План-поиск: улучшение генерации для больших языковых моделей

“`html

Решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации принятия решений

Принятие решений имеет ключевое значение для организаций и включает в себя анализ данных и выбор наиболее подходящей альтернативы для достижения конкретных целей. В сценариях бизнеса, таких как сети фармацевтического распределения, компании сталкиваются с сложными решениями, такими как определение того, какие заводы эксплуатировать, сколько сотрудников нанять и оптимизация производственных затрат при обеспечении своевременной доставки. Традиционно задача принятия решений требует планирования необходимого анализа, извлечения соответствующих данных и принятия решений на основе этих данных.

Преимущества практических решений:

Автоматизация планирования анализа данных
Повышение эффективности принятия решений
Улучшение производственных процессов
Максимизация использования ресурсов

Новые методы принятия решений с использованием искусственного интеллекта

Исследователи предложили новую задачу под названием Decision QA, которая направлена на обеспечение возможности языковым моделям (LMs) принимать оптимальные решения путем анализа структурированных данных и бизнес-правил. Метод PlanRAG (Plan-then-Retrieval Augmented Generation) значительно улучшает производительность принятия решений языковыми моделями по сравнению с современными методами. PlanRAG превосходит существующие методы на 15,8% в сценарии Locating и на 7,4% в сценарии Building.

Преимущества метода PlanRAG:

Эффективное решение простых и сложных вопросов принятия решений
Выдающаяся производительность на реляционных и графовых базах данных
Эффективное реализация многопереходного рассуждения на графовых базах данных

Применение искусственного интеллекта в бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте PlanRAG: A Plan-then-Retrieval Augmented Generation for Generative Large Language Models as Decision Makers.