შიდა ცოდნის სისტემა ხელოვნური ინტელექტით

გსურთ, რომ კოლეგებმა სწრაფად მიიღონ პასუხები პროდუქტებთან, პოლიტიკასთან, IT-სთან, პროცესებთან ან მომხმარებლებთან დაკავშირებულ კითხვებზე? მაშინ შიდა ცოდნის სისტემა საკუთარი ჩატბოტით იდეალურია. Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ის წყალობით, ასეთი სისტემა უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ოდესმე: თანამშრომლები სვამენ კითხვებს ჩვეულებრივ ენაზე და ჩატბოტი პირდაპირ ეძებს თქვენს დოკუმენტაციაში. ეს შეიძლება იყოს სრულიად უსაფრთხო, მონაცემების გარე მხარეებზე გაჟონვის გარეშე – მაშინაც კი, თუ იყენებთ OpenAI-ის ან Google-ის დიდ ენობრივ მოდელებს.

რა არის RAG და რატომ მუშაობს ასე კარგად?

RAG ნიშნავს, რომ AI ჩატბოტი ჯერ ეძებს თქვენს საკუთარ ცოდნის წყაროში (დოკუმენტები, ვიკიები, სახელმძღვანელოები, პოლიტიკა) და მხოლოდ ამის შემდეგ აგენერირებს პასუხს. ამის გამო:

• პასუხი ყოველთვის შეესაბამება შიდა რეალობას

• არ არის მოცემული გამოგონილი ინფორმაცია (როგორც ზოგჯერ სუფთა LLM-ების შემთხვევაში)

• კონფიდენციალური მონაცემები არასოდეს არ არის გაზიარებული გარე სამყაროსთან

რომელი ხელსაწყოების გამოყენება შეგიძლიათ?

საკუთარი ცოდნის სისტემის შექმნა შესაძლებელია სხვადასხვა პროდუქტით, თქვენი პრეფერენციებისა და მოთხოვნების მიხედვით კონფიდენციალურობის, მასშტაბურობისა და გამოყენების სიმარტივის თვალსაზრისით.

ჩატბოტი და RAG-ფრეიმვორკები

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – ღია წყარო, ფართოდ გამოსაყენებელი

• Haystack (haystack.deepset.ai) – ძლიერია საწარმოო ძიებაში

• LangChain (langchain.com) – ძლიერია კავშირებისა და მორგებისთვის

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – მარტივი, თანამედროვე ვებ ინტერფეისი ჩატისა და მართვისთვის

ვექტორული მონაცემთა ბაზები (დოკუმენტების შესანახად და სწრაფი ძიებისთვის)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

AI-მოდელები

• დიდი მოდელები ღრუბელში

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Azure OpenAI სერვისი

• საკუთარი მოდელები (on-premises ან private cloud)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, ოლამას ან LocalAI-ის მეშვეობით

მნიშვნელოვანი:
ბევრი ხელსაწყო, მათ შორის OpenWebUI და LlamaIndex, შეუძლია დააკავშიროს როგორც ლოკალური (on-premises), ასევე ღრუბლოვანი მოდელები. თქვენი დოკუმენტები და ძიებები არასოდეს დატოვებს თქვენს საკუთარ ინფრასტრუქტურას, თუ ამას არ მოისურვებთ!

როგორ მარტივად დაამატოთ დოკუმენტები

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

1. ატვირთეთ თქვენი დოკუმენტები (PDF, Word, txt, ელფოსტა, ვიკი გვერდები) ვებ ინტერფეისის მეშვეობით (როგორიცაა OpenWebUI)

2. ავტომატური დამუშავება: ხელსაწყო ინდექსირებს თქვენს დოკუმენტს და მას პირდაპირ საძიებო ხდის ჩატბოტისთვის

3. ცოცხალი განახლება: დაამატებთ ახალ ფაილს? მაშინ ის ჩვეულებრივ რამდენიმე წამში ან წუთში შედის პასუხებში

მოწინავეებისთვის:
ავტომატური კავშირები SharePoint-თან, Google Drive-თან, Dropbox-თან ან ფაილ სერვერთან კარგად არის შესაძლებელი LlamaIndex-ით ან Haystack-ით.

მონაცემები რჩება უსაფრთხო და შიდა

მიუხედავად იმისა, აირჩევთ საკუთარ მოდელებს თუ დიდ ღრუბლოვან მოდელებს:

• თქვენ თავად წყვეტთ, რა გადის გარეთ და რა არა

• Single Sign-On-თან და წვდომის მართვასთან ინტეგრაცია სტანდარტულად შესაძლებელია

• აუდიტის კვალი: ვინ რა ნახა?

მგრძნობიარე ინფორმაციისთვის რეკომენდებულია AI-მოდელების გამოყენება on-premises ან private cloud-ში. მაგრამ მაშინაც კი, თუ იყენებთ GPT-4-ს ან Gemini-ს, შეგიძლიათ დააყენოთ, რომ თქვენი დოკუმენტები არასოდეს არ იქნება გამოყენებული როგორც სასწავლო მონაცემები ან მუდმივად შენახული პროვაიდერის მიერ.

თანამედროვე დაყენების მაგალითი

OpenWebUI-ით მარტივად ააშენებთ უსაფრთხო, შიდა ცოდნის სისტემას, სადაც თანამშრომლებს შეუძლიათ კითხვების დასმა სპეციალიზებულ ჩატბოტებზე. შეგიძლიათ ატვირთოთ დოკუმენტები, დაალაგოთ კატეგორიების მიხედვით და სხვადასხვა ჩატბოტი იმოქმედოს როგორც ექსპერტი თავის სფეროში. აქ წაიკითხავთ, როგორ!

1. კონტენტის დამატება და კატეგორიზაცია

დოკუმენტების ატვირთვა

• შედით OpenWebUI-ში თქვენი ბრაუზერის მეშვეობით.

• გადადით დოკუმენტების ან ცოდნის ბაზის განყოფილებაში.

• დააჭირეთ ატვირთვას და აირჩიეთ თქვენი ფაილები (PDF, Word, ტექსტი და ა.შ.).

• რჩევა: ატვირთვისას დაამატეთ კატეგორია ან ლეიბლი, როგორიცაა „HR“, „ტექნიკა“, „გაყიდვები“, „პოლიტიკა“ და ა.შ.

უპირატესობა: კატეგორიზაციით, სწორ ჩატბოტს (ექსპერტს) შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს შესაბამის წყაროებზე და ყოველთვის მიიღებთ შესაბამის პასუხს.

2. ჩატბოტები საკუთარი სპეციალიზაციით (როლებით)

OpenWebUI საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მრავალი ჩატბოტი, თითოეული საკუთარი სპეციალიზაციით ან როლით. მაგალითები:

• HR-ბოტი: კითხვები შვებულების, კონტრაქტების, შრომითი პირობების შესახებ.

• IT-მხარდაჭერა: დახმარება პაროლებთან, აპლიკაციებთან, აპარატურასთან დაკავშირებით.

• პოლიტიკის ბოტი: პასუხები კომპანიის პოლიტიკისა და შესაბამისობის შესახებ.

• გაყიდვების მწვრთნელი: ინფორმაცია პროდუქტების, ფასების და შეთავაზებების შესახებ.

დაიწყეთ დაუყოვნებლივ თუ გირჩევნიათ დახმარება?

გსურთ სწრაფად გაუშვათ proof-of-concept? მაგალითად, OpenWebUI-ით და LlamaIndex-ით ხშირად ერთ შუადღეში გექნებათ დემო ონლაინ!
გსურთ მისი პროფესიონალურად დაყენება, არსებულ IT-სთან დაკავშირება, თუ ნამდვილად უსაფრთხო უნდა იყოს?
NetCare დაგეხმარებათ ყოველ ნაბიჯზე: არჩევანის დახმარებიდან დაწყებული, იმპლემენტაციით, ინტეგრაციითა და ტრენინგით დამთავრებული.

დაგვიკავშირდით კონტაქტი უფასო საკონსულტაციო საუბრისთვის ან დემოსთვის.

NetCare – თქვენი გზამკვლევი AI-ში, ცოდნასა და ციფრულ უსაფრთხოებაში