Повышение эффективности работы с помощью сценариев использования генеративного ИИ
В современном быстро развивающемся мире бизнеса мы должны внедрять передовые технологии, такие как Generative AI (GenAI), чтобы оставаться конкурентоспособными. От автоматизации рутинных задач до улучшения принятия решений — GenAI трансформирует то, как работают отрасли. Но что это означает для вашей организации?
В этом блоге мы рассмотрим, как приложения Generative AI (GenAI) могут повысить эффективность работы. Мы опираемся на идеи из недавнего выступления на Unstructured Data Meetup Люси Парк, Chief Scientific Officer в Upstage AI. Если вы хотите глубже погрузиться в тему, мы рекомендуем вам посмотреть выступление Люси на YouTube.
Люси Парк из Upstage выступает на майском Unstructured Data Meetup в SAP Palo Alto
Сила GenAI в трансформации бизнес-операций
GenAI быстро становится ключевым двигателем инноваций в различных отраслях, повышая эффективность работы и обеспечивая более разумное принятие решений. Автоматизируя повторяющиеся задачи, повышая продуктивность и предлагая более глубокие инсайты, GenAI фундаментально меняет бизнес-операции. Его приложения чрезвычайно разнообразны: от автоматизации клиентского сервиса до оптимизации цепочек поставок, что существенно влияет на различные секторы.
Чтобы полностью понять, как системы GenAI достигают такой эффективности, важно разобраться в базовых технологиях. В основе успеха GenAI лежат продвинутые инструменты, такие как Large Language Models (LLMs) и мультимодальные модели для генерации контента, векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, для поиска по семантическому сходству, а также модели эмбеддингов, которые преобразуют неструктурированные данные в векторные эмбеддинги. Retrieval Augmented Generation (RAG) дополнительно повышает качество сгенерированного контента, предоставляя моделям GenAI контекстную информацию.
Практический пример GenAI в действии — то, как платформы вроде Upstage AI используют эти технологии для автоматизации рабочих процессов и решения отраслевых задач. Например, Document AI использует генеративные модели для извлечения и интерпретации информации из неструктурированных документов, снижая объем ручной работы и повышая эффективность в таких секторах, как страхование и финансы. Другой пример — Solar LLM, специализированная языковая модель, адаптированная для таких отраслей, как финансы и здравоохранение. Solar LLM гарантирует, что приложения GenAI предоставляют точные и релевантные результаты, фокусируясь на отраслевой лексике и потребностях.
Upstage AI также предложила full-stack систему GenAI, которая интегрирует структурированные и неструктурированные данные для генерации точных, контекстно релевантных ответов. Эта продвинутая архитектура выходит за рамки традиционных систем RAG, которые полагаются исключительно на векторные базы данных для извлечения неструктурированных данных через поиск по семантическому сходству. Благодаря включению дополнительных компонентов, таких как реляционные базы данных, система Upstage AI обрабатывает и извлекает структурированные данные, что приводит к более точным и комплексным результатам.
Архитектура full-stack LLM-системы Upstage AI
Диаграмма выше иллюстрирует функциональность этой full-stack системы GenAI:
Обработка пользовательского запроса: Система начинает с обработки запроса пользователя, который может включать структурированные и неструктурированные данные. Структурированные данные преобразуются в SQL-команды с помощью модели NL2SQL, тогда как неструктурированные данные, такие как естественный язык, преобразуются в векторные эмбеддинги. Затем эти SQL-запросы и векторы отправляются в реляционные и векторные базы данных для поиска релевантной информации.
Обработка документов: Предметно-специфические знания также включают структурированные и неструктурированные данные. Структурированные данные, такие как бизнес-логи или информация веб-сайта, хранятся в реляционных или NoSQL-базах данных. Для неструктурированных документов, таких как PDF-файлы, электронные письма или сообщения Slack, Key Information Extractor выявляет ключевую информацию, а Layout Analyzer, часто в сочетании с процессом разбиения на фрагменты, разбивает сложные документы на управляемые части. Затем эти фрагменты преобразуются в векторные эмбеддинги с помощью специализированных моделей эмбеддингов и сохраняются в векторной базе данных, такой как Milvus, для быстрого и точного поиска по семантическому сходству.
Retriever: Система извлекает релевантные структурированные и неструктурированные данные из соответствующих баз данных.
Генеративная модель и Groundedness Checker: Извлеченные данные передаются в генеративную модель для формирования ответа. Затем Groundedness Checker (GC) проверяет точность и релевантность сгенерированного содержимого.
Итоговый ответ: Система предоставляет пользователю контекстуально точный и релевантный ответ.
Варианты использования GenAI для повышения эффективности работы
Преобразующий потенциал GenAI очевиден в различных приложениях. Ниже приведены некоторые ключевые области, в которых GenAI значительно повышает эффективность работы:
Автоматизация процессов
Ручной ввод данных и обработка документов занимают много времени и подвержены человеческим ошибкам. Такие задачи, как ввод данных счетов в финансовые системы, обработка форм онбординга клиентов и обновление записей сотрудников, во многих организациях по-прежнему выполняются вручную. Инструменты GenAI, такие как Document AI, автоматизируют извлечение и классификацию информации из этих документов, сокращая количество ошибок и освобождая время для стратегических задач, таких как финансовый анализ, управление взаимоотношениями с клиентами и развитие сотрудников.
Автоматизация клиентской поддержки
GenAI добилась значительных успехов в клиентской поддержке. Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе AI обрабатывают типичные запросы клиентов, снижая нагрузку на операторов и обеспечивая поддержку 24/7. Например, Zendesk использует ботов на базе AI для автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы, позволяя представителям службы поддержки сосредоточиться на более сложных проблемах. Аналогично, виртуальный ассистент Bank of America, Erica, использует GenAI, чтобы помогать клиентам управлять своими счетами, отвечать на вопросы о транзакциях и предоставлять финансовые рекомендации, значительно улучшая общий клиентский опыт.
Создание и персонализация контента
GenAI играет ключевую роль в создании и персонализации контента, автоматизируя производство высококачественного контента и адаптируя его к индивидуальным предпочтениям. Например, в маркетинге такие инструменты, как Copy.ai, быстро генерируют убедительные рекламные тексты, публикации для социальных сетей и содержимое электронных писем, позволяя маркетологам создавать вовлекающие материалы в больших масштабах. Такие платформы, как Netflix, используют GenAI для анализа привычек просмотра пользователей и рекомендации фильмов и сериалов, соответствующих индивидуальным вкусам, обеспечивая персонализированную доставку контента.
Оптимизация цепочки поставок
GenAI оптимизирует операции цепочки поставок в производстве и логистике, обеспечивая доставку продуктов вовремя и с минимально возможными затратами. Например, IBM's Watson Supply Chain использует GenAI для прогнозирования сбоев и рекомендации корректирующих действий. Анализируя данные из различных источников, Watson предвидит такие проблемы, как задержки или нехватка ресурсов, и предлагает альтернативные маршруты или поставщиков, помогая компаниям поддерживать бесперебойную работу.
Автоматизированная генерация новостей
Новостные организации все чаще используют GenAI для автоматизации написания новостных статей, особенно для репортажей в реальном времени. Такие платформы, как The Associated Press (AP), используют AI для генерации статей о спортивных событиях, финансовых отчетах и прогнозах погоды. Система AI обрабатывает структурированные данные, такие как игровая статистика или цены акций. Она почти мгновенно создает хорошо сформированные новостные статьи, позволяя новостным агентствам быстро и эффективно освещать больше событий.
Заключение
Генеративный AI переопределяет то, как компании работают в различных секторах. Автоматизируя сложные задачи, такие как создание контента, и персонализируя пользовательский опыт в масштабе, GenAI позволяет организациям достигать более высокой эффективности и более содержательного взаимодействия со своей аудиторией. Эти интеллектуальные системы формируют будущее работы, делая GenAI важнейшим активом для любой дальновидной организации. Для компаний, стремящихся повысить эффективность работы за счет передовых процессов хранения, индексирования и извлечения данных, интеграция таких инструментов, как Zilliz Cloud, который предлагает надежные сервисы векторного поиска на основных платформах, критически важна для достижения этих целей.
Дополнительные материалы
Изучите следующие ресурсы, если хотите глубже погрузиться в оценки LLM.
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
Fariba LaiqDescription: Fariba Laiq is a freelance content writer at Zilliz. She has studied Computer Science, been a coding instructor, and published research papers in the domain of AI and cyber-security. She is passionate about learning more about LLMs and vector databases in the ever evolving era of AI. Along with technical skills, she is also a self-taught artist.
Читать далее
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.