Hiljuti kujundati tehisintellekti maastik taas ümber, kui OpenAI tõi turule süvauuringu.
Peagi järgnesid samalaadsed lahendused ettevõtetelt Perplexity, xAI, Manus ja teistelt. Olemuselt on süvauuring otsinguagent, mis suudab kasutaja päringu põhjal teha internetis kuni 30 minutit kestva keeruka ja mitmeetapilise uuringu, kasutades mõnikord üle 100 allika. See koostab põhjaliku uuringuaruande minutitega, kuigi inimesest uurijal kuluks samale tööle tavaliselt mitu tundi.
Meie arvates on see üks olulisemaid tehisintellekti lahendusi pärast GPT-3.
Järgnenud vestlustes klientidega on üks küsimus teistest esile tõusnud: „Millal saame sellist süvauuringut rakendada oma andmetele?“
Paljud neist klientidest on aastaid või isegi aastakümneid hoolikalt loonud maailma suurimaid ettevõttesiseseid teadmuskogusid. Need andmed on hindamatu väärtusega ja loovad neile oma valdkonnas konkurentsieelise.
Seda vajadust mõistes asusime välja töötama lahendust, mis võimaldab igal ettevõttel luua oma turu, andmete ja konteksti järgi kohandatud süvauuringuvõimekuse.
Nimetame seda lahendust ettevõtte süvauuringuks.
Ettevõtte süvauuringus rakendame paljusid õppetunde, mida käsitlesime RAG-lahenduste põhjalikus ülevaates.
Kasutaja päringu järkjärguline täiustamine on süvauuringus veelgi olulisem kui klassikalise RAG-i puhul
Konteksti haldamine on endiselt kõige tähtsam. Uurimisagent peab hästi mõistma, mida ta on juba uurinud ja millised uurimissuunad on andnud paremaid tulemusi. Selle oleku nutikas haldamine võimaldab mudeli arutlusel toimida võimalikult tõhusalt
Uurimisagent on ettevõtte süvauuringu jõuallikas.
Uurimisagent näeb kasutaja küsimust, varem esitatud päringuid ja nende abil saadud kasulikku teavet. Seejärel teisendab ta arutluse abil korrastatud andmevoo tegevusteks.
Uurimisagendile antakse eesmärgi saavutamiseks juurdepääs paljudele tööriistadele. Nende hulka võivad kuuluda tarbijatele mõeldud süvauuringutööriistades levinud veebiotsingu- ja veebi-Operatori tööriistad, aga ka tööriistad teie ettevõttesiseste andmeallikate ja lõpp-punktidega suhtlemiseks.
See sarnaneb päris tööriistakastiga: uurimisagent peab lihtsalt valima töö jaoks õige vahendi. Mõnikord on veebiotsing kõige kasulikum tööriist. Näiteks võite soovida kiiresti tutvuda täna avaldatud teadustööga, mis ei pruugi veel olla jõudnud teie ettevõtte teadmistebaasi.
Kui aga tegutsete näiteks farmaatsia-, finants- või õigusvaldkonnas, sõltub teie töövoog suuresti sisemistest teadmistebaasidest. Nende allikate jaoks saame uurimisagenti tervikliku kinnistava õppe abil hoolikalt häälestada, et ta suudaks teie ettevõttesiseseid teadmisi võimalikult tõhusalt kasutada. Just siin näitab meie ettevõtte süvauuring oma tõelist tugevust.
Siin sünnibki tõeline väärtus.
Internet pakub küll tohutult teavet, kuid teie ettevõttesiseste eriteadmiste vahetu lõimimine tehisintellektisüsteemidesse avab nende täieliku potentsiaali. Usume, et kõige tõhusamad lahendused sünnivad siis, kui teie ainulaadsed teadmised ja konkurentsieelised lõimitakse protsessi igasse etappi.
Teeme organisatsioonidega koostööd, et luua kohandatud lõimimislahendusi, mis koondavad eri allikate andmed ühtsesse ökosüsteemi, olgu need struktureeritud andmebaasid nagu Neo4j, PostgreSQL või Snowflake või pilvsalvestus- ja failisüsteemid nagu S3 või SharePoint. See lõiming aitab tagada, et teie ettevõttesisesed andmed ja protsessid täiustavad süsteemi kõiki osi. Nii saab uurimisagent järgida samu samme nagu teie ettevõtte analüütikud.
Andmete tõhus kasutamine tõstatab sageli olulisi küsimusi juurdepääsuõiguste ja kasutuslubade kohta. Andmete omanikud tunnevad mõistetavat muret, et vastustes võidakse kogemata avaldada tundlikku teavet. Usume, et privaatsus ja andmeturve tuleb lahendustesse sisse ehitada algusest peale. Siseandmete indekseerimisel on oluline talletada andmete omandisuhted ja jõustada kasutusõigused, et konkreetsele teabele pääseksid ligi ainult volitatud kasutajad. Privaatsuse ja õigusnõuete järgimise tagamiseks on samuti hädavajalikud töökindlad mehhanismid, mis võimaldavad andmed indeksist GDPR-i ja muude õigusaktide kohaselt eemaldada. Selline kontrolli- ja turvatase eristab meie lahendust avalikest, kogu internetti hõlmavatest süvauuringutööriistadest.
Veebiotsing on endiselt ettevõtete uurimistöövoogude nurgakivi. Tavapärane veebiandmete kraapimine on juba ammu olnud usaldusväärne viis struktureeritud andmete kogumiseks veebiallikatest. Need klassikalised meetodid sobivad tõhusalt suure hulga avaliku teabe kogumiseks.
Viimasel ajal on internetist andmete hankimise keerukate ülesannete täitmiseks esile kerkinud veebi-Operatori agendid. Nende hulka kuuluvad OpenAI Operator, Anthropicu Claude ja Convergence'i Proxy. Need on loodud keerukates veebikeskkondades navigeerimiseks, nüansirohkete päringute lahendamiseks ja selliste andmete hankimiseks, milleni standardsed kraapimismeetodid ei pruugi ulatuda.
Mõnikord ei ole LLM-id hangitud andmete analüüsimiseks parim tööriist. Seetõttu saame anda uurimisagendile nende analüüside tegemiseks juurdepääsu erivahenditele, näiteks programmeerimiskeskkonnale või isegi teie ettevõtte enda tööriistadele. Selline mitmekihiline lähenemine, mis ulatub klassikalisest kraapimisest täiustatud Operatori agentide ja erivahenditeni, tagab ettevõtte põhjaliku ja kohanemisvõimelise uurimistöö ka kõige keerukama andmekeskkonna puhul.
Igal ettevõttel on oma kultuur, valdkondlikud eripärad ja väljakujunenud tavad, mis mõjutavad seda, kuidas saadud teadmisi kõige paremini omandada ja rakendada. Valmislahendused pakuvad sageli kõigile ühesuguseid vastuseid, mis ei pruugi sobida teie ettevõtte ainulaadse kontekstiga.
Kohandatud süvauuringulahendus võimaldab esitada uuringutulemused täpselt seal ja sellisel kujul, nagu vaja: lõimida need olemasolevatesse analüüsivahenditesse või luua nende jaoks eraldi töövoog.
Kui kohandate uuringutulemused oma ettevõtte keelekasutuse ja protsessidega, on saadud teadmised täpsed ning lõimuvad sujuvalt olemasolevatesse otsustusraamistikesse.
Näeme tulevikku, kus iga ettevõte kasutab oma kõige olulisemate töövoogude toetamiseks kohandatud süvauuringulahendust.
Hiljutised väljalasked, nagu integreeritud veebiotsingut pakkuv OpenAI Responses API ja äsja avalikustatud Agent SDK agentse tehisintellekti süsteemide loomiseks, näitavad valdkonna juhtide pühendumust selle ala tehisintellektitööriistade arendamisele. Avalikud tööriistad, nagu OpenAI süvauuring, sobivad suurepäraselt üldistele küsimustele vastamiseks, kuid konkurentsieelist taotlevad ettevõtted saavad enim kasu kohandatud lahendusest, mis rakendab täielikult nende ettevõttesiseseid teadmisi ja ainulaadseid tugevusi.
Kas soovite uurida, kuidas seda visiooni oma ettevõttes rakendada? Võtke meiega ühendust teile sobiva kanali kaudu.