Подключение базы данных к ИИ
Один из самых значимых методов использования ИИ для бизнеса — это подключение его к собственным данным, документам, базам CRM, отчетам, планам, инструкциям и регламентам.
Снабдив ИИ собственной базой знаний, качество ответов повышается до совершенно иного уровня. Это делает ИИ полноценным сотрудником, который знает контекст текущих процессов и выдает ответы на основе этих знаний.
Подключение базы данных к ИИ основано на методе Retrieval-Augmented Generation (RAG), который позволяет создавать эффективные запросы к языковым моделям с использованием собственных баз знаний.
Этот метод сочетает векторное представление данных и механизм поиска информации, что обеспечивает высокую точность и релевантность ответов.
Настройка базы знаний
Подготовка данных для ИИ
Основной задачей при подключении к базе знаний, является переработка документов и других информационных источников и их нарезка на логические блоки.
Успех реализации во многом зависит от этой работы. После ее завершения мы проводим множество тестирований, прежде чем представить готовые решения.
Создание векторной базы и правильный промтинг
Важным шагом является создание векторной базы. Мы формируем векторы на основе запросов пользователей и ищем их в базе данных. После получения информации важно создать корректный промт и инструкцию, чтобы ИИ мог эффективно работать с этой информацией.
Благодаря опыту, мы обеспечиваем высокое качество этих процессов, что позволяет получать точные результаты.
Процесс внедрения
Анализ и подготовка данных
Сбор и структурирование информации для создания базы знаний
Сбор баз
Мы собираем все доступные источники информации: документы, отчеты, справочные материалы и другие текстовые данные, содержащие знания вашей компании.
Структурирование данных
Информация структурируется для формата, удобного для векторизации. Это может включать нормализацию текста и исключение лишних данных.
Создание векторной базы данных
Преобразование текстовых данных в векторное представление
Векторизация
Используем различные инструменты для эмбединга (например, Sentence Transformers, FastText, или другие модели трансформеров). Это позволяет преобразовать текстовые данные в векторное представление, что упрощает дальнейший поиск и сопоставление.
Создание векторной базы
На основе эмбеддингов формируется векторная база данных, которая содержит все векторные представления ваших текстов. Это может быть реализовано с использованием баз данных, оптимизированных для хранения векторов, таких как Faiss, Annoy или Pinecone.
Настройка механизма поиска (Retriever)
Оптимизация поиска релевантной информации
Выбор алгоритма поиска
Мы настраиваем механизм поиска (Retriever), который будет использовать созданные векторные представления для поиска наиболее релевантных данных в ответ на запросы. Это может быть KNN (k-nearest neighbors) или другие алгоритмы поиска по векторным данным.
Оптимизация параметров
Проводим тестирование и оптимизацию алгоритмов поиска для обеспечения высокой скорости и точности извлечения информации.
Создание и тестирование промптов
Разработка эффективных промптов с контекстной информацией
Формирование промптов
С использованием данных из векторной базы мы создаем продуманные промпты, которые используют контекст из вашей базы знаний.
Тестирование промптов
Промпты тестируются на различных сценариях, чтобы гарантировать правильность и релевантность ответов.
Динамическое создание промптов
Внедрение механизмов адаптивного формирования
Адаптивные промпты
Мы внедряем механизмы для динамического формирования промптов на основе извлеченной из векторной базы информации.
Интеграция с языковыми моделями
Динамически созданные промпты передаются в языковые модели для генерации ответов на основе новейшей информации из базы знаний.
Мониторинг и итерации
Постоянное улучшение системы
Сбор данных о производительности
Мы отслеживаем эффективность ответов, получаемых от модели, и собираем обратную связь от пользователей.
Корректировка промптов
На основе собранных данных мы постоянно вносим коррективы в промпты и настройки векторной базы.
Результаты внедрения
Экономия ресурсов
Сокращение времени и ресурсов на обработку запросов
Повышение качества ответов
Повышение качества и точности ответов за счет использования метода RAG
Упрощение доступа
Упрощение доступа к внутренним знаниям и информации
Метод формирования промптов на основе собственных баз знаний позволяет вашему бизнесу эффективно использовать имеющиеся данные для повышения уровня автоматизации и улучшения взаимодействия с клиентами.