເຄືອຂ່າຍ, AI ຈະດຶງເອົາບໍລິບົດກຳມະສິດທີ່ຖືກຕ້ອງແທ້ກ່ອນທີ່ຈະສ້າງຄຳຕອບ, ກຳຈັດການ hallucination ໃນທາງໂຄງສ້າງ.
- ໂຄງສ້າງພື້ນຖານສ່ວນຕົວ: ລະບົບນິເວດ LLM ທັງໝົດຖືກນຳໃຊ້ໃນ cloud instances ທີ່ປອດໄພ ແລະ ແຍກອອກ ຫຼື ເຊີບເວີ on-premise. ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຈະບໍ່ອອກຈາກການຄວບຄຸມຂອງທ່ານ ແລະ ບໍ່ເຄີຍຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຝຶກໂມເດລ algorithmic ສາທາລະນະ.
- ອັດສະລິຍະທີ່ປະຕິບັດໄດ້: agent ອັດຕະໂນມັດເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຊັ້ນປະຕິບັດງານຂັ້ນສູງ, ສາມາດສັງລວມຄູ່ມືການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດ 500 ໜ້າ ຫຼື ສະກັດເອົາຂໍ້ກຳນົດທາງການເງິນທີ່ຊັດເຈນ ຈາກສັນຍາທາງກົດໝາຍຫຼາຍພັນສະບັບໃນເວລາ milliseconds.
ຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດ ແລະ ROI
ທ່ານໄດ້ຮັບການໄຫຼວຽນຄວາມຮູ້ພາຍໃນທີ່ບໍ່ມີຄວາມຝືດເຄືອງ. ຄວາມລ່າຊ້າໃນການຕັດສິນໃຈຖືກຫຼຸດລົງເກືອບເປັນສູນ, ການດຳເນີນງານຂ້າມພະແນກຖືກເລັ່ງໃຫ້ໄວຂຶ້ນ, ແລະ ມາດຕະຖານສູງສຸດຂອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນອົງກອນຖືກບັງຄັບໃຊ້ຢ່າງຖາວອນ.