تولید افزوده شده با بازیابی ژنریک: طرحی برای بهبود داده های هوش مصنوعی ایمن از نظر نوع

در چشم انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، مدل های زبانی بزرگ (LLM) به عنوان ابزارهای تحول آفرین ظاهر شده اند، قادر به تولید متن های به طرز چشمگیری شبیه به انسان، خلاصه سازی اسناد پیچیده و حتی نوشتن کد. با این حال، با وجود تمام توانایی های خلاقانه آنها، شرکت ها در سراسر جهان با یک چالش مهم دست و پنجه نرم می کنند: استفاده از این قدرت برای وظایف حیاتی که نیازمند دقت، قابلیت اطمینان و ساختار هستند. ماهیت خلاقانه و گاه غیرقابل پیش بینی LLM ها می تواند یک مسئولیت باشد، زمانی که هدف پردازش داده ها است، نه فقط تولید نثر.

اینجاست که الگوی تولید افزوده شده با بازیابی (RAG) وارد تصویر می شود و LLM ها را در داده های واقعی و خاص دامنه پایه گذاری می کند. اما حتی RAG نیز یک محدودیت پنهان دارد. اغلب متن غیر ساختاریافته ای تولید می کند که نیازمند پردازش های بعدی شکننده و مستعد خطا است. راه حل؟ یک رویکرد پیشرفته تر و قوی تر: تولید افزوده شده با بازیابی ژنریک با ایمنی نوع. این روش شناسی نشان دهنده یک جهش عظیم به جلو است و LLM ها را از مکالمه کنندگان باهوش به موتورهای پردازش داده های منظم و قابل اعتماد تبدیل می کند که می توانند به نسل بعدی اتوماسیون سازمانی قدرت دهند.

این راهنمای جامع این تکنیک پیشرفته را بررسی می کند، اجزای آن را تجزیه می کند، کاربردهای جهانی آن را به نمایش می گذارد و طرحی برای پیاده سازی ارائه می دهد. ما از اصول اولیه LLM ها و RAG به دنیای پیچیده استخراج داده های ساختاریافته و ایمن از نظر نوع سفر خواهیم کرد و نحوه ساخت سیستم های هوش مصنوعی را که می توانید واقعاً به آنها اعتماد کنید، آشکار خواهیم کرد.

درک مبانی: از LLM ها تا RAG

برای قدردانی از اهمیت RAG ایمن از نظر نوع، ابتدا باید بلوک های ساختمانی را که بر آن استوار است درک کنیم. تکامل از LLM های مستقل به سیستم های RAG آگاه از زمینه، صحنه را برای این نوآوری سطح بعدی آماده می کند.

قدرت و خطر مدل های زبانی بزرگ (LLM)

مدل های زبانی بزرگ، مدل های یادگیری عمیق هستند که بر روی مقادیر زیادی از داده های متنی از سراسر اینترنت آموزش دیده اند. این آموزش آنها را قادر می سازد تا زبان را با تسلط خیره کننده ای درک و تولید کنند. نقطه قوت اصلی آنها در توانایی آنها در تشخیص الگوها، زمینه و تفاوت های ظریف در ارتباطات انسانی نهفته است.

• نقاط قوت: LLM ها در کارهایی مانند ایجاد محتوا، ترجمه، خلاصه سازی و ایده پردازی عالی هستند. آنها می توانند ایمیل ها را پیش نویس کنند، متن های بازاریابی بنویسند و موضوعات پیچیده را به زبان ساده توضیح دهند.
• نقاط ضعف: دانش آنها در زمان آخرین آموزش آنها منجمد شده است و آنها را از رویدادهای اخیر ناآگاه می کند. مهمتر از آن، آنها مستعد "توهم" هستند - با اطمینان حقایق، ارقام یا منابع را اختراع می کنند. برای هر فرآیند تجاری که به دقت واقعی متکی است، این یک خطر غیرقابل قبول است. علاوه بر این، خروجی آنها، به طور پیش فرض، نثر غیر ساختاریافته است.

ورود به تولید افزوده شده با بازیابی (RAG): پایه گذاری هوش مصنوعی در واقعیت

RAG برای کاهش نقاط ضعف اصلی LLM ها توسعه یافته است. آن را به عنوان دادن امتحان کتاب باز به مدل به جای درخواست یادآوری همه چیز از حافظه در نظر بگیرید. این فرآیند به طرز ظریفی ساده و در عین حال قدرتمند است:

1. بازیابی: هنگامی که کاربر سوالی می پرسد، سیستم RAG بلافاصله آن را به LLM نمی فرستد. در عوض، ابتدا یک پایگاه دانش خصوصی و انتخاب شده (مانند اسناد داخلی شرکت، کتابچه راهنمای محصول یا پایگاه داده گزارش های مالی) را برای اطلاعات مرتبط جستجو می کند. این پایگاه دانش اغلب در یک پایگاه داده برداری تخصصی برای جستجوی معنایی کارآمد ذخیره می شود.
2. افزودن: قطعه های اطلاعات مرتبط بازیابی شده از پایگاه دانش سپس با سوال اصلی کاربر ترکیب می شوند. این متن ترکیبی، غنی از زمینه واقعی، یک اعلان جدید و بهبود یافته را تشکیل می دهد.
3. تولید: این اعلان افزوده شده سپس به LLM ارسال می شود. اکنون، مدل اطلاعات خاص، به روز و واقعی را که برای تولید یک پاسخ دقیق و مرتبط نیاز دارد، در اختیار دارد و مستقیماً به منابع خود استناد می کند.

RAG یک تغییر دهنده بازی است. این به طور چشمگیری توهمات را کاهش می دهد، به LLM ها اجازه می دهد از داده های اختصاصی و زمان واقعی استفاده کنند و مکانیزمی برای تأیید منبع فراهم می کند. این دلیلی است که بسیاری از چت بات های هوش مصنوعی مدرن و ابزارهای جستجوی سازمانی موثر هستند. اما هنوز یک مشکل اساسی را حل نمی کند.

چالش پنهان: مشکل "نوع" در RAG استاندارد

در حالی که RAG اطمینان می دهد که *محتوای* پاسخ LLM از نظر واقعی پایه گذاری شده است، *ساختار* آن را تضمین نمی کند. خروجی معمولاً یک بلوک متن زبان طبیعی است. برای بسیاری از برنامه های کاربردی سازمانی، این یک مانع بزرگ است.

وقتی "به اندازه کافی خوب" به اندازه کافی خوب نیست

تصور کنید که نیاز دارید پردازش فاکتورهای ورودی از تامین کنندگان در سراسر جهان را خودکار کنید. هدف شما استخراج اطلاعات کلیدی و وارد کردن آن به سیستم حسابداری خود است. یک سیستم RAG استاندارد ممکن است خلاصه ای مفید ارائه دهد:

"این فاکتور از 'Global Tech Solutions Inc.' است، شماره INV-2023-945. مبلغ کل قابل پرداخت 15,250.50 یورو است و پرداخت تا 30 اکتبر 2023 سررسید است. موارد ذکر شده شامل 50 واحد 'سرورهای با کارایی بالا' و 10 'سوئیچ شبکه سازمانی' است."

این دقیق است، اما از نظر برنامه نویسی قابل استفاده نیست. برای وارد کردن این داده ها به یک پایگاه داده، یک توسعه دهنده باید با استفاده از عبارات منظم یا سایر تکنیک های دستکاری رشته، کد تجزیه پیچیده ای بنویسد. این کد به طور خطرناکی شکننده است. اگر پاسخ LLM بعدی بگوید "مهلت پرداخت ..." به جای "قابل پرداخت تا ..."؟ اگر نماد ارز قبل از عدد بیاید؟ اگر تاریخ در قالب دیگری باشد؟ تجزیه کننده خراب می شود و اتوماسیون با شکست مواجه می شود.

هزینه بالای خروجی های غیر ساختاریافته

• افزایش پیچیدگی توسعه: تیم های مهندسی زمان ارزشمندی را صرف نوشتن و نگهداری منطق تجزیه شکننده به جای ساخت ویژگی های اصلی کسب و کار می کنند.
• شکنندگی سیستم: تغییرات کوچک و غیرقابل پیش بینی در قالب خروجی LLM می تواند باعث شود کل خط لوله پردازش داده از کار بیفتد و منجر به خرابی پرهزینه و مشکلات یکپارچگی داده شود.
• فرصت های اتوماسیون از دست رفته: بسیاری از موارد استفاده اتوماسیون ارزشمند به دلیل غیرقابل اعتماد بودن تجزیه متن غیر ساختاریافته، بیش از حد پرخطر یا پیچیده تلقی می شوند.
• مشکلات مقیاس پذیری: یک تجزیه کننده نوشته شده برای یک نوع سند یا زبان ممکن است برای دیگری کار نکند و مانع از مقیاس پذیری جهانی شود.

ما به راهی نیاز داریم تا قراردادی را با هوش مصنوعی اجرا کنیم و اطمینان حاصل کنیم که خروجی آن نه تنها از نظر واقعی صحیح است، بلکه کاملاً ساختاریافته نیز هست، هر بار.

RAG ژنریک با ایمنی نوع: تغییر الگو

اینجاست که مفهوم ایمنی نوع، که از زبان های برنامه نویسی مدرن گرفته شده است، چارچوب RAG را متحول می کند. این یک تغییر اساسی از امید به فرمت مناسب به تضمین آن است.

"ایمنی نوع" در زمینه هوش مصنوعی چیست؟

در زبان های برنامه نویسی مانند TypeScript، Java یا Rust، ایمنی نوع تضمین می کند که متغیرها و توابع به یک ساختار از پیش تعریف شده یا "نوع" پایبند هستند. شما نمی توانید به طور تصادفی یک رشته متنی را در متغیری قرار دهید که قرار است یک عدد را نگه دارد. این از یک دسته کامل از اشکالات جلوگیری می کند و نرم افزار را قوی تر و قابل پیش بینی تر می کند.

در مورد هوش مصنوعی، ایمنی نوع به معنای تعریف یک طرح داده سختگیرانه برای خروجی LLM و استفاده از تکنیک هایی برای محدود کردن فرآیند تولید مدل برای مطابقت با آن طرح است. این تفاوت بین درخواست از هوش مصنوعی برای "به من در مورد این فاکتور بگویید" و دستور دادن به آن برای "این فرم داده فاکتور را پر کنید و شما مجاز به انحراف از ساختار آن نیستید."

مولفه "ژنریک": ساخت یک چارچوب جهانی

جنبه "ژنریک" به همان اندازه مهم است. یک سیستم ایمن از نظر نوع که فقط برای فاکتورها کدگذاری شده باشد مفید است، اما یک سیستم ژنریک می تواند از عهده هر کاری که به آن محول می کنید برآید. این یک چارچوب جهانی است که ورودی ها می توانند تغییر کنند:

• هر منبع داده: فایل های PDF، ایمیل ها، پاسخ های API، سوابق پایگاه داده، رونوشت های پشتیبانی مشتری.
• هر طرح هدف: کاربر ساختار خروجی مورد نظر را در لحظه تعریف می کند. امروز طرح فاکتور است. فردا طرح نمایه مشتری است. روز بعد طرح داده آزمایش بالینی است.

این یک ابزار قدرتمند و قابل استفاده مجدد برای تبدیل داده های هوشمند ایجاد می کند که توسط یک LLM پشتیبانی می شود اما با قابلیت اطمینان نرم افزار سنتی.

نحوه کارکرد: تجزیه گام به گام

یک سیستم RAG ژنریک و ایمن از نظر نوع، خط لوله RAG استاندارد را با مراحل جدید حیاتی اصلاح می کند:

1. تعریف طرح: این فرآیند با تعریف ساختار خروجی مورد نظر توسط کاربر آغاز می شود. این اغلب با استفاده از یک فرمت استاندارد و قابل خواندن توسط ماشین مانند JSON Schema یا از طریق کد با استفاده از کتابخانه هایی مانند Pydantic در پایتون انجام می شود. این طرح به عنوان قرارداد غیرقابل شکست برای هوش مصنوعی عمل می کند.
2. بازیابی زمینه: این مرحله مانند RAG استاندارد باقی می ماند. سیستم مرتبط ترین اسناد یا تکه های داده را از پایگاه دانش برای ارائه زمینه بازیابی می کند.
3. مهندسی اعلان محدود: اینجاست که جادو اتفاق می افتد. اعلان به طور دقیق ساخته شده است تا نه تنها سوال کاربر و زمینه بازیابی شده، بلکه یک نمایش واضح و بدون ابهام از طرح هدف را نیز شامل شود. دستورالعمل ها صریح هستند: "بر اساس زمینه زیر، اطلاعات مورد نیاز را استخراج کنید و پاسخ خود را به عنوان یک شی JSON قالب بندی کنید که در برابر این طرح اعتبارسنجی می شود: [تعریف طرح در اینجا درج می شود]."
4. تولید مدل با محدودیت ها: این پیشرفته ترین بخش است. به جای اینکه فقط به LLM اجازه دهیم آزادانه متن تولید کند، ابزارها و تکنیک های تخصصی خروجی آن را توکن به توکن راهنمایی می کنند. به عنوان مثال، اگر طرح به یک مقدار بولی نیاز داشته باشد (`true` یا `false`)، فرآیند تولید محدود به تولید فقط آن توکن های خاص است. اگر انتظار یک عدد را داشته باشد، اجازه تولید حروف را نخواهد داشت. این به طور فعال از تولید یک فرمت نامعتبر توسط مدل جلوگیری می کند.
5. اعتبارسنجی و تجزیه: خروجی تولید شده (به عنوان مثال، یک رشته JSON) سپس در برابر طرح اصلی اعتبارسنجی می شود. به لطف تولید محدود، این مرحله تقریباً تضمین شده است که با موفقیت انجام شود. نتیجه یک شی داده کاملاً ساختاریافته و ایمن از نظر نوع است که بدون نیاز به منطق تجزیه سفارشی و شکننده، برای استفاده فوری در هر برنامه یا پایگاه داده آماده است.

کاربردهای عملی در سراسر صنایع جهانی

قدرت این رویکرد بهتر از طریق مثال های واقعی که بخش های متنوع و بین المللی را در بر می گیرد، درک می شود. توانایی مدیریت فرمت ها و زبان های مختلف سند در حالی که یک ساختار استاندارد شده را خروجی می دهد، یک فعال کننده کسب و کار جهانی است.

مالی و بانکداری (انطباق جهانی)

• وظیفه: یک بانک سرمایه گذاری جهانی نیاز دارد هزاران قرارداد مالی پیچیده مانند توافق نامه های ISDA یا اسناد وام سندیکایی را که توسط قوانین حوزه های قضایی مختلف (به عنوان مثال، نیویورک، لندن، سنگاپور) اداره می شوند، پردازش کند. هدف استخراج پیمان های کلیدی، تاریخ ها و جزئیات طرف مقابل برای مدیریت ریسک است.
• تعریف طرح:

              {
      "contract_id": "string",
      "counterparty_name": "string",
      "governing_law": "string",
      "principal_amount": "number",
      "currency": "enum[\"USD\", \"EUR\", \"GBP\", \"JPY\", \"CHF\"]",
      "key_dates": [
          { "date_type": "string", "date": "YYYY-MM-DD" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• مزیت: سیستم می تواند یک قرارداد PDF را از هر منطقه ای دریافت کند، بندهای قانونی و مالی مربوطه را بازیابی کند و یک شی JSON استاندارد شده را خروجی دهد. این به طور چشمگیری هفته ها کار دستی انجام شده توسط تیم های حقوقی و انطباق را کاهش می دهد، سازگاری داده ها را برای مدل های ریسک جهانی تضمین می کند و احتمال خطای انسانی را به حداقل می رساند.

بهداشت و علوم زیستی (تحقیقات بین المللی)

• وظیفه: یک شرکت داروسازی چندملیتی در حال انجام یک آزمایش بالینی در مراکز آمریکای شمالی، اروپا و آسیا است. آنها نیاز دارند گزارش های عوارض جانبی بیمار را که اغلب به عنوان متن روایی غیر ساختاریافته توسط پزشکان در زبان های مختلف ارسال می شود، استخراج و استاندارد کنند.
• تعریف طرح:

              {
      "patient_id": "string",
      "report_country": "string",
      "event_description_raw": "string",
      "event_severity": "enum[\"mild\", \"moderate\", \"severe\"]",
      "suspected_medications": [
          { "medication_name": "string", "dosage": "string" }
      ],
      "meddra_code": "string" // Medical Dictionary for Regulatory Activities code
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• مزیت: یک گزارش نوشته شده به زبان آلمانی می تواند پردازش شود تا همان خروجی ساختاریافته انگلیسی را به عنوان یک گزارش نوشته شده به زبان ژاپنی تولید کند. این امکان تجمع و تجزیه و تحلیل سریع داده های ایمنی را فراهم می کند، به محققان کمک می کند تا روندها را سریعتر شناسایی کنند و انطباق با نهادهای نظارتی بین المللی مانند FDA و EMA را تضمین می کند.

لجستیک و زنجیره تامین (عملیات در سراسر جهان)

• وظیفه: یک ارائه دهنده لجستیک جهانی روزانه ده ها هزار سند حمل و نقل - بارنامه ها، فاکتورهای تجاری، لیست های بسته بندی - را از شرکت های حمل و نقل و کشورهای مختلف با فرمت های منحصر به فرد خود پردازش می کند.
• تعریف طرح:

              {
      "tracking_number": "string",
      "carrier": "string",
      "origin": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "destination": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "incoterms": "string",
      "line_items": [
          { "hscode": "string", "description": "string", "quantity": "integer", "unit_weight_kg": "number" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• مزیت: اتوماسیون اظهارنامه های گمرکی، به روز رسانی های بلادرنگ به سیستم های ردیابی و داده های دقیق برای محاسبه هزینه های حمل و نقل و تعرفه ها. این امر تاخیرهای پرهزینه ناشی از خطاهای ورود داده دستی را از بین می برد و جریان کالاها را در سراسر مرزهای بین المللی ساده می کند.

پیاده سازی RAG ژنریک با ایمنی نوع: ابزارها و بهترین شیوه ها

ساخت چنین سیستمی بیش از هر زمان دیگری در دسترس است، به لطف یک اکوسیستم رو به رشد از ابزارهای منبع باز و بهترین شیوه های تثبیت شده.

فناوری ها و چارچوب های کلیدی

در حالی که می توانید سیستمی را از ابتدا بسازید، استفاده از کتابخانه های موجود می تواند توسعه را به طور قابل توجهی تسریع کند. در اینجا برخی از بازیگران کلیدی در اکوسیستم آورده شده است:

• چارچوب های ارکستراسیون: LangChain و LlamaIndex دو چارچوب غالب برای ساخت خطوط لوله RAG هستند. آنها ماژول هایی را برای بارگیری داده ها، فهرست بندی، بازیابی و زنجیره ای کردن فراخوان های LLM با هم ارائه می دهند.
• تعریف و اعتبارسنجی طرح: Pydantic یک کتابخانه پایتون است که به استاندارد بالفعل برای تعریف طرح های داده در کد تبدیل شده است. مدل های آن را می توان به راحتی به JSON Schema تبدیل کرد. JSON Schema خود یک استاندارد مستقل از زبان است، مناسب برای سیستم های ساخته شده در سراسر پشته های فناوری مختلف.
• کتابخانه های تولید محدود: این یک فضای به سرعت در حال نوآوری است. کتابخانه هایی مانند Instructor (برای مدل های OpenAI)، Outlines و Marvin به طور خاص برای مجبور کردن خروجی های LLM برای مطابقت با یک Pydantic یا JSON Schema داده شده طراحی شده اند و به طور موثر ایمنی نوع را تضمین می کنند.
• پایگاه های داده برداری: برای بخش "بازیابی" RAG، یک پایگاه داده برداری برای ذخیره و جستجوی کارآمد حجم زیادی از داده های متنی ضروری است. گزینه های محبوب عبارتند از Pinecone، Weaviate، Chroma و Qdrant.

بهترین شیوه ها برای یک پیاده سازی قوی

1. با یک طرح تعریف شده خوب شروع کنید: وضوح و کیفیت طرح هدف شما از اهمیت بالایی برخوردار است. باید تا حد امکان خاص باشد. از enums برای انتخاب های ثابت استفاده کنید، انواع داده ها (رشته، عدد صحیح، بولی) را تعریف کنید و هر فیلد را به وضوح شرح دهید. یک طرح با طراحی خوب، پایه و اساس یک سیستم قابل اعتماد است.
2. استراتژی بازیابی خود را اصلاح کنید: اصل "آشغال وارد شود، آشغال خارج می شود" اعمال می شود. اگر زمینه نامربوط را بازیابی کنید، LLM برای پر کردن صحیح طرح با مشکل مواجه می شود. با استراتژی های مختلف تکه تکه کردن سند، مدل های جاسازی و تکنیک های بازیابی (به عنوان مثال، جستجوی ترکیبی) آزمایش کنید تا اطمینان حاصل کنید که زمینه ارائه شده به LLM با اطلاعات مرتبط متراکم است.
3. مهندسی اعلان تکراری و صریح: اعلان شما دفترچه راهنمای LLM است. صریح باشید. به وضوح وظیفه را بیان کنید، زمینه را ارائه دهید و طرح را با یک دستور مستقیم برای پایبندی به آن جاسازی کنید. برای طرح های پیچیده، ارائه یک مثال با کیفیت بالا از یک شی پر شده در اعلان (اعلان چند شات) می تواند دقت را به طور چشمگیری بهبود بخشد.
4. LLM مناسب را برای کار انتخاب کنید: همه LLM ها هنگام پیروی از دستورالعمل های پیچیده برابر ایجاد نشده اند. مدل های جدیدتر و بزرگتر (به عنوان مثال، سری GPT-4، سری Claude 3، Llama 3) به طور کلی در "فراخوانی تابع" و تولید داده های ساختاریافته بسیار بهتر از مدل های قدیمی تر یا کوچکتر هستند. مدل های مختلف را آزمایش کنید تا تعادل بهینه عملکرد و هزینه را برای مورد استفاده خود پیدا کنید.
5. یک لایه اعتبارسنجی نهایی را پیاده سازی کنید: حتی با تولید محدود، عاقلانه است که یک مرحله اعتبارسنجی قطعی نهایی داشته باشید. پس از تولید خروجی توسط LLM، آن را با استفاده از طرح اصلی از طریق یک اعتبارسنجی اجرا کنید. این به عنوان یک شبکه ایمنی عمل می کند و انطباق 100٪ را قبل از اینکه داده به پایین دست منتقل شود، تضمین می کند.
6. برای شکست برنامه ریزی کنید و انسان را در حلقه قرار دهید: هیچ سیستمی کامل نیست. چه اتفاقی می افتد وقتی سند منبع مبهم است یا LLM نتواند داده های مورد نیاز را استخراج کند؟ مسیرهای شکست زیبا را طراحی کنید. این می تواند شامل تلاش مجدد برای درخواست با یک اعلان متفاوت، بازگشت به یک مدل قدرتمندتر (و گران تر) یا مهمتر از همه، علامت گذاری مورد برای بررسی انسانی در یک رابط کاربری اختصاصی باشد.

آینده ساختاریافته است: تأثیر گسترده تر

حرکت به سمت خروجی های هوش مصنوعی ساختاریافته و ایمن از نظر نوع بیش از یک پیشرفت فنی است. این یک فعال کننده استراتژیک است که موج بعدی تحول مبتنی بر هوش مصنوعی را باز می کند.

دموکراتیزه کردن یکپارچه سازی داده ها

سیستم های RAG ژنریک و ایمن از نظر نوع به عنوان یک "اتصال دهنده هوش مصنوعی جهانی" عمل می کنند. تحلیلگران تجاری، نه فقط توسعه دهندگان، می توانند یک ساختار داده مورد نظر را تعریف کنند و سیستم را به یک منبع جدید اطلاعات غیر ساختاریافته هدایت کنند. این به طور چشمگیری مانع از ایجاد گردش کارهای یکپارچه سازی داده ها و اتوماسیون پیچیده را کاهش می دهد و تیم ها را در سراسر سازمان قادر می سازد تا چالش های داده خود را حل کنند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی قابل اعتماد

چشم انداز عوامل هوش مصنوعی خودمختار که می توانند با نرم افزار تعامل داشته باشند، سفر رزرو کنند یا تقویم ها را مدیریت کنند، کاملاً به توانایی آنها در درک و تولید داده های ساختاریافته بستگی دارد. برای فراخوانی یک API، یک عامل باید یک محموله JSON کاملاً قالب بندی شده ایجاد کند. برای خواندن از یک پایگاه داده، باید طرح را درک کند. ایمنی نوع سنگ بنای ساخت عوامل هوش مصنوعی خودمختار قابل اعتماد است.

یک استاندارد جدید برای هوش مصنوعی سازمانی

با بالغ شدن تبلیغات اولیه پیرامون هوش مصنوعی مولد به تمرکز بر ارزش تجاری ملموس، تقاضا از نسخه های نمایشی چشمگیر به سیستم های تولیدی، قابل اعتماد و قابل حسابرسی تغییر خواهد کرد. شرکت ها نمی توانند با "گاهی اوقات صحیح" یا "معمولاً در قالب مناسب" کار کنند. ایمنی نوع به یک الزام غیرقابل مذاکره برای هر سیستم هوش مصنوعی تبدیل خواهد شد که در فرآیندهای تجاری حیاتی ادغام شده است و یک استاندارد جدید برای معنای "آماده برای سازمانی" تعیین می کند.

نتیجه گیری: فراتر از تولید به تقویت قابل اعتماد

ما مسیر تکاملی را از قدرت خام و خلاقانه مدل های زبانی بزرگ به پاسخ های مبتنی بر واقعیت تولید افزوده شده با بازیابی طی کرده ایم. اما آخرین و مهمترین گام در این سفر، گامی است که نظم، ساختار و قابلیت اطمینان را معرفی می کند: ادغام ایمنی نوع.

RAG ژنریک با ایمنی نوع اساساً نقش هوش مصنوعی را در شرکت تغییر می دهد. این LLM ها را از تولیدکنندگان صرف متن به موتورهای دقیق و قابل اعتماد تبدیل داده ها تبدیل می کند. این در مورد حرکت از خروجی های احتمالی به داده های ساختاریافته و قطعی است که می توانند به طور یکپارچه در منطق دنیای دیجیتال ما ادغام شوند.

برای توسعه دهندگان، معماران و رهبران فناوری در سراسر جهان، این یک فراخوان برای اقدام است. زمان آن رسیده است که فراتر از چت بات های ساده و خلاصه کننده های متن نگاه کنید و شروع به ساخت نسل بعدی برنامه های هوش مصنوعی کنید - سیستم هایی که نه تنها هوشمند هستند، بلکه قوی، قابل پیش بینی و ایمن نیز هستند. با پذیرش این طرح، می توانیم پتانسیل کامل هوش مصنوعی را برای افزایش توانایی انسان و خودکارسازی جریان های کاری پیچیده داده ای که به اقتصاد جهانی ما قدرت می دهند، باز کنیم.