- Công nghệ RAG cho phép trí tuệ nhân tạo phản hồi dựa trên các tài liệu riêng tư mà không cần phải huấn luyện lại mô hình.
- Có nhiều phương án triển khai khác nhau, từ các GPT và API tùy chỉnh đến các nền tảng có tính năng đồng bộ hóa tự động.
- Hiệu quả của hệ thống phụ thuộc vào cấu trúc phân cấp rõ ràng và việc tối ưu hóa định dạng tệp.
Làm thế nào để thêm tài liệu vào Onyx và tạo một kho kiến thức riêng tư? Chắc hẳn bạn đã từng trải qua việc có một đống sách hướng dẫn, tài liệu nằm rải rác khắp nơi, và khi cần thông tin cụ thể, bạn sẽ phát điên lên vì phải tìm kiếm. Ý tưởng về việc có một kho kiến thức riêng tư... trợ lý thông minh được biết đến Đơn giản là, mọi ngóc ngách trong doanh nghiệp của bạn đều là giấc mơ thành hiện thực đối với bất kỳ đội ngũ nào muốn ngừng lãng phí thời gian vào các công việc lặp đi lặp lại.
Ngày nay, việc xây dựng kho tri thức riêng không còn chỉ dành cho các kỹ sư của NASA. Cho dù bạn sử dụng các công cụ chuyên dụng như Onyx hay các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo, mục tiêu vẫn giống nhau: chuyển đổi... dữ liệu nội bộ trong phản hồi tức thì và chính xác, ngăn chặn trí tuệ nhân tạo bịa đặt và chỉ dựa vào sự thật từ phía công ty bạn.
Khái niệm về cơ sở tri thức trong thời đại trí tuệ nhân tạo
Khi nói về cơ sở tri thức cho chatbot, chúng ta không có ý nói đến việc cung cấp cho mô hình một khóa học chuyên sâu, mà là tạo ra một... thư viện kỹ thuật số riêng tưThay vì cố gắng làm cho AI ghi nhớ mọi thứ trong mã của nó (điều này sẽ cực kỳ tốn kém và chậm), một kỹ thuật gọi là Thế hệ phục hồi tăng cường (RAG)Về cơ bản, nó giống như AI đang làm bài kiểm tra với tài liệu được phép sử dụng: khi ai đó đặt câu hỏi, hệ thống sẽ tìm kiếm phần liên quan trong tài liệu của bạn và viết câu trả lời chỉ dựa trên thông tin đó.
Phương pháp này tốt hơn gấp nghìn lần so với phương pháp tinh chỉnh truyền thống vì Nó làm giảm đáng kể hiện tượng ảo giác.Bởi vì bot không cần phải đoán mà chỉ cần trích xuất thông tin. Hơn nữa, việc bảo trì cũng dễ dàng hơn nhiều; nếu bạn thay đổi chính sách của công ty, bạn chỉ cần... cập nhật tệp nguồn Vậy là xong, không cần phải huấn luyện lại máy từ đầu.
Các phương pháp để triển khai hệ thống kiến thức của riêng bạn
Tùy thuộc vào mức độ bạn muốn tự tay thực hiện kỹ thuật này, bạn có thể lựa chọn một số cách để lắp ráp hệ thống này:
- Các công cụ xây dựng GPT tùy chỉnh: Nếu bạn có gói đăng ký Plus, bạn có thể tải lên một vài tệp PDF và sẽ có một bot cơ bản. Nó rất tuyệt để nhanh chóng thử nghiệm mọi thứ, nhưng lại không đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp vì... Nó chỉ hỗ trợ một vài loại tệp. và kiến thức là bất biến.
- Sử dụng API của Trợ lý ảo: Đây là cách dành cho những người có lập trình viên trong nhóm của mình. Nó cho phép bạn tạo ra một lưu trữ vectơ riêng và thiết kế giao diện tùy chỉnh. Đây là lựa chọn mạnh mẽ nhất, nhưng cũng tốn kém nhất về thời gian và chi phí bảo trì.
- Các nền tảng AI chuyên dụng: Các công cụ như eesel AI loại bỏ những trở ngại kỹ thuật. Chúng kết nối thông qua Tích hợp chỉ với một cú nhấp chuột Đồng bộ hóa thông tin với Google Docs, Confluence hoặc Zendesk một cách tự động để bot luôn được cập nhật.
Quản lý tài liệu trong các môi trường như Dialogflow và Bitrix24.
Nếu bạn hoạt động trong môi trường doanh nghiệp phức tạp hơn, việc quản lý thông tin sẽ có những quy tắc riêng. Ví dụ, trong Bitrix24 Knowledge Base 2.0Cấu trúc được tổ chức như một cái cây, nơi bạn có thể tạo ra các phần và tiểu phần lồng nhau. Điều này rất quan trọng. cấu hình quyền truy cậpBởi vì bạn không muốn bất kỳ nhân viên nào có thể chỉnh sửa các quy định nội bộ, mà chỉ có quản trị viên mới có quyền kiểm soát đó.
Mặt khác, trong các hệ thống như Dialogflow, quy trình mang tính kỹ thuật hơn. Cơ sở tri thức được tạo ra ở cấp độ nhân viên hỗ trợ, và các tài liệu được thêm vào có thể được sử dụng để... Các cặp câu hỏi-câu trả lời định dạng CSV hoặc văn bản không có cấu trúc để trích xuất. Điều quan trọng cần biết là tài liệu không tự động cập nhật trừ khi bạn sử dụng một công cụ nào đó. URL công khai có tính năng tự động tảiNếu không, bạn phải tự gọi phương thức reload để các thay đổi có hiệu lực.
Mẹo để xây dựng nền tảng kiến thức của bạn hoàn hảo
Chỉ đơn thuần đổ hàng ngàn tập tin vào hệ thống và mong chờ điều kỳ diệu xảy ra là chưa đủ. Để có được kết quả chuyên nghiệp, bạn phải... hạn chế các nguồn kiến thức Điều đó phụ thuộc vào người sử dụng bot. Ví dụ, chatbot trên trang web của bạn chỉ nên đọc các bài viết trợ giúp công khai, trong khi chatbot của Slack có thể truy cập toàn bộ wiki nội bộ.
Một điểm quan trọng khác là định dạng dữ liệu. Để tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu, bạn có thể tìm hiểu thêm. Cách chuyển đổi bất kỳ trang web nào sang định dạng Markdown và do đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc đọc AI. Trong trường hợp các tệp CSV, điều cần thiết là không có tiêu đề và câu hỏi nằm ở cột đầu tiên, câu trả lời ở cột thứ hai. Nếu bạn sử dụng tài liệu dài, lý tưởng nhất là nên như thế này: chia chúng thành các bài viết ngắn. và tập trung vào một chủ đề duy nhất để trí tuệ nhân tạo không bị lạc lối trong mớ thông tin không cần thiết và sẽ chính xác hơn nhiều.
Tối ưu hóa và triển khai an toàn
Trước khi đưa bot của bạn ra thị trường hoặc cho toàn bộ nhóm, việc trải qua giai đoạn thử nghiệm là rất cần thiết. Sử dụng một... chế độ mô phỏng Nó cho phép bạn chạy bot trên các yêu cầu hỗ trợ thực tế từ trước để xem cách nó sẽ phản hồi. Điều này cho phép bạn điều chỉnh... giọng điệu và tính cách về trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng nó không phát ra âm thanh như một robot chung chung mà giống như một người thực sự đại diện cho thương hiệu của bạn.
Để tránh hệ thống trở nên lỗi thời, cách thông minh nhất là tránh tải tệp lên thủ công. Hãy tìm kiếm các giải pháp giúp... đồng bộ hóa trong thời gian thực Sử dụng thư mục công việc của bạn là cách duy nhất để đảm bảo rằng AI không đưa ra câu trả lời dựa trên các chính sách từ ba tháng trước, điều này sẽ gây ra thảm họa cho trải nghiệm người dùng.
Việc triển khai một cơ sở tri thức riêng sẽ chuyển đổi việc quản lý thông tin doanh nghiệp, từ việc tìm kiếm thủ công tốn nhiều thời gian sang một hệ thống trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) trích xuất dữ liệu chính xác bằng cách sử dụng các thuật toán tìm kiếm và truy vấn (RAG). Cho dù thông qua các nền tảng không cần lập trình, các API phức tạp hay các hệ thống quản lý nội dung như Bitrix24, chìa khóa nằm ở việc tổ chức tài liệu theo thứ bậc, quản lý quyền truy cập hợp lý và đồng bộ hóa liên tục các nguồn để duy trì tính chính xác và ngăn ngừa lỗi.
Đam mê công nghệ từ khi còn nhỏ. Tôi thích được cập nhật về lĩnh vực này và trên hết là truyền đạt nó. Đó là lý do tại sao tôi đã cống hiến hết mình cho việc truyền thông trên các trang web công nghệ và trò chơi điện tử trong nhiều năm nay. Bạn có thể thấy tôi viết về Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo hoặc bất kỳ chủ đề liên quan nào khác mà bạn nghĩ đến.