Uzņēmumi, kas pārejusi pie RAG izmantošanas ģeneratīvajai AI
Aptauja, ko veica Exa Enterprise AI, ExaWizards Group meitasuzņēmums, par ģeneratīvās AI izmantošanu atklāja, ka aptuveni pusēm uzņēmumu ir iekšējās datu integrācijas procesā iesaistīta RAG (Datu atgūšanas papildinātais ģenerēšana) pieeja. Tas norāda uz pāreju uz RAG izmantošanu, lai iespējotu ļoti pielāgotas AI lietojumprogrammas industrijās. Šī ir ceturtais sērijas aptauja, kas sākās 2023. gada aprīlī, ar jaunākajiem atbildēm, kas iegūtas no 402 indivīdu no 302 uzņēmumiem, norādot augošu tendenci RAG izmantošanā.
RAG saprašana AI tehnoloģijā
RAG jēdziens, kas nozīmē Datu atgūšanas papildināto ģenerēšanu, risina izcilu valodas modeļu, piemēram, OpenAI’s ChatGPT un Google Gemini, ierobežojumus, kad tie tiek izmantoti uzņēmējdarbības vidē. Tas ir izstrādāts, lai novērstu dezinformāciju, integrējot īpašumā esošos datus, piemēram, produktu un privātuma datus, tieši AI mācību modeļos. Izstrādājot AI modeļus privātajos serveros un datu bāzēs, RAG papildina lielizmēra valodas modeļu esošās iespējas, piedāvājot pielāgotu risinājumu, kas ievēro uzņēmuma datu konfidencialitāti.
Ģeneratīvā AI: Uzņēmumu izmantošana un izaicinājumi
Pētījums atspoguļo, ka gandrīz 40% uzņēmumu, kas iesaistījušies RAG, ir ziņojuši par ievērojamu ģeneratīvās AI ikdienas lietojuma līmeni. Turklāt aptuveni 60% šo firmu ir tā sauktā “5. līmeņa” lietošana, kas nozīmē ikdienas lietošanu, kas ir ievērojama attīstība salīdzinājumā ar iepriekšējiem rādītājiem. Neskatoties uz šiem panākumiem, 40% aptaujāto cīnās ar datu pārvaldības jautājumiem, sākot no neformāta datiem līdz nepieciešamībai uzlabot priekšapstrādi.
Ģeneratīvā AI izplatība uzņēmumos
Ģeneratīvās AI izvietošanas pieaugums visa organizācijā ir pieaudzis, un modeļi tagad ir pieņemti vairāk nekā pusē no aptaujātajiem uzņēmumiem, salīdzinot ar tikai 30% iepriekšējos pētījumos. Šī plaši izplatītās pieņemšanas tendence ir atvieglojusi labāku iekšējo sadarbību un datu koplietošanas praksi, kas ir novedusi pie ģeneratīvās AI rīku ikdienas lietojuma palielināšanās.
Stratēģijas plašai ģeneratīvās AI pieņemšanai
Šķiet, ka priekšaplikums ģeneratīvās AI pieņemšanai ir iekšējo norāžu izplatīšana un efektīvu lietojuma piemēru kopīgošana uzņēmumā. Kā norāda aptaujātie uzņēmumi, ilgtspējīga integrācija tiek būtiski sasniegta, izmantojot RAG, īpaši organizācijās, kur liela vairākums darbinieku izmanto ģeneratīvās AI rīkus.
Atziņas no Exa Enterprise AI izpilddirektora
Exa Enterprise AI izpilddirektors Tacu Umezava ir uzsvēris pieaugsto uzmanību pret RAG un to izstrādātā produkta “exaBase Generative AI” veiktspēju. Viņš komentēja RAG efektivitāti, sniedzot ātrākus atbilžu rezultātus no AI. Umezawa arī savienoja palielināto AI rīku ieviešanu ar uzlabotu produktivitāti un kompāniju veiktajiem apjomīgiem pūliņiem aizgādēt kultūru, kas veicina efektīvu šo tehnoloģiju izmantojumu. Viņš prognozē, ka RAG turpmākā pieņemšanā būs atslēga uz turpmākiem efektivitātes uzlabojumiem.
Exa Enterprise AI veiktā aptauja atklāj nozīmīgas atziņas par Retrieval-augmented Generation (RAG) pieņemšanu uzņēmumu AI modeļos. Šeit ir dažas faktu, jautājumu, izaicinājumu, priekšrocību un trūkumu, kas saistīti ar šo tematu:
Saistoši fakti:
1. RAG uzlabo ģeneratīvās AI precizitāti, apvienojot nepieciešamo datu atgūšanu ar jauna satura ģenerēšanu, piedāvājot pielāgotas atbildes, pamatojoties uz īpašuma datu kopām.
2. Ģeneratīvā AI ar RAG var būt kritiska augsti regulētās nozarēs, piemēram, finansēs un veselības aprūpē, kur precīza, atbilstoša un aktuāla informācija ir būtiska.
3. Ģeneratīvās AI pieņemšana var novest pie datu analītikas un lēmumu pieņemšanas demokratizācijas dažādos organizācijas līmeņos, potenciāli ļaujot vairāk darbiniekiem izveikt AI savā darbā.
Svarīgi jautājumi un atbildes:
J1: Kas ir Ģeneratīvā AI?
A1: Ģeneratīvā AI attiecas uz mākslīgā inteliģences modeļiem, kas spēj radīt jaunu saturu vai datus, kas līdzinās cilvēka radījumam, piemēram, tekstam, attēliem vai mūzikai.
J2: Kāpēc RAG pieeja kļūst par populāru uzņēmumu vidū?
A2: RAG risina dezinformācijas problēmu un nepieciešamību pēc pielāgošanas AI atbilžu, kas ir būtisks uzņēmumiem, kas vajag iekļaut savas datu kopas, lai nodrošinātu precīzākas AI lietojumprogrammas.
Galvenie izaicinājumi:
– Nodrošināt iekšējo datu visaptverošumu un kvalitāti, lai padarītu RAG sistēmu efektīvu.
– RAG integrēšanas sarežģītība esošajos darba plūsmu un sistēmās uzņēmumā.
– Uzturēt līdzsvaru starp ģeneratīvo AI risinājumu pielāgojamību un mērogojamību.
– Risināt privātuma un drošības raizes, kas saistītas ar īpašumu datu iekļaušanu AI modelos.
Kontroversijas:
– Īpašumu datu iekļaušana AI modeļos rada potenciālas datu privātuma un drošības problēmas.
– Eksistē raizes par AI “melnās kastes” dabu, kur lēmumu pieņemšanas process nav vienmēr pārredzams, pat ar RAG uzlabotiem modeļiem.
Priekšrocības:
– RAG var ievērojami samazināt kļūdas un dezinformāciju AI radītajā saturā, izmantojot precīzus un uzņēmuma specifiskus datu avotus.
– Pielāgotie AI risinājumi var uzlabot darbības efektivitāti un produktivitāti organizācijās.
– Veicina inovācijas, ļaujot izveidot ļoti pielāgotas lietojumprogrammas, kas atbilst konkrētu nozaru vajadzībām.
Trūkumi:
– RAG sistēmu ieviešanas sarežģītība var būt resursu intensīva un prasīt būtisku tehnisko ekspertīzi.
– Tas var radīt neatkarību no īpašumiem, riskējot ar datu iegulšanu un potenciālajām grūtībām, ja nākotnē būs nepieciešamība mainīt AI pakalpojumu sniedzējus.
Ieteicamie saistītie resursi:
– Lai uzzinātu vairāk par ģeneratīvo AI un tās jaunākajiem sasniegumiem, apmeklējiet OpenAI.
– Lai iegūtu plašāku perspektīvu par AI pielietojumu dažādās nozarēs, jums varētu atsaukties uz DeepMind vai IBM Watson.
– Tiem, kas interesējas par etikas jautājumiem saistībā ar AI, var izpētīt saturu, ko sniedz Partnership on AI.
Atcerieties, ka ir svarīgi pārbaudīt URL adreses, pirms tās iekļaujat kā atsauces, lai pārliecinātos, ka tās ved uz uzticamiem un autoritatīviem avotiem.