Наскоро средата на изкуствения интелект отново се промени, когато OpenAI представи дълбоко проучване.
Скоро след това подобни решения представиха Perplexity, xAI, Manus и други. По същество дълбокото проучване представлява агент за търсене, който може да приеме заявка от потребителя и до 30 минути да извършва сложно многоетапно проучване в интернет, понякога използвайки над 100 източника. Само за минути то създава подробен доклад от проучването — работа, за която на човек обикновено биха били нужни няколко часа.
Смятаме, че това е едно от най-значимите решения в областта на изкуствения интелект след GPT-3.
В последвалите разговори с нашите клиенти един въпрос се откроява: „Кога ще можем да прилагаме такова дълбоко проучване към собствените си данни?“
Много от тези клиенти са посветили години — дори десетилетия — на старателното изграждане на едни от най-големите собствени хранилища на знания в света. Тези данни са безценни и подхранват конкурентното им предимство в съответните отрасли.
Осъзнавайки тази потребност, се заехме да разработим подход, който позволява на всяка компания да изгради възможности за дълбоко проучване, съобразени с нейния пазар, данни и контекст.
Наричаме това решение „Корпоративно дълбоко проучване“.
В „Корпоративно дълбоко проучване“ прилагаме много от наученото, което разгледахме в подробния ни анализ на подходите за RAG.
Итеративното усъвършенстване на потребителската заявка е още по-важно при задачите за дълбоко проучване, отколкото при класическия RAG
Управлението на контекста все още е от първостепенно значение. От решаващо значение е изследователският агент да разбира добре какво е проучил до момента и кои направления са дали най-добри резултати. Интелигентното управление на това състояние позволява структурираното анализиране в модела да работи най-ефективно
Изследователският агент е двигателят на „Корпоративно дълбоко проучване“.
Изследователският агент разполага с потребителския въпрос, изпълнените по-рано заявки и извлечената от тях полезна информация. След това той използва структурирано анализиране, за да превърне подбрания поток от данни в действия.
Изследователският агент получава достъп до множество инструменти, които му помагат да постигне целта си. Сред тях може да има инструменти за търсене в интернет и уеб Operator, характерни за потребителските инструменти за дълбоко проучване, както и инструменти за работа със собствените ви източници на данни и крайни точки.
Това е като кутия с истински инструменти — изследователският агент трябва само да избере подходящия за задачата. Понякога търсенето в интернет е най-полезният инструмент — например може да искате бързо да прегледате научна публикация от днес, която още не е добавена към базата от знания на компанията ви.
Ако обаче работите в отрасли като фармацевтиката, финансите или правото, работният ви процес ще зависи в голяма степен от вътрешните ви бази от знания. За тези източници можем внимателно да настроим изследователския агент чрез цялостно обучение с утвърждение, за да използва максимално ефективно собствените ви знания. И точно тук нашето „Корпоративно дълбоко проучване“ разгръща истинския си потенциал.
Тук се случва магията.
Интернет предлага огромно количество информация, но прякото вграждане на собствената ви експертиза в системите с изкуствен интелект разгръща пълния им потенциал. Вярваме, че най-ефективните решения се постигат чрез интегриране на уникалните ви знания и конкурентни предимства на всеки етап от процеса.
Работим съвместно с организациите, за да разработваме персонализирани решения за интеграция, които обединяват данни от различни източници — структурирани бази данни като Neo4j, PostgreSQL или Snowflake, както и облачни хранилища и файлови системи като S3 или SharePoint — в единна екосистема. Тази интеграция помага всеки аспект на системата да бъде обогатен със собствените ви данни и вътрешни процеси. Така изследователският агент може да следва същите стъпки като вътрешните ви анализатори.
Усилията за ефективно използване на данните често повдигат ключови въпроси относно правата и разрешенията за достъп. Напълно разбираемо е собствениците на данни да се опасяват, че чувствителна информация може неволно да бъде разкрита в отговорите. Вярваме, че поверителността и сигурността на данните трябва да са заложени в решенията ни още от самото начало. При индексирането на вътрешните ви данни е важно да се отчита собствеността върху тях и да се налагат съответните разрешения, така че само упълномощени потребители да имат достъп до конкретна информация. Освен това надеждните механизми за премахване на данни от индекса в съответствие с GDPR и други разпоредби са жизненоважни за запазването на поверителността и спазването на нормативните изисквания. Това равнище на контрол и безопасност отличава нашия подход от публичните инструменти за дълбоко проучване в целия интернет.
Търсенето в интернет остава в основата на корпоративните процеси за проучване. Традиционното извличане на данни от уеб страници отдавна е надежден начин за събиране на структурирани данни от онлайн източници. Тези класически методи са ефективни за събиране на големи обеми публична информация.
Наскоро се появиха уеб агенти от типа Operator, които изпълняват сложните задачи по извличане на данни от интернет. Сред тях са Operator на OpenAI, Claude на Anthropic и Proxy на Convergence. Те са създадени да се ориентират в сложна уеб среда, да обработват нюансирани заявки и да извличат данни, които може да са недостъпни за стандартните техники.
Понякога големите езикови модели не са най-подходящият инструмент за анализ на извлечените данни. Затова можем да предоставим на изследователския агент достъп до по-специализирани инструменти, като среда за програмиране или дори ваши собствени инструменти, за извършване на тези анализи. Този многопластов подход — от класическо извличане на данни до усъвършенствани агенти от типа Operator и специализирани инструменти — гарантира, че корпоративното ви проучване е едновременно задълбочено и адаптивно, независимо колко сложна е средата от данни.
Всяко предприятие има своя култура, отраслови особености и утвърдени практики, които определят как най-добре да се възприемат и прилагат изводите. Готовите инструменти често дават универсални отговори, които може да не съответстват на уникалния контекст на вашия бизнес.
Създаването на персонализирано решение за дълбоко проучване ви дава гъвкавост да представяте резултатите точно там и по начина, по който са нужни — чрез интегриране в съществуващи инструменти за анализ или чрез специално създаден работен процес.
Като съобразите резултатите от проучването със специфичния език и процеси на бизнеса си, гарантирате, че изводите са не само точни, но и безпроблемно интегрирани в съществуващите ви рамки за вземане на решения.
Представяме си бъдеще, в което всяка компания се възползва от персонализирано решение за дълбоко проучване, което подпомага най-важните ѝ работни процеси.
Неотдавнашни решения като Responses API на OpenAI с интегрирани възможности за търсене в интернет и новопредставения Agent SDK за изграждане на системи с агентен изкуствен интелект показват ангажимента на водещите компании в отрасъла да усъвършенстват инструментите за изкуствен интелект в тази област. Публичните инструменти като „Дълбоко проучване“ на OpenAI се справят отлично с общи въпроси, но предприятията, които търсят конкурентно предимство, ще извлекат полза от специализиран подход, използващ изцяло собствените им знания и уникални силни страни.
Искате ли да научите как тази визия може да работи за вас? Свържете се с нас по предпочитания от вас канал.