Введение в MAG-V: Многоагентная система для генерации синтетических данных и проверки траекторий ИИ
В настоящее время большие языковые модели (LLM) интегрируются с многоагентными системами. Эти системы позволяют нескольким интеллектуальным агентам сотрудничать для достижения общей цели. Они улучшают решение задач, повышают качество принятия решений и оптимизируют способности ИИ для удовлетворения различных потребностей пользователей.
Преимущества многоагентных систем
Многоагентные системы распределяют обязанности между агентами, что обеспечивает более эффективное выполнение задач и предлагает масштабируемые решения. Это особенно ценно в таких областях, как поддержка клиентов, где важны точные ответы и адаптивность.
Проблемы с данными
Для развертывания многоагентных систем необходимо создание реалистичных и масштабируемых наборов данных для тестирования и обучения. Недостаток специфических данных и проблемы с конфиденциальностью ограничивают возможности эффективного обучения ИИ. Кроме того, агенты ИИ должны сохранять логическое мышление и точность при выполнении последовательностей действий, чтобы достигать решений.
Решение от Splunk Inc.
Исследователи компании Splunk Inc. предложили инновационную систему под названием MAG-V (Многоагентная система для генерации и проверки синтетических данных). Эта система сочетает классические методы машинного обучения с возможностями LLM для генерации синтетических наборов данных и проверки траекторий ИИ-агентов.
Как работает MAG-V?
MAG-V использует три специализированных агента:
- Исследователь: Генерирует вопросы, имитирующие реальные запросы клиентов.
- Ассистент: Отвечает на основе заранее определенных траекторий.
- Обратный инженер: Создает альтернативные вопросы на основе ответов ассистента.
Этот процесс позволяет системе генерировать синтетические наборы данных, которые тестируют возможности ассистента. В результате из начального набора из 19 вопросов было создано 190 синтетических вопросов, отобранных до 45 высококачественных для тестирования.
Проверка траекторий
MAG-V использует семантическое сходство, графовое редактирование и пересечение аргументов для проверки траекторий. Эти функции обучают модели машинного обучения, такие как k-NN, SVM и случайные леса. Система продемонстрировала эффективность, превзойдя базовые модели GPT-4o на 11% по точности.
Ключевые выводы
- MAG-V продемонстрировала потенциал масштабируемого создания данных для поддержки тестирования и обучения ИИ.
- Детерминированный подход MAG-V обеспечивает стабильные и воспроизводимые результаты.
- Модели машинного обучения, обученные с использованием MAG-V, показали улучшение точности до 11% по сравнению с базовыми моделями.
- Система предлагает экономически эффективную альтернативу дорогим моделям, не уступая по производительности.
- MAG-V адаптируется к различным областям и демонстрирует масштабируемость.
Заключение
Система MAG-V эффективно решает критические задачи в области генерации синтетических данных и проверки траекторий для ИИ. Она предлагает масштабируемое, экономически эффективное и детерминированное решение, что делает её идеальной для разработки надежных ИИ-приложений.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите внедрение решений, подобных MAG-V. Определите, как ИИ может изменить вашу работу, и начните с малого проекта, постепенно расширяя автоматизацию.
Для получения дополнительных рекомендаций по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на первую линию.
