Hvordan en RAG Pipeline forvandler dine data til opdagelser

GenAI-revolutionen er her virkelig. For at hente inspiration fra vores yndlings komfortshow, Gilmore Girls, "Det er GenAIs verden, og vi lever bare i det."

I virkeligheden, McKinsey rapporterer antallet af organisationer regelmæssigt at bruge GenAI er fordoblet på ti måneder mellem deres undersøgelser fra 2023 og 2024. Hvad mere er, PwC adspurgte administrerende direktører for virksomheder, der har taget GenAI til sig, og 89 % mener, at GenAI i væsentlig grad ændrer den måde, deres virksomheder skaber, leverer og fanger værdi på.

I betragtning af udbredelsen af ​​kunstig intelligens og optimismen omkring den, kan du blive fristet til at tro, at kunstig intelligens, eller mere specifikt, store sprogmodeller (LLM'er), kan hjælpe din organisation med at skabe værdi uden yderligere fidus. Men for virkelig at maksimere fordelene, har du brug for en RAG-pipeline.

Jo da, GenAI hjælper mennesker lav fantasifulde ting som at spille DND, tilpasse træningsplaner og skrive 90'er-gangster-rap-stil diss-numre om deres venner, men på gammelt engelsk (tak, Reddit, for dette indlæg). Men når det kommer til din organisation, har LLM'er brug for hjælp fra f.eks. venner KLUD for at imødekomme dine unikke forretningsbehov.

En oversigt over RAG

RAG, forkortelse for Retrieval-Augmented Generation, er et begreb, som Patrick Lewis opfandt i hans 2020-opgave for Metas AI Research. Tænk på RAG som en ramme, der samler konventionel information hentning systemer såsom databaser og LLM'ers generative muligheder. Ved at gøre det, RAG “tilføjelserne” de naturlige sprogfærdigheder i din LLM med forretningsspecifik viden, så den kan generere svar, der er mere præcise, opdaterede og hyperrelevante for dine specifikke behov.

Med andre ord er RAG en smart måde at sikre, at enhver LLM efter dit valg kan være velbevandret i dine forretningsdata til en række interne og eksterne brugssager. Det sparer dig også besværet med at træne en LLM fra bunden eller finjustere den ved hjælp af dit datasæt.

Ved at bruge RAG kan du gøre dine AI-applikationer agile og lydhøre over for nye udviklinger ved at udvide en LLM med dine forretningsdata. Plus, RAG giver dine LLM-løsninger dataadgang i realtid, bevarer dit databeskyttelse og hjælper med at afbøde LLM hallucinationer. Nogle populære implementeringer kan være chatbots, kundeservice eller virksomhedssøgning.

Læs mere: Hvad er Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Men ... hvad er en RAG-pipeline?

Nu hvor vi alle er fanget af, hvorfor RAG er åh-så-fantastisk, lad os tale om, hvad en RAG-pipeline er.

• En RAG-rørledning fungerer som et samlebånd på en fabrik. Alle dine ustrukturerede data, gemt i alle mulige formater på tværs af dine databaser og datasøer, fungerer som
• I de mest basale RAG-rørledninger går disse data igennem dataindeksering, hvor den er opdelt i bidder af tekst, indlejret i vektorer og gemt i en vektordatabase (en vektor db giver mulighed for hurtig hentning af information). Denne database er destination af rørledningen.
• Det næste trin er datahentning og generering, hvilket sker, hver gang du sender en forespørgsel. Baseret på forespørgslen sender vektoren db de mest relevante "chunks" til LLM.
• LLM gør sin magi ved at kombinere sin sprogbehandlingsevne og den kontekstuelle information (fra databasen) og Voila! Du får et svar med præcis information og relevant kontekst.

Hvorfor RAG er det hele Raseri,

Ifølge McKinsey, så meget som 47 % af de organisationer, der bruger GenAI, gør det med betydelig tilpasning eller ved at udvikle deres egen model. Med næsten halvdelen af ​​de pro-GenAI-organisationer, der investerer i at tilpasse LLM'er eller udvikle deres egne modeller, er det klart, hvorfor RAG er den næste store ting. Et eksempel på, RAG-markedets størrelse forventes at vokse med en CAGR på 44.7% i de næste fem år!

Lad os se på nogle af fordelene ved RAG-pipelines, så virksomheder kan forstå hypen:

Adgang til data i realtid, hver gang

Forestil dig, at du spørger din salgschef om sidste kvartals salg, men han svarer: "Jeg er bange for, at jeg ikke har adgang til de seneste oplysninger. Min LLM blev kun trænet på data fra to år siden." Din reaktion vil enten være: "Hvorfor betaler jeg dig de store penge, Phil?" eller "Goh, jeg skulle have lyttet, da min CTO sagde, at vi skulle oprette en RAG-pipeline til virksomhedssøgning." Moralen i denne historie er at investere i RAG.

Ansvarsfraskrivelse: Enhver lighed med nogen Phils, der arbejder med salg, er rent tilfældigt. Vores juridiske team siger, at vi ikke kan sagsøges for ærekrænkelse, hvis vi tilføjer denne ansvarsfraskrivelse.

Bortset fra dårlige vittigheder, RAG sikrer, at din LLM altid har adgang til den seneste information. Da din organisation altid genererer nye data, er det eneste, du skal gøre, at opdatere databasen, og din RAG-pipeline håndterer resten, hvilket sikrer, at du får præcise og opdaterede svar hver eneste gang.

Dine private data forbliver private

RAG løser også datafortrolighed, et afgørende problem, som virksomheder står over for, når de føder data til offentlige LLM'er. Ved at oprette en RAG-pipeline behøver du ikke bekymre dig om, at dine private virksomhedsdata dukker op i tilfældige ChatGPT-svar. Du kan udnytte LLM efter eget valg (så Phil ikke generer sig selv i det næste møde), mens du sikrer, at dine følsomme data opbevares sikkert og privat.

Ingen flere AI-hallucinationer

Et almindeligt problem med LLM'er er, at de nogle gange hallucinerer. Det, der sker, er, at når LLM'er mangler relevante faktuelle oplysninger, har de en tendens til at generere fejlbehæftede, men overbevisende svar, dvs. de hallucinerer. Den gode nyhed er, at RAG løser dette problem ved at give dem relevante og faktuelt korrekte data.

Byg og implementer din RAG med Astera

Lås op for det fulde potentiale af dine private data, mens du holder dem private ved at parre dem med GenAI. Implementer dit helt eget RAG med Astera.

Diskuter dit RAG-projekt med os.

Hvorfor RAG Pipelines er fremtiden

McKinsey rapporterer, at GenAI vedtagelse er den højeste inden for marketing, salg og it-funktioner. RAG-pipelines giver dog mulighed for GenAI-adoption på tværs af en bredere vifte af funktioner, såsom:

Kundesupport og service

Med en RAG-pipeline kan dine kundesupportteams få adgang til information fra vidensbaser, ofte stillede spørgsmål og kundehistorier for at levere præcise svar i realtid på kundeforespørgsler, reducere ventetider og forbedre kundetilfredsheden.

Marketing og salg

RAG giver dine marketingfolk mulighed for at analysere og hente kundeindsigt, produktanmeldelser og markedstendenser fra flere kilder for at understøtte mere målrettede kampagner baseret på realtidsdata og analyser. På samme måde kan dine forretningsudviklingsteams udnytte RAG til at skræddersy deres pitches ved hjælp af opdaterede kundedata og produktinformation.

I virkeligheden, 71% af virksomhederne har oplevet en stigning i omsætningen ved at indføre kunstig intelligens i deres marketing- og salgsfunktioner. Forestil dig, hvor meget mere de kunne opnå med RAG.

Forskning & Produktudvikling

Ved at bruge RAG kan forsknings- og udviklingsteams trække indsigt fra kundernes feedback og analysere markedstendenser, konkurrenter og industriudviklinger for at udvikle nye funktioner eller forfine eksisterende. Dette fører ikke kun til informerede strategiske beslutninger, men sikrer også, at din innovationscyklus følger markedets behov.

HR, Jura & Økonomi

Operationelle funktioner som Juridisk, HR og Finans behandler regelmæssigt juridiske dokumenter, retningslinjer for overholdelse, regler og politikker. Med en RAG-pipeline kan dine teams øjeblikkeligt hente den relevante indsigt til hurtig beslutningstagning.

Supply Chain & Logistics

For forsyningskæde- og logistikteams kan RAG-pipelines hjælpe med at overvåge forsyningskæder ved at hente og analysere relevante data fra flere kilder, såsom ERP-systemer, leverandørkommunikation og eksterne dokumenter. Dette hjælper med at reducere flaskehalse, optimere logistikken og forbedre effektiviteten. Faktisk tidlig indførelse af kunstig intelligens i forsyningskæden har ført til en lagerreduktion på 20 % og en omkostningsreduktion på 10 %, og RAG kan mangedoble disse gevinster.

Tid til RAG n' Roll

Lang historie kort, RAG-pipelines tilbyder et væld af kunstig intelligens og automatiseringsfordele, mens de løser almindelige virksomhedsproblemer med offentlige LLM'er. Med RAG kan du udnytte det bedste fra GenAI uden at kompromittere din datafortrolighed. Desuden har RAG en bred vifte af applikationer, fra marketing til forsyningskæde, hvilket betyder, at du kan lave testkørsler ved at udvikle og implementere en RAG-pipeline i en af ​​dine funktioner, før du implementerer den i hele virksomheden.

Bekymret over udviklingen og udbredelsen af ​​RAG-rørledninger? Du tror måske, at du har brug for snesevis af AI-eksperter, der arbejder dag og nat for at bygge din RAG-pipeline. Men du kan erstatte AI-eksperter med forretningsbrugere og dag og nat med minutter, fordi Astera gør RAG-bygningen en hel del enklere.

Astera laver udvikling og implementering af en RAG-pipeline nemt, kodefriog øjeblikkeliguden at sende nogen af ​​dine data uden for organisationen. Plus, med vores omfattende udvalg af stik, kan du integrere praktisk talt alle dine datakilder i dit RAG-system.

Med Astera, kan dine virksomhedsbrugere, der forstår data, metadata og datastrukturer, bygge deres egne RAG-pipelines, så dine teams kan søge og udtrække kontekstuel information, specifikke detaljer og relevant indsigt.

Lyder det som en drøm? Det er ved at gå i opfyldelse med Astera på din side. At se er at tro. Book en gratis demo i dag se Astera i aktion.