גישה חדשנית לשילוב בינה מלאכותית בארגון
- אלגו ריתם
- אוגוסט 11, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI, Googl, RAG
- 0תגובות
בינה מלאכותית עם לב של מידע: הגישה החדשנית של Ragie לשילוב AI וידע ארגוני
בעידן המודרני, הצלחתו של ארגון תלויה ביכולתו לנצל את עוצמת הבינה המלאכותית (AI) תוך שילוב מקורות המידע הרלוונטיים שלו. זהו אתגר שהחברה הצעירה Ragie נועדה לפתור באמצעות פלטפורמת Retrieval Augmented Generation (RAG) המתקדמת שלה, המאפשרת לארגונים לשלב בקלות את מאגרי הנתונים שלהם עם מודלי שפה גדולים וגנרטיביים של בינה מלאכותית.
מהי Retrieval Augmented Generation וכיצד היא מסייעת לארגונים?
Retrieval Augmented Generation (RAG) היא טכנולוגיה חדשנית המשלבת מידע רלוונטי ממקורות שונים עם בינה מלאכותית גנרטיבית. בעזרתה, ארגונים יכולים לאחזר ולשלב את הידע הספציפי שלהם עם יכולות הייצור והניתוח של מודלי שפה גדולים, במטרה להבטיח שהתוצרים יהיו מדויקים, רלוונטיים ובעלי ערך מוסף.
עד כה, היישום הארגוני של RAG היה מורכב ודרש מהמהנדסים לשלב רכיבים שונים לצינור נתונים. אך עם הפלטפורמה החדשה של Ragie, התהליך הפך לפשוט ונגיש יותר עבור ארגונים.
הפלטפורמה המשולבת של Ragie: מחוברת, חכמה ורלוונטית
הפלטפורמה של Ragie מציעה גישה מנוהלת ואינטגרטיבית לשילוב RAG בארגונים. במקום שמפתחים יצטרכו להרכיב בעצמם את הרכיבים השונים, Ragie מספקת פלטפורמה “מוכנה לשימוש” הכוללת מגוון יכולות חיוניות:
צריכת נתונים ממקורות מגוונים
הפלטפורמה מאפשרת לארגונים לחבר למקורות נתונים שונים כגון Google Drive, Notion ו-Confluence, ולצרוך את המידע הארגוני הרלוונטי למערכת.
חילוץ נתונים עשיר
Ragie לא רק חולצת טקסט ממסמכים, אלא גם מחלצת הקשר ממדיה עשירה כמו תמונות, גרפים וטבלאות, כדי ליצור הבנה מעמיקה של התוכן.
חלוקה סמנטית וקידוד של הנתונים
הפלטפורמה מחלקת את הנתונים שנצרכו ליחידות קטנות יותר באופן סמנטי חכם, ומקודדת אותן לווקטורים הנשמרים במסד נתוני וקטורים.
אינדקסים מתקדמים לאחזור יעיל
Ragie בונה מספר סוגים של אינדקסים מתקדמים, כולל אינדקסי יחידות, אינדקסי תקצירים ואינדקסים היברידיים. אלו מאפשרים אחזור נתונים יעיל ורלוונטי, ומבטיחים שהתוצאות מגיעות ממקורות מגוונים.
דירוג מחדש של התוצאות באמצעות AI
לאחר אחזור היחידות הרלוונטיות, Ragie משתמשת במערכת דירוג מחדש המבוססת על בינה מלאכותית כדי לשפר עוד יותר את הרלוונטיות של התוצאות לפני החזרתן למשתמש.
חדשנות באחזור ודירוג: המפתח לרלוונטיות ומדויקות
כאשר מדובר בשימוש ארגוני של בינה מלאכותית, רלוונטיות ודיוק הם יעדים ראשוניים. Ragie משקיעה מאמצים משמעותיים בחדשנות בתחום האחזור והדירוג של הפלטפורמה, על מנת להבטיח שהתוכן המיוצר יהיה רלוונטי ומדויק ככל האפשר.
אחד התחומים החדשניים שRagie חוקרת הוא הרעיון של ‘חלוקה סמנטית’ – גישה שונה לחלוקת הנתונים שנצרכו ליחידות קטנות יותר, המבוססת על הבנה סמנטית של התוכן ולא רק על גודל יחידה קבוע. זוהי גישה חכמה יותר, המסייעת בהבטחת רלוונטיות גבוהה של התוצאות המאוחזרות.
Ragie משתמשת גם במגוון סוגי אינדקסים מתקדמים כדי לשפר את הרלוונטיות של RAG בארגונים. בשכבה הראשונה ישנם אינדקסי יחידות, הנוצרים על ידי קידוד היחידות של הנתונים לווקטורים. מעליהם ישנם אינדקסי תקצירים עבור כל מסמך שנצרך, המשמשים להגברת הרלוונטיות של התוצאות ולוודא שהתגובות מגיעות ממגוון של מסמכים. הפלטפורמה משלבת גם אינדקסים היברידיים, המאפשרים לRagie לספק גישה מבוססת מילות מפתח וגם גישה סמנטית לאחזור, ובכך להגביר את הגמישות והרלוונטיות.
המטרה העיקרית: לסייע למהנדסים לבנות יישומי AI איכותיים במהירות
בסופו של דבר, המטרה העיקרית של Ragie היא לסייע למהנדסים ארגוניים לבנות יישומי בינה מלאכותית איכותיים ורלוונטיים תוך קיצור זמן הפיתוח. כפי שמסביר Tom Remeika, מנהל המוצר בRagie, “מה שאנחנו עושים הוא באמת לעזור למהנדסים לבנות את יישומי ה-AI שלהם במהירות רבה.”
עם הפלטפורמה האינטגרטיבית והחדשנות הטכנולוגית שלה, Ragie מציעה לארגונים כלי חזק להטמעת בינה מלאכותית איכותית ורלוונטית, תוך שילוב מושכל של המידע הארגוני הייחודי שלהם. בכך, הם מסייעים לארגונים לנצל את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית גנרטיבית, תוך שמירה על לב של מידע עשיר ורלוונטי.
