RAG بكلمات واضحة: كيف يعرف الذكاء الاصطناعي لدينا عملك المحدد

الشكوى الرئيسية بشأن مساعدي الذكاء الاصطناعي هي "أنهم يتحدثون بعبارات عامة". يجيب Ali-E بشكل مختلف: عن عملائك، وصفقاتك، وأسهمك. وخلف ذلك توجد تقنية تسمى RAG. دعونا نقسمها ببساطة.

ما هو الخطأ في الذكاء الاصطناعي العادي

نموذج اللغة يعرف "العالم في المتوسط" لكنه لا يعرف شيئًا عن شركتك. اسأله "ما هي الفواتير التي يجب أن أجمعها؟" وهو في الأساس لا يمكنه الإجابة، لأنه لا يرى بياناتك.

ما هو خرقة

RAG (توليد الاسترجاع المعزز) هو أسلوب حيث، قبل الإجابة، يعثر النظام على الأجزاء ذات الصلة من بياناتك ويغذيها في النموذج كسياق. ثم يجيب النموذج من تلك الحقائق، وليس "بشكل عام".

كيف يعمل بالنسبة لنا

يتم تحويل بيانات شركتك (العملاء والعملاء المحتملين والصفقات والمنتجات والفواتير) إلى "تضمينات" - تمثيلات رقمية للمعنى - وتخزينها في قاعدة بيانات. عندما تطرح سؤالاً، يعثر النظام على الفور على الأجزاء الأكثر صلة ويمررها إلى المساعد مع سؤالك.

لماذا يمكن الاعتماد عليها

يعتمد المساعد على الحقائق من قاعدتك بدلاً من اختراعها. وتم إنشاء طبقة RAG بلطف: إذا لم يتم العثور على أي بيانات لسبب ما، فإن النظام ببساطة يجيب من البيانات المباشرة للوحدات - لا توجد أخطاء ولا ردود فارغة.

ماذا يعني بالنسبة لك

تحصل على مساعد على دراية حقيقية بشركتك: فهو يقدم المشورة بشأن عميل معين، ويجد عملاء "هادئين"، ويجيب على الأسئلة المتعلقة بأرقامك. هذا هو الفرق بين اللعبة وأداة العمل.

كل هذا يعمل بالفعل في مرحلة تجريبية. اطرح سؤالاً على المساعد حول بياناتك، واشعر بالفرق.