Με λίγα λόγια
- Η εκπαίδευση του δικού σας AI δεν είναι ούτε απαραίτητη ούτε χρήσιμη για τις περισσότερες εταιρείες. Ο συνηθισμένος τρόπος ονομάζεται Retrieval-Augmented Generation ή RAG για συντομία.
- Με το RAG, το σύστημα αναζητά σχετικές ενότητες στα έγγραφά σας για κάθε ερώτηση και επιτρέπει μόνο στο μοντέλο γλώσσας να απαντήσει από αυτές, αναφέροντας την πηγή.
- Η ποιότητα εξαρτάται κυρίως από τα έγγραφά σας: ενημερωμένα, καθαρά, χωρίς διπλότυπα και με σαφή δικαιώματα πρόσβασης.
- Τα μοντέλα γλώσσας μπορούν να λειτουργήσουν σε κέντρα δεδομένων της ΕΕ ή στους δικούς σας διακομιστές. Η τοπική τεχνητή νοημοσύνη φέρνει τον έλεγχο, αλλά κοστίζει υλικό και συντήρηση.
Εκπαιδεύστε το δικό σας AI; Συνήθως δεν είναι απαραίτητο
Όταν οι άνθρωποι μιλούν για «δική τους τεχνητή νοημοσύνη», συχνά εννοούν ένα από τα τέσσερα πράγματα. Διαφέρουν πολύ σε προσπάθεια και όφελος:
| προσέγγιση | Τι συμβαίνει | Καλό για | Όρια |
|---|---|---|---|
| Κοινή χρήση εγγράφων στη συνομιλία | Τα έγγραφα μεταφορτώνονται για μια ερώτηση | Ατομικές εργασίες, γρήγορες δοκιμές | Χωρίς μόνιμη γνώση, χωρίς διαχείριση δικαιωμάτων |
| RAG | Το σύστημα αναζητά τα έγγραφά σας και απαντά από τις τοποθεσίες που βρέθηκαν | Εγχειρίδια, οδηγίες, γνώσεις προϊόντων, εξυπηρέτηση πελατών | Εξαρτάται από την ποιότητα των εγγράφων |
| λεπτομέρεια | Ένα μοντέλο επανεκπαιδεύεται με παραδείγματα | Ομοιόμορφο στυλ, σταθερές μορφές, ειδικές ταξινομήσεις | Κακό για γεγονότα που αλλάζουν, προσπάθεια με κάθε αλλαγή |
| Εκπαιδεύστε το δικό σας μοντέλο | Ένα μοντέλο δημιουργείται από την αρχή | Έρευνα, πολύ μεγάλοι οργανισμοί | Πρακτικά δεν έχει νόημα για τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις |
Για τη γνώση των αλλαγών, όπως οι τιμές, οι διαδικασίες ή τα δεδομένα προϊόντων, το RAG είναι σχεδόν πάντα η καλύτερη επιλογή. Η τελειοποίηση μπορεί να συμπληρώσει όταν το στυλ ή η μορφή πρέπει να είναι πολύ συνεπή.
Έτσι λειτουργεί το RAG
Η διαδικασία περιγράφηκε το 2020 σε μια εργασία από ερευνητές με επικεφαλής τον Patrick Lewis και αποτελεί πλέον το πρότυπο για εφαρμογές γνώσης. Με απλά λόγια έχει ως εξής:
- Συλλέξτε έγγραφα: Εγχειρίδια, οδηγίες, φύλλα προϊόντων, συμβόλαια, προηγούμενες απαντήσεις, από χώρους αποθήκευσης όπως το SharePoint, μονάδες δίσκου ή το wiki.
- Αποσυναρμολόγηση: Τα έγγραφα χωρίζονται σε ενότητες με νόημα, για παράδειγμα σύμφωνα με επικεφαλίδες.
- Κάντε αναζήτηση: Κάθε ενότητα λαμβάνει μια μαθηματική περιγραφή της σημασίας της και καταλήγει σε μια διανυσματική βάση δεδομένων, που συχνά συμπληρώνεται από μια κλασική αναζήτηση λέξεων-κλειδιών.
- Αναζήτηση: Βρίσκονται οι πιο κατάλληλες ενότητες για κάθε ερώτηση, μόνο από έγγραφα που επιτρέπεται να δει το άτομο που κάνει την ερώτηση.
- Απάντηση: Το γλωσσικό μοντέλο διατυπώνει την απάντηση από αυτές τις ενότητες και παραθέτει τις πηγές. Αν η απάντηση δεν υπάρχει στα έγγραφα, το λέει.
Τυπικές αποστολές
- Εσωτερική γνώση: Οι εργαζόμενοι ρωτούν για τις διαδικασίες, τις κατευθυντήριες γραμμές ή τις ευθύνες και λαμβάνουν μια απάντηση με έναν σύνδεσμο προς το έγγραφο.
- Τεχνική υπηρεσία: Οι τεχνικοί σέρβις μπορούν να βρουν τη σωστή θέση στα εγχειρίδια και τις οδηγίες συντήρησης, ακόμη και εν κινήσει.
- Εξυπηρέτηση πελατών: Α AI chatbot ή ένας βοηθός email απαντά σε ερωτήσεις από τα έγγραφα του προϊόντος σας.
- Συμβάσεις και προσφορές: Αναφορές σε προθεσμίες, υποχρεώσεις ή απαιτήσεις μπορούν να βρεθούν γρήγορα σε μεγάλα έγγραφα.
Γιατί αποτυγχάνουν οι βάσεις δεδομένων γνώσης
- Παλαιά και διπλότυπα έγγραφα: Εάν υπάρχουν τρεις εκδόσεις μιας πολιτικής στο αρχείο, το AI μπορεί να βρει τη λάθος.
- Σαρωμένα αρχεία PDF και υπολογιστικά φύλλα: Χωρίς καλή αναγνώριση και προετοιμασία κειμένου, το περιεχόμενο χάνεται.
- Λείπουν δικαιώματα: Εάν η τεχνητή νοημοσύνη βλέπει τα πάντα, όλοι θα δουν σύντομα τα πάντα, συμπεριλαμβανομένων των μισθοδοτικών καταστάσεων. Τα δικαιώματα πρόσβασης πρέπει να ισχύουν κατά την αναζήτηση.
- Χωρίς μέτρηση: Χωρίς ερωτήσεις δοκιμής με γνωστές απαντήσεις, κανείς δεν ξέρει πόσο συχνά το σύστημα είναι σωστό.
- Χωρίς πηγές: Οι απαντήσεις χωρίς αναφορές δεν μπορούν να ελεγχθούν και η εμπιστοσύνη χάνεται.
Τοπική τεχνητή νοημοσύνη ή σύννεφο ΕΕ;
Υπάρχουν τρεις τρόποι λειτουργίας του γλωσσικού μοντέλου. Οι μεγάλοι πάροχοι προσφέρουν τα μοντέλα τους σε κέντρα δεδομένων της ΕΕ και, για επιχειρήσεις και προσφορές API, δηλώνουν ότι δεν χρησιμοποιούν δεδομένα πελατών για εκπαίδευση από προεπιλογή. Ελέγξτε αυτό στους όρους της σύμβασης. Υπάρχουν και ευρωπαίοι πάροχοι. Και υπάρχουν ανοιχτά μοντέλα, όπως αυτά από το Mistral AI, το Meta ή το Alibaba, που μπορείτε να εκτελέσετε στους δικούς σας διακομιστές.
Η τοπική τεχνητή νοημοσύνη φέρνει τον πλήρη έλεγχο των δεδομένων. Για αυτό χρειάζεστε κατάλληλο υλικό με επεξεργαστές γραφικών, συντήρηση και ενημερώσεις και τα καλύτερα ανοιχτά μοντέλα δεν επιτυγχάνουν την ποιότητα των μεγαλύτερων μοντέλων cloud σε κάθε εργασία. Για πολλές εταιρείες, ένα μοντέλο σε ένα κέντρο δεδομένων της ΕΕ με σαφές συμβόλαιο είναι η λογική μέση λύση. Τα τοπικά μοντέλα αξίζουν τον κόπο για ιδιαίτερα ευαίσθητα δεδομένα ή πολύ μεγάλους όγκους. Μπορείτε να μάθετε ποια διαδρομή ταιριάζει στα δεδομένα σας Συμβουλευτική τεχνητής νοημοσύνης.
Απόρρητο και ασφάλεια
Τα προσωπικά δεδομένα σε έγγραφα παραμένουν προσωπικά δεδομένα. Πρέπει να υπάρχει νομική βάση, συμβάσεις για την επεξεργασία παραγγελιών και κανόνες διαγραφής. Το Ευρωπαϊκό Συμβούλιο Προστασίας Δεδομένων συζήτησε λεπτομερώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και τα προσωπικά δεδομένα σε μια γνώμη του Δεκεμβρίου 2024. Το OWASP αναφέρει ρητά τις ευπάθειες σε συστήματα διανυσμάτων και ενσωμάτωσης ως κίνδυνο, για παράδειγμα εάν δεν ισχύουν τα δικαιώματα αναζήτησης. Και τα έγγραφα μπορεί να περιέχουν κρυφές οδηγίες που προορίζονται να χειριστούν το σύστημα. Γι' αυτό είναι σημαντικό να ελέγχετε τα δικαιώματα για κάθε αναζήτηση, να ελέγχετε τις πηγές και να καταγράφετε απαντήσεις.
Ξεκινώντας
- Επιλέξτε μια περιοχή γνώσης: για παράδειγμα εγχειρίδια σέρβις ή εσωτερικές οδηγίες.
- Εκκαθάριση εγγράφων: Διαγράψτε τις παλιές εκδόσεις, καθορίστε τους υπεύθυνους.
- Συλλέξτε ερωτήσεις δοκιμής: 30 έως 50 πραγματικές ερωτήσεις με τη σωστή απάντηση και τοποθεσία.
- Πιλότος με ομάδα: Μετρήστε τα αποτελέσματα, ενσωματώστε σχόλια και, στη συνέχεια, αναπτύξτε.
Πηγές
- Lewis et al.: Ανάκτηση-αυξημένη γενιά για εργασίες NLP με ένταση γνώσης, NeurIPS 2020
- OWASP: Top 10 για Εφαρμογές LLM 2025
- Ευρωπαϊκό Συμβούλιο Προστασίας Δεδομένων: Δήλωση 28/2024 για τα μοντέλα AI
- OpenAI: Εταιρικό απόρρητο
- Κανονισμός (ΕΕ) 2016/679 (Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων): EUR-Lex