Трансформация корпоративного поиска с помощью генеративного искусственного интеллекта

Метаморфоза в корпоративном поиске преображение с генеративным искусственным интеллектом

Предприятия сталкиваются с растущей проблемой: быстрого и эффективного поиска нужных данных. Большинство внутренних знаний скрыто под поверхностью и разбросано по множеству различных приложений. В то время как традиционные инструменты поиска на основе ключевых слов долго были стандартом, они часто не справляются с пониманием контекста, намерений и тонкостей человеческого языка.

К счастью, все это меняется с помощью генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Часто синонимом больших языковых моделей (LLM) и используемого в открытом Интернете, генеративный ИИ также может быть чрезвычайно полезен в предприятии. В этой статье будут рассмотрены эволюция традиционного поиска и стратегии управления знаниями на основе генеративного ИИ, используемые сегодня организациями, основанными на данных.

Ограничения традиционного поиска

Традиционные поисковые системы предприятий сильно полагаются на сопоставление ключевых слов. Пользователи вводят запрос, и система возвращает результаты на основе наличия этих ключевых слов в документах. В то время как такой подход может быть эффективным для простых запросов, он имеет недостатки при более сложных запросах на естественном языке.

• LlamaIndex Добавьте уникальные данные в свои заявки на программу LLM легко
• Гипотезно-ориентированное моделирование как компас для навигации в неопределенном будущем
• Как оптимизировать доходы, используя динамическое ценообразование?

Проблемой традиционных поисковых систем являются контекстуальные слепые пятна. Когда каждое ключевое слово рассматривается в изоляции, результаты могут быть несвязанными. Добавление особенностей языка – синонимов, омонимов или смыслообразующих зависимостей – только запутывает поисковые системы еще больше. К тому же, специфические для отрасли запросы могут добавить еще больше сложности, когда в игру вступают отраслевой жаргон или технические термины.

Это может вызывать проблемы с надежностью, безопасностью и безопасностью. Хотя исключительно точная, адекватно основанная информация может быть менее важной вне предприятия, это не является вариантом для пользователей бизнеса. Фактически, даже при использовании генеративного ИИ это по-прежнему проблема для пользователей на рабочем месте и за его пределами. Не забывайте, генеративный ИИ может помочь нам быстро создавать, но быстрее не означает лучше. Поиск в предприятии – с помощью ИИ или без него – требует уровня внимательности, которого традиционный поиск в одиночку не может обеспечить.

Еще одной проблемой является масштабируемость. Современные предприятия генерируют огромное количество структурированных и неструктурированных данных, что делает все более трудным отслеживание всей информации из разных источников данных. Например, традиционные инструменты поиска могут испытывать проблемы с получением информации из документа, PDF-файла, видеоклипа или конкретной выдержки из научной статьи.

Еще одна область, где многое можно улучшить, – это пользовательский опыт. Работники знаний заняты больше, чем когда-либо, и потребительская технология научила их ожидать быстрого и точного поиска, похожего на Google. Когда предприятийский поиск не соответствует ожиданиям, страдает производительность и мораль, а в конечном итоге бизнес теряет время и деньги.

Генеративный предприятийский поиск для управления знаниями нового поколения

Возможность ИИ понимать, обрабатывать, резюмировать и генерировать контент в масштабе является непревзойденной. Выполнение этих задач по миллионам, даже миллиардам документов приводит к экономии времени и денег, которые нельзя оспорить. Это упрощает продуктивность человека и приводит к принятию лучших решений, и это только начало.

По данным Accenture, до 40% рабочих часов будет дополнено или автоматизировано с помощью генеративного ИИ. Хотя это будет различаться по отраслям, написание, программирование и исследование – все области управления знаниями, которые будут пользоваться значительными преимуществами от поиска и обнаружения, основанных на генеративном ИИ. Однако так же важно помнить, что поиск, основанный на машинном обучении, не является надежным и принимающие решения должны приоритезировать ИИ-решения, которые прежде всего безопасны. Это делится на две категории: безопасность и надежность. Первое будет сосредоточено на конфиденциальности данных, правах доступа и инфраструктуре идентификации. Второе больше фокусируется на правильном цитировании материалов, предоставлении точных результатов и ответов, которые лишены иллюзий.

Следующим шагом является простое начало для организаций. Руководители должны сосредоточиться на областях, где производительность имеет особое значение, и строить на этом основе. Затем изучите потенциальные модели и их окружения размещения, чтобы убедиться, что они будут соответствовать операционным и регуляторным требованиям. Например, в случае химических применений нужно убедиться, что ваше решение настроено на химическую терминологию перед развертыванием для ответа на вопросы пользователей.

Вызовы и перспективы

В то время как генеративный предприятий поиск изменит нашу работу, он не без проблем. Защита данных является важным аспектом для организаций, обеспечивая безопасность обращения с конфиденциальными или личными данными и соответствие отраслевым нормам и правилам.

Мониторинг и настройка моделей искусственного интеллекта, особенно для определенных областей, может требовать значительных ресурсов. Наконец, внедрение генеративного поиска в существующие рабочие процессы и системы создает определенные сложности, как и любая новая технология. Процесс может показаться формидабельным, но стоит вложить усилия на короткой перспективе.

Как упоминалось ранее, даже с огромным прогрессом в генеративном искусственном интеллекте, мы должны рассматривать решения и их результаты критически. Так как технология находится еще в начальной стадии, галлюцинации являются распространенными и иногда трудно заметить, и принятие соответствующих мер безопасности всегда останется движущейся целью для предприятий.

Генеративный предприятий поиск представляет собой парадигмальный сдвиг в том, как организации получают доступ к своим данным и они ими пользуются. Сила генеративного искусственного интеллекта позволяет предприятиям освободиться от оков традиционного поиска по ключевым словам и открыть новые идеи и возможности для бизнеса. По мере развития искусственного интеллекта возможности генеративного предприятий поиска становятся все более доступными, сделав его важным инструментом для организаций, мыслящих о будущем.

Статья написана Якубом Заврелом, основателем и генеральным директором Zeta Alpha