Новости и обновления в области ИИ
Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным рассылкам, чтобы получать последние обновления и эксклюзивный контент о передовых технологиях ИИ. Узнайте больше!
Как добиться лучших результатов от запросов ИИ?
Для того, чтобы получить наилучшие результаты от запросов, организации нуждаются в качественных данных. Одно из решений этой задачи — это использование технологии, известной как RAG (retrieval-augmented generation).
Что такое RAG?
Суть технологии RAG заключается в том, что генерирующий ИИ получает данные из базы данных, а не просто из предварительно обученной модели. Но не вся RAG эффективна, и оптимизация базы данных может быть сложной задачей.
MongoDB и RAG
Компания MongoDB известна в мире ИИ и RAG. Она уже использует свою базу данных для RAG и запустила инициативы по разработке приложений на основе ИИ. Однако, несмотря на успехи, существует проблема с точностью и «галлюцинациями», которые мешают внедрению генерирующего ИИ в практическое применение.
Проблемы точности и галлюцинаций
Галлюцинации — это случайные или неточные выводы, которые могут возникать в результате недостатков в данных. MongoDB недавно приобрела компанию Voyage AI, которая разрабатывает модели для повышения точности извлечения и повторной оценки данных.
Преимущества Voyage AI
Модели Voyage AI помогают улучшить RAG следующими способами:
- Модели, специфичные для доменов: обучение на больших объемах неструктурированных данных из определенных областей.
- Кастомизация и доработка: возможность адаптации механизма извлечения для уникальных наборов данных и случаев использования.
Конкуренция MongoDB
MongoDB не единственная компания, осознающая важность оптимизированных технологий для извлечения и повторной оценки данных. Например, Snowflake не только инвестировала в Voyage AI, но и использует ее модели.
Чем отличается MongoDB?
Несмотря на приобретение Voyage AI, модели останутся доступными для пользователей Snowflake. Специфика MongoDB заключается в её операционной базе данных, в отличие от аналитических баз. MongoDB использует документную модель, которая лучше справляется с отображением неструктурированных данных.
Значение Voyage AI для агентного ИИ
Требование высокой точности для моделей извлечения становится особенно актуальным в области так называемого агентного ИИ.
- Агентный ИИ требует сохранения контекста для принятия решений.
- Агентные запросы могут нуждаться в нескольких компонентах извлечения.
Будущее генерирующего ИИ
По мере того как генерирующий ИИ переходит к практическому применению, необходимость устранения галлюцинаций становится критически важной. Азам из MongoDB ожидает, что интеграция Voyage AI откроет новые возможности для применения ИИ.
Как повысить точность?
Азам сообщил, что с помощью новой интеграции можно достичь более 90% точности в приложениях, что существенно увеличивает возможности использования ИИ.
Подписка и новости
Чтобы получать ещё больше интересной информации об использовании генерирующего ИИ, подписывайтесь на VB Daily. Мы делаем всё возможное, чтобы вы могли делиться самым актуальным контентом!