შიდა ცოდნის სისტემა ხელოვნური ინტელექტით

გსურთ, რომ კოლეგებმა სწრაფად მიიღონ პასუხები პროდუქტებთან, პოლიტიკასთან, IT-სთან, პროცესებთან ან კლიენტებთან დაკავშირებულ კითხვებზე? მაშინ იდეალურია შიდა ცოდნის სისტემა საკუთარი ჩატბოტით. მადლობა Retrieval-Augmented Generation (RAG) ასეთი სისტემა ოდესმე არნახულად ჭკვიანია: თანამშრომლები სვამენ კითხვებს ჩვეულებრივ ენაზე და ჩატბოტი დაუყოვნებლივ ეძებს თქვენს საკუთარ დოკუმენტაციაში. ეს სრულიად უსაფრთხოა, მონაცემების გარეშე გაჟონვის გარეშე გარე მხარეებისთვის – მაშინაც კი, თუ იყენებთ OpenAI-ის ან Google-ის დიდ ენობრივ მოდელებს.

• პასუხი ყოველთვის შეესაბამება შიდა რეალობას
• არ იძლევა გამოგონილ პასუხებს (როგორც ზოგჯერ ხდება სუფთა LLM-ების შემთხვევაში)
• კონფიდენციალური მონაცემები არასდროს ეთმობა მესამე მხარეს

რომელი ხელსაწყოების გამოყენება შეგიძლიათ?

საკუთარი ცოდნის სისტემის დაყენება შესაძლებელია სხვადასხვა პროდუქტით, თქვენი პრეფერენციებისა და მოთხოვნების მიხედვით კონფიდენციალურობის, მასშტაბურობისა და გამოყენების სიმარტივისთვის.

ჩატბოტები და RAG-ფრეიმვორქები

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – ღია კოდი, ფართოდ გამოყენებადი
• Haystack (haystack.deepset.ai) – ძლიერი საწარმოო ძიებისთვის
• LangChain (langchain.com) – ძლიერი ინტეგრაციებისა და მორგებული გადაწყვეტილებებისთვის
• OpenWebUI (open-webui.github.io) – მარტივი, თანამედროვე ვებ-ინტერფეისი ჩატისა და მართვისთვის

ვექტორული 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 (ონ-პრემიზე ან კერძო ღრუბელში)
  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, მეშვეობით ოლამა ის ლოკალური AI

მნიშვნელოვანია:
ბევრი ხელსაწყო, მათ შორის OpenWebUI და LlamaIndex, აკავშირებს როგორც ლოკალურ (ონ-პრემი) ასევე ღრუბლოვან მოდელებს. თქვენი დოკუმენტები და საძიებო მოთხოვნები არასდროს ტოვებს თქვენს საკუთარ ინფრასტრუქტურას, თუ თქვენ ეს არ გსურთ!

როგორ დავამატოთ მარტივად დოკუმენტები

თანამედროვე ცოდნის უმეტესი სისტემები გვთავაზობენ მარტივ ატვირთვის ან სინქრონიზაციის ფუნქციას.
მაგალითად, ეს ასე მუშაობს:

1. ატვირთეთ თქვენი დოკუმენტები (PDF, Word, txt, ელფოსტა, wiki გვერდები) ვებ-ინტერფეისის საშუალებით (როგორიცაა OpenWebUI)
2. ავტომატური დამუშავება: ინსტრუმენტი ახდენს თქვენი დოკუმენტის ინდექსირებას და დაუყოვნებლივ ხდის მას საძიებლად ჩატბოტისთვის
3. ცოცხალი განახლება: თუ ახალ ფაილს დაამატებთ? ის, როგორც წესი, პასუხებში რამდენიმე წამში ან წუთში იქნება გათვალისწინებული

მოწინავე:
SharePoint-თან, Google Drive-თან, Dropbox-თან ან ფაილ-სერვერთან ავტომატური კავშირების დამყარება შესაძლებელია LlamaIndex-ის ან Haystack-ის გამოყენებით.

მონაცემები რჩება უსაფრთხო და შიდა

იქნება თქვენი არჩევანი საკუთარ მოდელებზე იყოს თუ დიდ ღრუბლოვან მოდელებზე:

• თქვენ თავად წყვეტთ, რა გადის და რა არ გადის გარეთ
• ინტეგრაცია Single Sign-On-თან და წვდომის მართვასთან ნაგულისხმევად შესაძლებელია
• აუდიტის ჩანაწერები: ვინ რას გაეცნო?

მგრძნობიარე ინფორმაციისთვის რეკომენდებულია AI მოდელების გამოყენება ლოკალურად (on-premises) ან კერძო ღრუბელში. თუმცა, მაშინაც კი, თუ იყენებთ GPT-4-ს ან Gemini-ს, შეგიძლიათ დააყენოთ ისე, რომ თქვენი დოკუმენტები არასოდეს იქნას გამოყენებული სასწავლო მონაცემებად ან მუდმივად არ შეინახოს პროვაიდერმა.

თანამედროვე სტრუქტურის მაგალითი

შენით OpenWebUI თქვენ მარტივად ააშენებთ უსაფრთხო, შიდა ცოდნის სისტემას, სადაც თანამშრომლებს შეეძლებათ კითხვების დასმა სპეციალიზებულ ჩატბოტებთან. შეგიძლიათ ატვირთოთ დოკუმენტები, დაახარისხოთ ისინი კატეგორიების მიხედვით და სხვადასხვა ჩატბოტს მიანიჭოთ ექსპერტის როლი საკუთარ სფეროში. წაიკითხეთ როგორ!

1. კონტენტის დამატება და კატეგორიზაცია

დოკუმენტების ატვირთვა

• შედით OpenWebUI-ში თქვენი ბრაუზერის საშუალებით.
• გადადით განყოფილებაში დოკუმენტები ის ცოდნის ბაზა.
• დააწკაპუნეთ ატვირთვა და შეარჩიეთ თქვენი ფაილები (PDF, Word, ტექსტი და ა.შ.).
• რჩევა: ატვირთვისას დაამატეთ კატეგორია ან ეტიკეტი, მაგალითად, „HR“, „ტექნიკა“, „გაყიდვები“, „პოლიტიკა“ და ა.შ.

უპირატესობაკატეგორიზაციით, შესაბამის ჩატბოტს (ექსპერტს) შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს შესაბამის რესურსებზე და თქვენ ყოველთვის მიიღებთ ადეკვატურ პასუხს.

2. სპეციალიზებული ჩატბოტები (როლები)

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

• HR-ბოტი: შვებულებასთან, კონტრაქტებთან, სამუშაო პირობებთან დაკავშირებული კითხვები.
• IT-მხარდაჭერა: პაროლების, აპლიკაციების, ტექნიკის დახმარება.
• პოლიტიკის ბოტი: პასუხები კომპანიის პოლიტიკასა და რეგულაციებზე.
• გაყიდვების მწვრთნელი: პროდუქტების, ფასებისა და შეთავაზებების შესახებ ინფორმაცია.

დაუყოვნებლივ დაწყება თუ უპირატესობას დახმარებას ანიჭებთ?

გსურთ სწრაფად გაუშვათ კონცეფციის დადასტურება (proof-of-concept)? მაგალითად, OpenWebUI LlamaIndex-デモを、多くの場合、一日の午後にオンラインでご覧いただけます！
プロフェッショナルなセットアップ、既存のITとの連携、あるいは真のセキュリティが必要ですか？
NetCare 選択支援から実装、統合、トレーニングまで、あらゆるステップをサポートします。

お問い合わせ კონტაქტი უფასო საკონსულტაციო შეხვედრის ან დემოსთვის.

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