Philadelphia, Pennsylvania 11 tháng 7, 2024 – Trong thế giới trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, việc đi trước thời đại là điều tối quan trọng đối với các doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo tư tưởng. Sunil Jagani, một nhân vật nổi bật trong bối cảnh công nghệ của Philadelphia, đã đi đầu trong việc tích hợp các kỹ thuật AI tiên tiến vào các ứng dụng thực tế. Một trong những kỹ thuật đột phá như vậy là Retrieval-Augmented Generation (RAG), được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với AI.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI tạo sinh bằng cách kết hợp các sự kiện từ các nguồn bên ngoài. Hãy xem nó như một thư ký tòa án của AI – một trợ lý giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra những câu trả lời có thẩm quyền được hỗ trợ bởi nghiên cứu.
Từ viết tắt không được dự tính
Thuật ngữ “RAG” không được lựa chọn một cách có chủ ý; nó xuất hiện từ một bài báo năm 2020 của Patrick Lewis và các đồng nghiệp. Xin lỗi vì từ viết tắt không được đẹp! Bất chấp tên gọi, RAG đã trở nên phổ biến trong hàng trăm bài báo và hàng chục dịch vụ thương mại, đại diện cho tương lai của AI tạo sinh.
RAG hoạt động như thế nào?
LLM và những hạn chế của chúng
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chẳng hạn như mạng nơ-ron, rất giỏi trong việc phản hồi các lời nhắc chung dựa trên kiến thức được tham số hóa của chúng. Tuy nhiên, chúng thường thiếu chiều sâu khi nói đến các chủ đề cụ thể hoặc hiện tại.
Xây dựng cầu nối với các nguồn lực bên ngoài
RAG kết nối các dịch vụ AI tạo sinh với các nguồn kiến thức bên ngoài. Những nguồn lực này thường phong phú về các chi tiết kỹ thuật mới nhất. Bằng cách kết hợp sự hiểu biết nội bộ với các sự kiện bên ngoài, RAG cung cấp phản hồi toàn diện hơn.
Xây dựng lòng tin của người dùng
RAG trang bị cho các mô hình các nguồn mà chúng có thể trích dẫn, giống như chú thích trong một bài báo nghiên cứu. Người dùng có thể xác minh các tuyên bố, thúc đẩy lòng tin. Nó cũng giúp các mô hình làm rõ sự mơ hồ trong các truy vấn của người dùng, đảm bảo câu trả lời chính xác.
Ứng dụng thực tế của RAG
Trò chuyện và Trợ lý ảo
Trò chuyện được hỗ trợ bởi RAG có thể cung cấp phản hồi theo ngữ cảnh, trích dẫn thông tin bên ngoài có liên quan. Hãy tưởng tượng một chatbot không chỉ tạo văn bản mà còn hỗ trợ các tuyên bố của nó bằng bằng chứng.
Hệ thống trả lời câu hỏi
RAG nâng cao các mô hình trả lời câu hỏi bằng cách kéo các sự kiện từ các cơ sở dữ liệu hoặc cơ sở kiến thức bên ngoài. Người dùng nhận được câu trả lời chính xác, được nghiên cứu kỹ lưỡng.
Tạo nội dung
Khi tạo bài báo, báo cáo hoặc bản tóm tắt, RAG đảm bảo rằng nội dung được tạo ra phù hợp với thông tin được xác minh.
Kết luận
Khi bạn khám phá RAG, hãy cân nhắc tác động tiềm năng của nó đối với lĩnh vực của bạn. Bằng cách áp dụng kỹ thuật này, bạn sẽ không chỉ khẳng định mình là một nhà lãnh đạo tư tưởng mà còn góp phần vào sự tiến hóa của AI tạo sinh.
Những hiểu biết của Sunil Jagani tại Malvern mang đến cái nhìn thoáng qua về tương lai của AI và máy học, nơi học sâu và mạng nơ-ron mở đường cho mức độ tự động hóa và hiệu quả chưa từng có. Khi các tổ chức ngày càng tận dụng sức mạnh của những công nghệ này, khả năng đổi mới và tăng trưởng là vô hạn.
Về bản chất, phương pháp luận của Sunil Jagani thay thế các mẫu email tĩnh, cứng nhắc bằng các lời nhắc thông minh, động được tạo bởi ML và LLM. Cách tiếp cận sáng tạo này trao quyền cho các công ty thuộc mọi quy mô nâng cao nỗ lực tiếp thị kỹ thuật số của họ và tạo ra mối liên kết sâu sắc hơn với đối tượng mục tiêu của họ.
Để biết thêm thông tin về Sunil Jagani và công việc tiên phong của ông trong lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số, vui lòng truy cập .
Liên hệ truyền thông
Market News
Nguồn: Sunil Jagani
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.