ხელოვნური ინტელექტის რობოტი

შინაგანაწესი და ცოდნის სისტემა AI-ით

გსურთ, რომ კოლეგებმა სწრაფად მიიღონ პასუხები კითხვებზე პროდუქტების, პოლიტიკის, IT-ის, პროცესების ან მომხმარებლების შესახებ? მაშინ შიდა ცოდნის სისტემა საკუთარი ჩათბوتით იდეალურია. წყალობით Retrieval-Augmented Generation (RAG) - გენერაცია ძიების მხარდაჭერით ასეთი სისტემა უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ოდესმე: თანამშრომლები სვამენ კითხვებს ჩვეულებრივი ენით და ჩათბოტი პირდაპირ თქვენს საკუთარ დოკუმენტაციაში ეძებს. ეს შეიძლება იყოს სრულიად უსაფრთხო, მონაცემების გარე მხარეებისთვის გაჟონვის გარეშე – მაშინაც კი, თუ იყენებთ OpenAI-ს ან Google-ის დიდ ენობრივ მოდელებს.

  • ყოველთვის შეესაბამება თუ არა პასუხი შიდა რეალობას
  • არ იქმნება გამოგონილი ფაქტები (ჰალუცინაციები) (როგორც ეს ზოგჯერ ხდება წმინდა LLM-ების შემთხვევაში)
  • კონფიდენციალური მონაცემები არასდროს ზიარდება გარე სამყაროსთან

რომელი ინსტრუმენტების გამოყენება შეგიძლიათ?

საკუთარი ცოდნის სისტემის შექმნა შესაძლებელია სხვადასხვა პროდუქტით, თქვენი პრეფერენციებისა და კონფიდენციალურობის, მასშტაბურობისა და გამოყენების სიმარტივის მოთხოვნებიდან გამომდინარე.

ჩათბოტები და RAG-ფრეიმვორკები

  • LlamaIndex (llamaindex.ai) – ღია კოდის (Open source), ფართოდ გამოსაყენებელი
  • Haystack (haystack.deepset.ai) – ძლიერი კორპორատივულ ძიებაში
  • LangChain (langchain.com) – ძლიერი ინტეგრაციისა და ინდივიდუალური გადაწყვეტებისთვის
  • OpenWebUI (open-webui.github.io) – მარტივი, თანამედროვე ვებ-ინტერფეისი ჩატისა და მართვისთვის

ვექტორული ბაზები (დოკუმენტების შესანახად და სწრაფი ძიებისთვის)

AI მოდელები

მნიშვნელოვანია:
ბევრი ინსტრუმენტი, მათ შორის OpenWebUI და LlamaIndex, საშუალებას აძლევს როგორც ადგილობრივ (on-premises), ისე ღრუბლოვან მოდელებს დაკავშირებას. თქვენი დოკუმენტები და ძიების მოთხოვნები არასდროს ტოვებს თქვენს საკუთარ ინფრასტრუქტურას, თუ თავად არ ისურვებთ ამას!

აი, როგორ შეგიძლიათ მარტივად დაამატოთ დოკუმენტები

თანამედროვე ცოდნის სისტემების უმეტესობა გთავაზობთ მარტივი ატვირთვის ან სინქრონიზაციის ფუნქციას.
მაგალითად, ეს ასე მუშაობს:

  1. ატვირთეთ თქვენი დოკუმენტები (PDF, Word, txt, ელ. ფოსტა, ვიკი გვერდები) ვებ-ინტერფეისის მეშვეობით (როგორიცაა OpenWebUI)
  2. ავტომატური დამუშავება: ინსტრუმენტი აინდექსირებს თქვენს დოკუმენტს და მის ძიებას ჩატბოტისთვის დაუყოვნებლივ ხელმისაწვდომს ხდის
  3. პირდაპირი განახლება: ამატებთ ახალ ფაილს? ის ჩვეულებრივ რამდენიმე წამში ან წუთში აისახება პასუხებში

მომხმარებლებისთვის:
SharePoint-თან, Google Drive-თან, Dropbox-თან ან ფაილ სერვერთან ავტომატური დაკავშირება სრულად შესაძლებელია LlamaIndex-ის ან Haystack-ის მეშვეობით.

მონაცემები რჩება უსაფრთხოდ და შიდა ქსელში

მიუხედავად იმისა, ირჩევთ საკუთარ მოდელებს თუ დიდ ღრუბლოვან მოდელებს:

  • თქვენ თვითონ წყვეტთ, რა გადის გარეთ და რა არა
  • ინტეგრაცია Single Sign-On-თან და წვდომის მართვასთან სტანდარტულად შესაძლებელია
  • აუდიტის კვალის ჟურნალები (Audit trails): ვის რა აქვს გადამოწმებული?

მგრძნობიარე ინფორმაციისთვის რეკომენდებულია ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გამოყენება ადგილობრივად (on-premises) ან კერძო ღრუბელში. მაგრამ მაშინაც კი, თუ იყენებთ GPT-4-ს ან Gemini-ს, შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ სისტემა ისე, რომ თქვენი დოკუმენტები არასდროს იქნას გამოყენებული სასწავლო მონაცემებად ან მუდმივად შენახული პროვაიდერის მიერ.

თანამედროვე არქიტექტურის მაგალითი

პროგრამით OpenWebUI თქვენ მარტივად შეგიძლიათ ააწყოთ უსაფრთხო, შიდა ცოდნის სისტემა, რომელშიც თანამშრომლებს შეუძლიათ კითხვების დასმა სპეციალიზებული ჩათბოტებისთვის. შეგიძლიათ ატვირთოთ დოკუმენტები, დაალაგოთ ისინი კატეგორიების მიხედვით და დანიშნოთ სხვადასხვა ჩათბოტი ექსპერტებად საკუთარ სფეროებში. წაიკითხეთ აქ, თუ როგორ!

1. შიგთავსის დამატება და კატეგორიზაცია

დოკუმენტების ატვირთვა

  • შედით OpenWebUI-ში ბრაუზერის მეშვეობით.
  • გადადით განყოფილებაში დოკუმენტები ან ცოდნის ბაზა (Knowledge Base).
  • დააჭირეთ ატვირთვა და აირჩიეთ თქვენი ფაილები (PDF, Word, ტექსტი და ა.შ.).
  • რჩევა: ატვირთვისას დაამატეთ კატეგორია ან ეტიკეტი, როგორიცაა „HR“, „ტექნიკა“, „გაყიდვები“, „პოლიტიკა“ და ა.შ.

უპირატესობა: კატეგორიზაციის გზით, შესაბამის ჩატბოტს (ექსპერტს) შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს შესაბამის წყაროებზე და თქვენ ყოველთვის მიიღებთ შესაფერის პასუხს.

AIR openwebui-ს მეშვეობით

2. ჩათბოტები სპეციალიზებული როლებით

OpenWebUI შესაძლებელს ხდის მრავალი ჩატბოტის შექმნას, თითოეულს საკუთარი სპეციალობით ან როლით. მაგალითები:

  • HR ბოტი: კითხვები შვებულების, კონტრაქტების, შრომითი პირობების შესახებ.
  • IT-მხარდაჭერა: დახმარება პაროლებთან, აპლიკაციებთან, აპარატურასთან დაკავშირებით.
  • პოლიტიკის ბოტი: პასუხები ბიზნეს პოლიტიკისა და შესაბამისობის შესახებ.
  • გაყიდვების ქოუჩი: ინფორმაცია პროდუქტების, ფასებისა და შეთავაზებების შესახებ.

მზად ხართ დასაწყებად თუ დახმარება გჭირდებათ?

გსურთ სწრაფად გაუშვათ კონცეფციის დამტკიცება (proof-of-concept)? ისეთი ინსტრუმენტებით, როგორიცაა OpenWebUI და LlamaIndex, ხშირად ერთ შუადღეში გექნებათ დემო ვერსია ონლაინ!
გსურთ მისი პროფესიონალურად კონფიგურაცია, არსებულ IT ინფრასტრუქტურასთან დაკავშირება, თუ ის მართლაც უსაფრთხო უნდა იყოს?
NetCare გეხმარებათ ყოველ ნაბიჯზე: არჩევანში დახმარებიდან დაწყებული, იმპლემენტაციით, ინტეგრაციით და ტრენინგით დასრულებული.

დაგვიკავშირდით კონტაქტი უფასო საკონსულტაციო შეხვედრისთვის ან დემოს მისაღებად.

NetCare – თქვენი გზამკვლევი ხელოვნური ინტელექტის, ცოდნისა და ციფრული უსაფრთხოების სამყაროში

ჯერარდი

ჟერარდი აქტიურად მოღვაწეობს როგორც AI კონსულტანტი და მენეჯერი. მსხვილ ორგანიზაციებში მიღებული დიდი გამოცდილების წყალობით, მას შეუძლია განსაკუთრებით სწრაფად ამოხსნას პრობლემა და იმუშაოს გადაწყვეტილების მისაღებად. ეკონომიკურ წარმომავლობასთან ერთად, ის ზრუნავს ბიზნესის თვალსაზრისით დასაბუთებულ არჩევანზე.