Įsivaizduokite pasaulį, kuriame duomenys nėra įmantrus ir susivėlęs skaičių ir diagramų tinklas, o greičiau gyvas, kvėpuojantis atsakymų šaltinis – naudojamas ant sidabrinės lėkštės ir visa tai realiu laiku. Tai nėra nemateriali svajonė. Tai gali būti realybė, kai gaunama papildoma karta (RAG). Šiandien tai daro daugiamečių geriausiųjų, kad padėtų verslo žvalgybai.
Suvokdamas skudurą
Tiems, kurie yra susipažinę su šia technologija, jie nuoširdžiai pripažįsta, kad Ragas nėra tik dar vienas AI „Buzzword“. Jie žino, kad būtent įrankis sujungia statinius duomenų modelius ir nepatogų, nuolat kintantį realaus laiko informacijos pasaulį. Jei norite protingos analogijos, pagalvokite apie tai kaip visada įjungtą tyrimų asistentą, patraukdami naujus duomenis, kylant klausimams-„Context-Aware“, „Dinamic“ ir „Lazeriai“.
Atvirkščiai, priešingai nei tradiciniai AI modeliai, kurie remiasi iš anksto maitintais duomenimis, RAG, kaip ir „K2View“ gavimo padidinta karta, aktyviai paieška, gauna ir improvizuoja, kad sudarytų įžvalgas. Reikia žinoti, kaip paskutinės rinkos tendencijos daro įtaką jūsų Q2 prognozėms? RAK technologija tikrai gali padėti. Galbūt jūsų verslui įdomu klientų nuotaika nuo vakarykštės produkto pristatymo? Nereikia jaudintis, tai jau sudaro atsiliepimus.
Verslo intelekto raida (ir kodėl Rag yra svarbu dabar)
Jei po kelerių metų tai sugrąžintume, verslo žvalgyba kadaise buvo susijusi su istoriniais duomenimis – be galo skaičiuoklėmis, ketvirčio ataskaitas ir užuomina. Tada AI atėjo kartu, spjaudydama numerius greičiau, bet vis tiek įstrigo praeityje, dirbdamas su tuo, kas buvo išmokyta.
Naudojant RAG, scenarijus tiesiog apverstas ir pažodžiui. Užuot pasikliaudami tik statiniais duomenų rinkiniais, jis siekia tiesioginių duomenų šaltinių – socialinės žiniasklaidos, pardavimo platformų, klientų apžvalgų – ir patraukia svarbiausią informaciją, kad galėtų atnaujinti ir atskleisti naujas įžvalgas. Tai reiškia, kad sprendimai nėra vien tik duomenys; Juos lemia naujausi duomenys.
Norėdami suteikti daugiau informacijos apie metodus ir technologijas, šiuo metu naudojamus visuose verslo sektoriuose, čia jie yra:
- Tradicinė bI: Reaktyvusis, remiantis istoriniais duomenimis.
- AI-patobulinta bi: Greičiau, bet vis tiek priklauso nuo ankstesnių duomenų rinkinių.
- Ragas varomas bi: Realiuoju laiku, turtingu kontekstu ir pritaikomu.
Slaptas padažas: kaip iš tikrųjų veikia skudurėlis
Štai užuolaidos magija:
- Jis klausosi: Rag Natūralios kalbos apdorojimas ir sugeba suprasti sudėtingus klausimus – nereikia žargono.
- Tai medžioja: RAG tada apšviečia kelias duomenų bazes, patraukdama atitinkamą, naujausią informaciją apie minutę.
- Tai galvoja: Galiausiai, RAG sintezuoja duomenis, sveria šaltinius ir kontekstą, kad pasiūlytų niuansuotų įžvalgų, kurios kitaip būtų nepastebimi tradicinių metodų.
O kas, jei mes dažytume jums paveikslėlį: mažmeninės prekybos tinklas nori pakoreguoti kainodarą „Flash“ pardavimo metu. Užuot kasti per pardavimo žurnalus rankiniu būdu, RAG traukia realiojo laiko konkurentų kainas, pardavimo tendencijas ir klientų nuotaikas-per kelias minutes pateikia rekomendaciją.
Kodėl skuduruoja tradicinius AI modelius
Statinė AI yra tarsi bibliotekos operacinė sistema, veikianti pasenusioje „Dewey“ dešimtainėje sistemoje-daug žinių, tačiau neskaitmeninant sistemą informacija greitai sustingsta ir reikalauja daugiau laiko. Kita vertus, Ragas yra tarsi turėti bibliotekininką, kuris skaito kiekvieną laikraštį, tinklaraščio įrašą ir pardavimo ataskaitą, kai jie išeina ir pasakoja jums, kas svarbu būtent tą akimirką.
Iš esmės skuduras patikrina šias dėžutes:
- Dinaminis per statinį: Realiojo laiko duomenys trimuoja pasenusius modelius.
- Kontekstiniai atsakymai: Ne tik faktai, bet ir faktai, atitinkantys jūsų tikslią užklausą.
- Visada mokytis: Kai atsiranda naujų duomenų, Ragas akimirksniu prisitaiko.
Realaus pasaulio laimi: kaip verslas naudoja RUM
- El. Komercija: Internetiniai mažmenininkai stebi klientų nuotaikas realiuoju laiku, kai produktų pristatymo metu, koreguojant strategijas vidurio kampanijoje.
- Finansai: Investicinės firmos naudoja RAG, kad reaguotų į rinkos pokyčius per kelias valandas, o ne dienas.
- Sveikatos priežiūra: Ligoninės pasitelkia skudurą, kad analizuotų pacientų duomenis kartu su naujausiais greitesnių diagnozių tyrimais.
Kas toliau Rag?
Ateitis? Pagalvok didesnį. AI augant sudėtingesniam, RAG greičiausiai integruos su IoT įrenginiais, suteikdamas įžvalgų tiesiogiai iš (OCR technologijos) jutiklių ir mašinų. Įsivaizduokite, kad tiekimo grandinės duomenys, tekantys tiesiai iš šaltinio – nereikia tarpininko. Kitaip tariant, didelis logistikos ir sandėliavimo patobulinimas.
Tačiau yra ir iššūkių! Duomenų privatumas susijęs su dideliu, o AI šališkumas išlieka karšta tema. Ragas priimančios įmonės turi labai apsvarstyti aiškius skaidrumo ir etinių duomenų naudojimo protokolus.
Ragas ne kiekvienam verslui – bent jau šiuo metu. Tačiau įmonės, turinčios greitai judančių duomenų srautus, turi daugiausiai. Tačiau, kaip ir daugumos dalykų, technologijos brandos ir dar mažesnės firmos galės rasti vertę dėl savo sugebėjimo sumažinti duomenų triukšmą ir pateikti įžvalgas.
Kyla klausimas: kai jūsų konkurentai pradės naudoti RAG norėdami jus ir aplenkti jus, ar būsite pasirengę įsitraukti ir pritaikyti šią naują technologiją? Verslo sėkmė matuojama pagal jo naujoves ir sprendimus, todėl kiekvienai įmonei būtų naudinga labai apsvarstyti RAG ir jos įgyvendinimą.
