Az új generatív AI technológiák forradalmasítják az üzleti világot, megnyitva előttünk a lehetőségek kapuját. A McKinsey ágazati értesülései alapján a generatív AI már most meghatározó szerepet tölt be a cégeknél, közel egyharmaduk tekinti fő prioritásnak.
Az informatikai vezetők körében egyre népszerűbbnek számító generatív AI-nak már most kiterjedt hatása van több iparágban, különösen a szoftverfejlesztés területén. Az IDC kutatása szerint az informatikai vezetők 40 százaléka hiszi, hogy a generatív AI lehet az újítás motorja a szoftverfejlesztésben.
E piaci folyamatok világos jeleit mutatja, hogy az adatok generatív AI rendszerek számára való előkészítése, és a szoftverek hatékony kifejlesztése a kulcsa annak, hogy a vállalatok profitálni tudjanak a generatív AI nyújtotta előnyökből.
Csoportos problémák és a fejlődés lehetőségei a generatív AI terén
Kétféle fő problémakör övezi a generatív AI-t: az adatok előkészítése és integrálása, valamint a hatékony szoftverfejlesztési képességek kihívásai.
Sok szervezet számára a generatív AI szorosan kapcsolódik a nagy nyelvi modellhez (LLM) és szolgáltatásokhoz, mint például a ChatGPT. Ezek a megoldások lehetővé teszik, hogy a szöveges bemeneteket olyan lekérdezésekké alakítsák, amelyeket egy szolgáltatás is ért, és válaszokat nyújtanak az előzetes tréning adatokon alapulva. Míg a ChatGPT válaszai elegendőek lehetnek egyszerű kérdésekre, a vállalkozásoknak mélyebb megértésre van szükségük specifikus területeiken.
A korlátok kezelésére olyan technikákra van szükség, mint a Retrieval Augmented Generation (RAG). Az RAG lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy adataikat lekérdezhetőké tegyék és beépítsék az LLM műveletekbe. Ezeknek az adatoknak sokféle formája lehet, mint például a társaság tudásbázisai, termék katalógusok vagy szöveges tartalmak PDF-ekben és egyéb dokumentumokban. Ezeknek az adatoknak valóban értelmet adni, szükség van olyan technikákra, mint a „chunkolás”, amely lehetővé teszi a szövegek diszkrét egységekre bontását, amelyek numerikusan reprezentálhatók. A chunkolás az egyes szavakat, mondatokat vagy bekezdéseket veheti figyelembe, és mindegyik megközelítésnek vannak kompromisszumai a pontosság és a számítási költség tekintetében. Míg a chunkolás még mindig fejlődő terület, a folyamatos kísérletezés kritikus a legjobb eredmények elérése érdekében.
Amint az adatok chunkokra vannak bontva, és vektorokká alakulnak, hozzáférhetővé kell tenni őket a generatív AI rendszeren belül. Amikor egy felhasználói kérés beérkezik, azt vektorrá alakítják, majd ez a vektor használatos a vállalat adatainak keresésére és a legjobb szemantikai találatok megtalálására. Ezek a találatok kontextust biztosítanak az LLM számára, segítve a magas minőségű válaszok előállításában.
Az RAG adatok két fő előnnyel járnak. Először is, lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy érzékeny adatokat használjanak a generatív AI-ban, anélkül, hogy azt közvetlenül beágyaznák az LLM-be. Ez a kontrol a adatfelhasználás fölött kulcsfontosságú a magánélet és a biztonság szempontjából. Másodszor, az RAG segítségével biztosítani lehet az időszerű adatokat, biztosítva, hogy az információ mindig naprakész legyen a felhasználók számára.
Bár az RAG bevezetése kihívást jelent az alapul szolgáló technológiák folyamatos fejlődése miatt, fontos a széleskörű hozzáférés biztosítása a generatív AI-hez a fejlesztők számára. A képzett fejlesztőkre irányuló kereslet, akik otthon vannak a chunkolási, vektor beágyazási és LLM-ek alapján járó tudással, meghaladja a jelenlegi kínálatot. Az RAG és a generatív AI munkájának egyszerűsítése a teljes iparág hasznára válik.
AI absztrahálása API-k segítségével: Fejlesztők támogatása
A generatív AI könnyebb hozzáférését fejlesztőknek olyan programozási nyelvek támogatásával érhetjük el, amiket általában használnak. A Python gyakran kapcsolódik a generatív AI-hoz, és az adat tudósok kedvenc nyelve. Azonban 2023-ban a Stack Overflow kutatása szerint csak a harmadik legnépszerűbb. Az részvétel kiszélesítése a generatív AI alkalmazások fejlesztésében és azok integrálásában más rendszerekkel, támogatást nyújtva olyan nyelveknek, mint a JavaScript, a legnépszerűbb programozási nyelv, létfontosságú.
Az API-kra épülő megközelítés segíti a fejlesztőket abban is, hogy hatékonyan integrálják a különböző komponenseket a generatív AI alkalmazásokban. Az ügyfélszolgálati chatbotoktól az összetett munkafolyamatokat kezelő autonóm ügynökökig a generatív AI számos felhasználási területen jelen van. Mindegyik felhasználási eset több komponenst foglal magában az érdeklődési körök kielégítése érdekében. Az ilyen összetettség absztrahálása API-k segítségével megkönnyíti a fejlesztők számára a hosszú távú menedzselést.
Gyakran Ismételt Kérdések (GYIK)
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com