Усовершенствование ИИ с помощью Astute RAG
Использование технологии извлечения информации для улучшения генерации (RAG) стало важным шагом в развитии возможностей больших языковых моделей (LLM). Astute RAG предлагает эффективные решения для повышения точности ответов и устранения неясностей, связанных с внешними данными.
Проблемы и решения
Системы RAG сталкиваются с рядом проблем:
- Несовершенное извлечение данных: До 70% извлеченных данных могут не содержать правильных ответов.
- Конфликты знаний: В 19.2% случаев наблюдаются несоответствия между внутренними и внешними источниками информации.
Astute RAG предлагает следующие решения:
- Использование внутреннего знания как основы для генерации.
- Постепенная консолидация: Метод многократной доработки информации для достижения надежных данных.
- Фильтрация: Удаление нерелевантных и вредных данных.
Преимущества Astute RAG
Результаты исследований показали, что Astute RAG превосходит традиционные системы RAG:
- Увеличение точности: На 6.85% выше, чем у аналогичных систем.
- Поддержание высокой производительности даже в неблагоприятных условиях.
- Достижение надежности выводов за счет устранения конфликтов знаний.
Выводы
Astute RAG эффективно решает проблемы конфликта знаний и несовершенного извлечения, обеспечивая более точные и надежные ответы от LLM. Это решение подходит для реальных приложений и позволяет компаниям улучшить свои процессы с использованием ИИ.
Как внедрять ИИ в вашу работу
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, вот несколько шагов:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение и начинайте с небольшого проекта.
- Постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам!
