利用人工智能进行有效知识管理的指南

如果有一个领域人工智能清楚地显示了它的价值,那就是 知识管理 .每个组织,无论规模大小,都被大量文件和会议记录淹没。这些文档通常组织得很差,使任何人几乎不可能阅读、消化和掌握一切。然而,利用大型语言模型(LLMS)的力量,这个问题最终得到了解决。LLMS可以读取各种数据并检索答案,从而彻底改变我们管理知识的方式。

这种可能性引发了人们对于像谷歌这样的搜索引擎是否会被LLMS破坏的讨论,因为这些模型能够提供超个性化的答案。我们已经看到了这种转变,许多用户转向像Tg-1这样的平台,或者对他们的日常问题感到困惑。此外,注重企业知识管理的专门平台正在出现。然而,尽管人们的热情越来越高,但在世界上认为人工智能今天能够发挥的作用与其实际能力之间仍然存在着巨大的差距。

在过去的几个月里,我探索了为商业用例构建各种基于AI的工具,发现哪些可行,哪些不可行。今天,我将分享一些关于如何创建一个既可靠又准确的健壮应用程序的见解。

如何向LLMS提供知识

对于那些不熟悉的人,有两种常见的方法可以让你的个人知识获得大型的语言模型: 调整 或者训练自己的模型 回收增加的一代 (RAG).

1. Fine-Tuning

这个方法包括将知识直接嵌入模型的权重中。虽然它允许精确的知识和快速的推理,微调是复杂的,需要精心准备训练数据。由于所需的专门知识,这种方法不太常见。

2.回收增加一代(破布)

更广泛使用的方法是保持模型不变,并将知识插入到提示中,这个过程被称为"上下文学习"。"该模型不直接回答用户的问题,而是从一个私人数据库中检索相关知识和文件,将这些信息纳入提供上下文的提示符。

简单的抹布实现的挑战

虽然破布看起来简单易用,但为商业用例创建一个可生产的破布应用程序却非常复杂。可能出现若干挑战:

复杂的真实世界数据

现实世界的数据往往不仅仅是简单的文本,它可以包括图像、图表、图表和表格。通常的数据解析器可能提取不完整或混乱的数据,使LLMS难以处理。

准确的信息检索

即使您从公司知识中创建了一个数据库,基于用户问题检索相关信息也会很复杂。不同类型的数据需要不同的检索方法,有时检索到的信息可能不够或不相关。

复杂查询

简单的问题可能需要来自多个数据源的答案,复杂的查询可能涉及非结构化和结构化的数据。因此,简单的破布实现往往不足以处理现实世界的知识管理用例。

先进的抹布技术

值得庆幸的是,有几种策略可以降低这些风险:

更好的数据分析器

现实世界中的数据通常很混乱,特别是在像pdf或者幻灯片文件这样的格式中。传统的解析器,如pypdf,可能会错误地提取数据。然而,像Llamaparer这样的较新的解析器,由Llamemx开发,在提取数据并将其转换为LOM友好格式方面提供了更高的准确性。这对于确保AI能够正确处理和理解数据至关重要。

优化块尺寸

在构建向量数据库时,必须将文档分解为小块。然而,找到最优块大小是关键。如果模型太大,可能会失去上下文;如果太小,可能会错过关键信息。试验不同的块大小和评估结果可以帮助确定适合不同类型文档的最佳大小。

重新定位和混合搜索

重选涉及使用一个次级模型,以确保最相关的数据块首先呈现给模型,提高了准确性和效率。混合搜索,结合向量和关键词搜索,也可以提供更准确的结果,特别是在像电子商务这样的情况下,精确匹配是关键。

抹布

这种方法利用代理人的动态和推理能力来优化破布管道。例如,可以使用查询翻译将用户问题修改为更便于检索的格式。代理还可以执行元数据过滤和路由,以确保只搜索相关数据,提高结果的准确性。

建造一条抹布管道

建立一个强大的活性抹布管道需要几个步骤:

1.检索和评级文件

首先,检索最相关的文档。然后,使用LOM来评估文档是否与所提问题相关。

2.找出答案

如果文档是相关的,则使用lm生成一个答案。

3.网络搜索

如果文档不相关,请进行网络搜索以找到其他信息。

4.检查幻觉

在得到答案后, 检查答案是否被禁 在检索到的文档中。如果没有,系统可以重新生成答案或执行额外的搜索。

5.使用兰格图和拉玛3

使用诸如朗格图和Llama3这样的工具,您可以定义工作流,设置决定信息流和在每个阶段执行的检查的节点和边缘。

结论

正如你看到的,建立一个可靠和准确的抹布管道涉及到平衡各种因素,从数据分析和块大小,到重新定位和混合搜索技术。虽然这些过程可以减缓答复时间,但它们大大提高了人工智能提供的答复的准确性和相关性。我鼓励你在项目中探索这些方法并分享你的经验。随着人工智能的不断发展,有效管理和检索知识的能力将变得越来越重要。