Generatywna sztuczna inteligencja w bazie wiedzy

Generatywna sztuczna inteligencja w bazie wiedzy może rozwiązać wiele, różnych problemów i w istotny sposób usprawnić użytkowanie aplikacji zarówno przez pracowników jak i klientów. Zdumiewający potencjał ChatGPT zadziwił wszystkich swoją zdolnością do upraszczania złożonych procesów przy znacznie mniejszym wysiłku. Potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji jest tak duży, że każdy szuka pomysłów i możliwości wykorzystania AI w kolejnych obszarach, w których można zastosować duży model językowy (Large Language Model – LLM) w operacjach biznesowych i uzyskać największe korzyści. Móc tworzyć przewagę konkurencyjną poprzez wykorzystanie AI.

Generatywna sztuczna inteligencja w bazie wiedzy

Aplikacja baza wiedzy w firmie może stać się skarbnicą, która pozwoli usprawnić operacje wewnętrzne. Przez lata zarządzanie wiedzą i aplikacje bazy wiedzy pozostawały na bocznym torze w strategiach firm, mimo że potrzeba zapewnienia dostępu do wiedzy wewnętrznej była równie ważna jak obecnie w zakresie wzmacniania pozycji pracowników i pomocy w rozwiązywaniu problemów klientów.

Harvard Business Review wspomniał w swoim artykule, że organizacje zawsze dążą do zwinnego i skutecznego zarządzania wiedzą w szerszym aspekcie uczenia się pracowników, rozwoju i rozwiązywania problemów klientów poprzez przechwytywanie wiedzy wewnętrznej. Jednak ruch zarządzania wiedzą w latach 90. i na początku XXI wieku nie odniósł żadnego sukcesu z powodu nieodpowiednich narzędzi (albo braku kultur organizacyjnych firm). Czy mówiliśmy o generatywnej sztucznej inteligencji lub bazach wiedzy opartych na dużych modelach językowych?

Wraz z upowszechnieniem się dużych modeli językowych, zarządzanie wiedzą jest tak proste, efektywne sprawne i skuteczne, jak nigdy dotąd. Wykorzystanie dużych modeli językowych wyłania się jako wysoce wydajna metoda dla liderów biznesu, aby na nowo wyobrazić sobie aspekty zarządzania wiedzą i sprawić, by wyszukiwanie i dostęp do wiedzy były tak łatwe, jak to tylko możliwe.

Mając to na uwadze, po połączeniu aplikacji baza wiedzy z API ChatGPT, aplikacja baza wiedze staje się naturalnym prostym narzędziem w rękach pracowników do wyszukiwania krytycznych informacji i usprawnienia codziennej pracy.

Aby zmaksymalizować możliwości generowania przychodów poprzez zaangażowanie pracowników, zapewnienie sukcesu klientom i zatrzymanie pracowników, firm muszą wykorzystać, w jaki sposób można wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję w bazie wiedzy i dążyć do sukcesu projektu.

Czy generatywna sztuczna inteligencja jest potrzebna do zwiększenia efektywności baz wiedzy?

Podobnie jak w przypadku tradycyjnej bazy wiedzy, wykorzystanie właściwych informacji nie jest łatwe. Jest ku temu kilka powodów.

• Artykuły bazy wiedzy nie są odpowiednio zatytułowane.
• Treść nie posiada odpowiednich tagów.
• Artykuły lub treści są w folderach lub wiele wariantów treści istnieje w tym samym folderze.
• Brak ujednoliconego podejścia do organizowania zasobów wiedzy.
• Brak widoku artykułów powiązanych.

Niestety, takie podejście utrudnia wyszukiwanie i dostęp do wiedzy, zwłaszcza gdy pracownicy pracują zdalnie. Gdy w pobliżu nie ma nikogo, kto mógłby pomóc w wyszukiwaniu wiedzy, odkrywanie wiedzy staje się wyzwaniem.

Jeśli Twoja organizacja korzysta z Microsoft SharePoint (nie mówimy tutaj o korzystaniu z CoPilota, który automatyzuje zadania, takie jak tworzenie wiadomości e-mail, bloga lub slajdów), zasoby wiedzy nie są tak łatwe do znalezienia, jak mogłoby się wydawać.

Na przykład projektant UX lub UI chce uzyskać dostęp do odniesień do konkretnych zasobów ilustracyjnych, aby przetłumaczyć je na obrazy, które zostaną włączone do przewodnika użytkownika. Baza wiedzy zawiera wiele plików graficznych dla użytkownika, ale ich zawartość jest różna. Problem polega na tym, że twórca zasobów nie wie, jak wyśledzić pliki, w których brakuje określonych tagów lub tytułów, przez co są one niedostępne dla osoby tworzącej treści w bazie wiedzy. Jest to czasochłonne, co pochłania produktywność obu stron. W efekcie baza wiedzy nie jest wystarczająco skuteczna, aby zwiększyć dostępność wiedzy.

Baza wiedzy oparta na generatywnej sztucznej inteligencji

Wyniki wyszukiwania są szybkie, a rozwiązywanie problemów odbywa się szybciej i w czasie rzeczywistym. Generatywna sztuczna inteligencja w bazie wiedzy oferuje ogromne możliwości, jeśli modele generatywnej sztucznej inteligencji zostaną przeszkolone przy użyciu odpowiedniego stosu znormalizowanych i sprawdzonych danych. Jeśli model sztucznej inteligencji jest zasilany oczyszczonymi i odpowiednio zorganizowanymi artykułami bazy wiedzy, wydajność wyszukiwania będzie na najwyższym poziomie, a to pomoże zwiększyć produktywność użytkowników i satysfakcję z realizacji zapytań.

Interesujący jest fakt, że użytkownicy bazy wiedzy pobierają informacje w sposób naturalny, posługując się codziennym językiem. Informacje zawarte w bazie wiedzy są na wyciągnięcie ręki, dzięki możliwościom generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie rozumienia języka naturalnego, zmniejszając (Mean Time To Repair – MTTR) i usprawniając reagowanie na incydenty.

Załóżmy, że szukasz informacji na temat zawiasów pasujących do określonego profilu okna i drzwi w tradycyjnej bazie wiedzy. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że otrzymasz wiele obrazów bez dokładnej zawartości. Jednak baza wiedzy oparta na generatywnej sztucznej inteligencji pomoże Ci w sposób dużo pełniejszy, pokaże Ci grafiki i opisy z najbardziej odpowiednimi informacjami, których szukasz.

Pobieranie wyników wyszukiwania za pomocą bazy wiedzy, która wykorzystuje duży model językowy

Zdając sobie sprawę z korzyści płynących z bazy wiedzy opartej na sztucznej inteligencji, Bloomberg zbudował swój model GPT z danymi finansowymi przez ponad 40 lat i oczekuje, że pomoże swoim współpracownikom w zadaniach związanych z doradztwem finansowym.

Gigant doradztwa finansowego wykorzystuje 70 miliardów tokenów, 35 miliardów słów lub 50 miliardów parametrów zasobów do zbudowania swojego modelu BloombergGPT.

Aby mieć własną bazę wiedzy opartą na generatywnej sztucznej inteligencji, nie potrzebujesz zasobów obliczeniowych podobnych do tego, co zrobił Bloomberg. Zamiast tego wystarczy wykorzystać dane specyficzne dla domeny lub zastrzeżone dane firmy.

Jeśli chcesz wykorzystać zalety bazy wiedzy opartej na dużym modelu językowym, wykonaj kroki, aby zbudować niestandardowe rozwiązanie generatywnej sztucznej inteligencji.

Generatywna sztuczna inteligencja w bazie wiedzy. Przewodnik krok po kroku.

Jak wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję w bazie wiedzy?

Kroki do wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy

A. Zbuduj strategię wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy.

Chcąc wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję w bazie wiedzy wykorzystując duży model językowy, pierwszym krokiem jest nawiązanie kontaktu z interesariuszami i określenie planów na przyszłość.

• Określ przypadki użycia bazy wiedzy.

Baza wiedzy może być kluczowym elementem produktywności użytkowników. Zdecyduj, co chcesz osiągnąć za pomocą przypadków użycia bazy wiedzy,

• Szybkie wyszukiwanie wiedzy.
• Natychmiastowe pobieranie treści.
• Udostępnianie wiedzy w czasie rzeczywistym.
• Poprawa krytycznych odpowiedzi.

Przeprowadź badania i przeanalizuj skuteczność przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w słabych obszarach funkcji biznesowych.

• Zrozum, napisz, przeanalizuj swoje cele biznesowe.

Zrozum, co możesz zrobić, aby poprawić wydajność operacyjną w całej firmy - czy chodzi tylko o obsługę klienta, czy o poprawę wydajności wewnętrznej wraz ze wsparciem zewnętrznym.

• Natychmiastowa samopomoc.
• Asystent pracownika w czasie rzeczywistym.
• Rozwiązywanie problemów związanych z zadaniami wewnętrznymi.
• Pomoc dla klientów.

Typy wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji

Po podjęciu wszystkich decyzji, musisz opracować architekturę generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ wyjaśnia ona, w jaki sposób chcesz alokować swoje zasoby, aby uzyskać lepsze wyniki biznesowe.

• Model end-to-end z zastrzeżonymi danymi przedsiębiorstwa.

Jest to kosztowna opcja, w której trzeba wykorzystać i wytrenować model dużego języka od podstaw.

• Model dużego języka z warstwą API / model precyzyjnie dostrojony.

W tym podejściu należy dostosować model bazowy, która nie jest całkowicie podobna do modelu niestandardowego i dodać dane bazy wiedzy za pośrednictwem interfejsu API. Wymaga to mniejszej ilości danych do wytrenowania modelu, a zatem kosztuje konkurencyjnie mniej.

• Modele projektowane na bieżąco.

Wykorzystanie inżynierii podpowiedzi umożliwia modyfikowanie modelu za pomocą podpowiedzi. Ponieważ model dużego języka zawiera wiedzę specyficzną dla wybranej domeny, dostrajanie podpowiedzi pomaga wykorzystać istniejącą wiedzę w przypadkach użycia specyficznych dla danej branży.

Niezależnie od wybranej architektury, niezbędne jest bardzo dobre zarządzanie danymi.

B. Najlepsze praktyki w zakresie architektury baza wiedzy

Biorąc pod uwagę wymóg zbudowania bazy wiedzy dla zwiększenia produktywności i wydajności firmy, upewnij się, że zasoby bazy wiedzy są dobrze zorganizowane i odpowiednio utrzymywane. Jest to ważne, ponieważ model będzie odzwierciedlał to, co do niego wprowadzisz. Jeśli wprowadzisz do bazy wiedzy artykuły słabej jakości, otrzymasz jako wynik również treści słabej jakości.

• Tworzenie artykułów bazy wiedzy.

Skonfiguruj repozytorium bazy wiedzy z przydatnymi zasobami, których firma potrzebuje do wykonywania zadań. Na przykład, jeśli chcesz pomóc swoim pracownikom w kwestiach wsparcia IT, zbuduj zasoby z przewodnikami wsparcia IT.

• Zorganizuj swoje zasoby bazy wiedzy.

Istnieje wiele krytycznych sposobów, które należy wziąć pod uwagę podczas organizowania zasobów bazy wiedzy.

• Upewnij się, że masz wysokiej jakości zasoby wiedzy w bazy wiedzy i zdecyduj się nie używać żadnych linków do zasobów, aby lepiej spełniać żądania za pośrednictwem interakcji na czacie.
• Lepiej jest uważać na usuwanie zduplikowanych treści z bazy wiedzy lub mylących zasobów.
• Wybierz odpowiednie tagi i etykiety do szybkiego odkrywania wiedzy przez generatywną sztuczną inteligencję.
• Używaj odpowiedniego formatowania do tworzenia artykułów z punktorami, liczbami, obrazami i wprowadzeniem.

Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy

C. Przygotuj model generatywnej sztucznej inteligencji.

Krytyczną częścią wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy jest gromadzenie danych, ich przetwarzanie, szkolenie oraz testowanie i udoskonalanie modelu.

• Gromadzenie danych bazy wiedzy.

Proces gromadzenia danych w przypadku bazy wiedzy opartej na dużym modelu językowym nie jest taki sam, jak w przypadku innych celów, w których należy gromadzić ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane z różnych źródeł, takich jak CRM, IoT, ERP, intranet, Wikipedia firmy, bazy danych itp.

Zamiast tego masz gotową strukturę danych z bazy wiedzy. Wszystko, co musisz zrobić, to wybrać odpowiednie artykuły bazy wiedzy, aby zoptymalizować odkrywanie wiedzy i dostępność. Do gromadzenia danych strukturalnych można użyć konektorów bazy danych.

• Przetwarzanie lub przygotowanie danych bazy wiedzy.

Jest to etap, na którym należy przetworzyć dane, aby upewnić się, że są one wolne od błędów, stronniczości i dezinformacji. Po znormalizowaniu danych można zasilić nimi model.

• Szkolenie modelu generatywnej sztucznej inteligencji.

W zależności od przewidywanych wyników biznesowych modelu generatywnej sztucznej inteligencji, artykuły bazy wiedzy zostaną wprowadzone do modelu, aby go wytrenować i pomóc mu nauczyć się wzorców wykorzystania przypadków użycia przy użyciu różnych narzędzi i technik uczenia maszynowego.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji stosują samo nadzorowane uczenie się w celu trenowania i wdrażania przetwarzanie języka naturalnego oraz rozumie znaczenie tekstu, aby pomóc w rozwiązywaniu problemów biznesowych.

• Ocena i walidacja modeli generatywnej sztucznej inteligencji.

Ocena modeli generatywnej sztucznej inteligencji

Nie jest tak, że po wytrenowaniu modelu można go nagle wdrożyć w środowisku rzeczywistym. Wiele krytycznych inicjatyw jest niezbędnych do wykonania, aby zapobiec wszelkim usterkom po uruchomieniu bazy wiedzy.

Podczas szkolenia sztucznej inteligencji niezbędna jest ocena, czy model może dostarczyć przewidywane i rzeczywiste wyniki biznesowe. Jeśli wystąpi jakikolwiek konflikt w dostarczaniu wyników, model bazy wiedzy może przejść ponowne szkolenie. Wymaga to oceny wydajności modelu i aktualizacji jego parametrów, aż będzie działał zgodnie z oczekiwaniami.

• Dostrajanie modelu przed wdrożeniem.

Tuż przed końcową fazą wdrażania modelu przeprowadzany jest ostatni etap optymalizacji modelu w celu zapewnienia odpowiedniej wydajności aplikacji.

Na tym etapie można zbierać opinie użytkowników (tutaj odnosimy się do inżynierów uczenia maszynowego - ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów) i sugerować zmiany w modelu generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności modelu.

Biorąc pod uwagę fakt, że wzorce głębokiego uczenia zawierają tak wiele różnych warstw, może wystąpić błędna konfiguracja, powodująca spadek wydajności.

W rezultacie wymaga to dostosowania hiper parametrów modelu i przywrócenia go do zoptymalizowanej wydajności.

D. Wdrożenie modelu generatywnej sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym.

Gdy wszystko wygląda dobrze, nadszedł czas, aby wdrożyć produkt.

• Integracja modelu sztucznej inteligencji z aplikacją bazą wiedzy

Należy skonfigurować środowisko produkcyjne, w którym model pozostaje na wierzchu aplikacji lub architektury. Ponownie, ostatni etap to dużo pracy. Musisz zadbać o odpowiednią implementację interfejsu użytkownika i backendu, skalowalność modelu i obsługę błędów.

• Wdrożenie modelu na wybranym frameworku.

Integracja modelu generatywnej sztucznej inteligencji z bazą wiedzy wdraża model w architekturze zapewniającej odpowiednie zasoby obliczeniowe i nieprzerwaną wydajność modelu.

Model bazy wiedzy oparty na sztucznej inteligencji można opublikować w sieci lokalnej lub w strukturach opartych na chmurze. Jeśli chcesz rozpocząć swoją przygodę z generatywną sztuczną inteligencją przy minimalnych kosztach dedykowany hosting może spełnić Twoje wymagania.

W celu wdrożenia automatyzacji miejsca pracy dla działu HR lub wsparcia IT, chatbot w miejscu pracy dla szerokiej gamy przypadków użycia IT może uczyć się z wybranych artykułów bazy wiedzy.

E. Lepsza adopcja generatywnej sztucznej inteligencji.

Aby przekształcić projekt generatywnej sztucznej inteligencji w udaną inicjatywę, aplikacja bazy wiedzy musi zapewniać znaczące korzyści w miejscu pracy i doświadczenie użytkownika. Upewnij się, że pracujesz nad dopracowaniem wydajności modelu i zapewnieniem pracownikom możliwości korzystania z niego w pełnym zakresie.

• Konserwacja i wydajność modelu.

Zadbaj o ciągłą konserwację modelu generatywnej sztucznej inteligencji i monitorowanie wydajności, aby wizualizować, gdzie zawodzi i co utrudnia jego działanie. Korzystając z pętli sprzężenia zwrotnego, możesz wykrywać anomalie w czasie rzeczywistym i rozwiązywać je, aby zapewnić utrzymanie i wydajność modelu.

• Zachęcanie pracowników do dostosowania się do zmian.

Kluczowym celem bazy wiedzy opartej na dużym modelu językowym - LLM jest poprawa wyszukiwania i dostępności wiedzy. Jeśli Twoi pracownicy korzystają z tej samej starej metody wyszukiwania informacji, nadal będziesz zmagać się z trudnościami. Generatywne właściwości sztucznej inteligencji są niezbędne do tego, co przez ostatnie lata było wyzwaniem dla bazy wiedzy w zwiększaniu produktywności w miejscu pracy.

Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy

Omówiliśmy kilka taktyk wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w bazie wiedzy, co pomaga usprawnić odkrywanie i stosowanie wiedzy w celu rozwiązywania problemów w miejscu pracy na dużą skalę. Wyjaśnione tutaj metody mogą być przydatnym przewodnikiem do naśladowania i wdrażania. Zalecamy jednak również skontaktowanie się z ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego - ML, aby pomyślnie zrealizować projekt generatywnej sztucznej inteligencji dla bazy wiedzy.

Commint może być partnerem w zakresie automatyzacji miejsca pracy, może uwolnić ogromny potencjał dzięki swojemu doświadczeniu w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji. Pomagamy klientom zbudować aplikacje automatyzujące przepływ pracy, aby umożliwić pracownikom sprawną pracę i rozwiązywanie problemów poprzez wykorzystanie odpowiednich artykułów bazy wiedzy.

Chcesz dowiedzieć się, jak wdrożyć bazę wiedzy w oparciu o architekturę opartą na dużym modelu językowym - LLM i przekształcić automatyzację miejsca pracy? Umów się na prezentację już dziś.