AI w biznesie
Dziś modele AI znajdziemy wszędzie, poczynając od wspieranej sztuczną inteligencją interakcji maszyny z człowiekiem, generowaniu i analizie treści, obrazów, dźwięków, badań, profilowaniu behawioralnym i wykrywaniu fraudów, wirtualnych asystentach i rekruterach, medycynie, diagnostyce, aż po redukcję szumów w fotografii.
Wyzwania dużych modeli językowych (LLM)
Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w krytycznych aplikacjach do interpretowania i inteligentnego przetwarzania danych spowodowało, że wdrożenie sztucznej inteligencji stało się priorytetem także w rynku korporacyjnym. Modele LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych, ale ich wiedza jest niezależna od dziedziny i ograniczona do etapu treningu. Aby uwzględnić nowe lub specyficzne dane, konieczny jest ponowny trening.
RAG – sposób na lepsze wyniki AI
Interakcje między aplikacjami wspieranymi LLM a człowiekiem muszą być monitorowane, by ograniczyć halucynacje i błędy. Rozwiązaniem tego wyzwania jest RAG – Retrieval Augmented Generation (generowanie rozszerzone o wyszukiwanie semantyczne). RAG pozwala:
- włączać do podpowiedzi dodatkowe dane (np. firmowe),
- kierować model na generowanie kontekstowo istotnych odpowiedzi,
- redukować halucynacje i błędy danych.
Dzięki temu użytkownik otrzymuje precyzyjniejsze wyniki, wzbogacone o semantycznie istotną wiedzę.
Modele RAG na platformie Meltemee low-code
Zastosowanie modeli RAG w naszej platformie low-code Meltemee poprawia efektywność zarówno pracy projektanta rozwiązań, jak i użytkownika końcowego.
Kluczowe korzyści:
- Lepsza czytelność komunikatów – RAG przetwarza odpowiedzi LLM, aby były bardziej zrozumiałe dla użytkownika.
- Nowe możliwości aplikacji low-code – semantyczne przeszukiwanie i analiza dokumentów wspierają procesy sprzedaży czy tworzenie baz wiedzy.
- Automatyzacja procesów – RAG umożliwia automatyzację zadań dotąd nieobsługiwanych, takich jak:
- obsługa korespondencji i reklamacji,
- przetwarzanie wniosków i zgłoszeń,
- onboarding pracowników,
- certyfikacja i inne procesy wewnętrzne i zewnętrzne.
