Վերջերս ԱԲ-ի ոլորտը կրկին վերափոխվեց, երբ OpenAI-ը թողարկեց Խորքային ուսումնասիրությունը։
Շուտով նմանատիպ լուծումներ թողարկեցին նաև Perplexity-ն, xAI-ը, Manus-ը և այլք։ Ըստ էության, Խորքային ուսումնասիրությունը որոնման ագենտ է, որը կարող է ստանալ օգտատիրոջ հարցումը և համացանցում մինչև 30 րոպե տևողությամբ բարդ, բազմափուլ ուսումնասիրություն կատարել՝ երբեմն օգտվելով ավելի քան 100 աղբյուրից։ Այն րոպեների ընթացքում կազմում է համապարփակ հետազոտական զեկույց՝ կատարելով աշխատանք, որի համար հետազոտողին սովորաբար մի քանի ժամ կպահանջվեր։
Մեր կարծիքով՝ սա GPT-3-ից ի վեր ԱԲ-ի ամենանշանակալի թողարկումներից մեկն է։
Հաճախորդների հետ հետագա զրույցներում առանձնանում է մեկ հարց. «Ե՞րբ կկարողանանք այսպիսի խորքային ուսումնասիրություն կիրառել մեր սեփական տվյալների նկատմամբ»։
Այս հաճախորդներից շատերը տարիներ, նույնիսկ տասնամյակներ են ծախսել՝ մանրակրկիտ ստեղծելով աշխարհի խոշորագույն սեփական գիտելիքների շտեմարաններից մի քանիսը։ Այս տվյալներն անգնահատելի են և իրենց ոլորտներում ապահովում են նրանց մրցակցային առավելությունը։
Գիտակցելով այս կարիքը՝ ձեռնամուխ եղանք մի մոտեցման մշակմանը, որը յուրաքանչյուր բիզնեսի հնարավորություն կտա ստեղծելու իր շուկային, տվյալներին և համատեքստին հարմարեցված խորքային ուսումնասիրության կարողություններ։
Այս լուծումն անվանում ենք «Խորքային ուսումնասիրություն ձեռնարկությունների համար»։
Ձեռնարկությունների համար նախատեսված խորքային ուսումնասիրության մեջ ներառում ենք բազմաթիվ մոտեցումներ, որոնց անդրադարձել ենք RAG մոտեցումների մեր խորքային վերլուծության մեջ։
Օգտատիրոջ հարցումը փուլ առ փուլ բարելավելը խորքային ուսումնասիրության առաջադրանքներում նույնիսկ ավելի կարևոր է, քան դասական RAG-ում։
Համատեքստի կառավարումը շարունակում է առաջնային լինել։ Խիստ կարևոր է, որ Հետազոտող ագենտը լավ հասկանա, թե մինչ այդ ինչ է ուսումնասիրել և հետազոտության որ ուղղություններն են ավելի արդյունավետ եղել։ Այս վիճակը խելամտորեն կառավարելու դեպքում մոդելի դատողությունը կարող է գործել առավել արդյունավետ։
Հետազոտող ագենտն այն շարժիչն է, որն աշխատեցնում է Ձեռնարկությունների խորքային ուսումնասիրությունը։
Հետազոտող ագենտը տեսնում է օգտատիրոջ հարցը, նախկինում կատարված հարցումները և դրանց միջոցով ստացված օգտակար տեղեկությունները։ Այնուհետև այն դատողության միջոցով իր ընտրված տվյալների հոսքը վերածում է գործողությունների։
Հետազոտող ագենտին հասանելի են բազմաթիվ գործիքներ, որոնք օգնում են հասնել նպատակին։ Դրանց թվում կարող են լինել սպառողների համար նախատեսված խորքային ուսումնասիրության գործիքներում տարածված վեբ որոնման և վեբ-Օպերատորի գործիքները, ինչպես նաև ձեր սեփական տվյալների աղբյուրների և վերջնակետերի հետ աշխատելու գործիքները։
Սա նման է իրական գործիքատուփի. Հետազոտող ագենտին մնում է միայն ընտրել տվյալ աշխատանքի համար ճիշտ գործիքը։ Երբեմն ամենաօգտակար գործիքը վեբ որոնումն է. գուցե ցանկանաք արագ ծանոթանալ այսօր հրապարակված գիտական հոդվածին, որը դեռ չի ներառվել ձեր ընկերության գիտելիքների բազայում։
Սակայն եթե աշխատում եք այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են դեղագործությունը, ֆինանսները կամ իրավունքը, ձեր աշխատանքային ընթացքը մեծապես կախված կլինի ներքին գիտելիքների բազաներից։ Այս աղբյուրների համար կարող ենք ամբողջական ամրապնդումով ուսուցման միջոցով ճշգրտորեն հարմարեցնել Հետազոտող ագենտին, որպեսզի այն հնարավորինս արդյունավետ ուսումնասիրի ձեր սեփական գիտելիքները։ Եվ հենց այստեղ է լավագույնս դրսևորվում մեր Ձեռնարկությունների խորքային ուսումնասիրությունը։
Հենց այստեղ է տեղի ունենում կախարդանքը։
Թեև համացանցն ահռելի ծավալի տեղեկություն է առաջարկում, ձեր սեփական փորձագիտական գիտելիքներն անմիջապես ԱԲ համակարգերում ներդնելը լիովին բացահայտում է դրանց ներուժը։ Մենք համոզված ենք, որ ամենաարդյունավետ լուծումները ստեղծվում են, երբ գործընթացի յուրաքանչյուր փուլում ինտեգրվում են ձեր եզակի գիտելիքներն ու մրցակցային ուժեղ կողմերը։
Մենք կազմակերպությունների հետ համատեղ մշակում ենք հարմարեցված ինտեգրման լուծումներ, որոնք տարբեր աղբյուրների տվյալները՝ լինեն Neo4j-ի, PostgreSQL-ի կամ Snowflake-ի նման կառուցվածքային տվյալների բազաներ, թե S3-ի կամ SharePoint-ի նման ամպային պահոցներ ու ֆայլային համակարգեր, միավորում են մեկ միասնական էկոհամակարգում։ Այս ինտեգրումն օգնում է համակարգի յուրաքանչյուր բաղադրիչ հարստացնել ձեր սեփական տվյալներով և ներքին գործընթացներով։ Դրա շնորհիվ Հետազոտող ագենտը կարող է հետևել նույն քայլերին, ինչ ձեր ներքին վերլուծաբանները։
Տվյալներն արդյունավետ օգտագործելու ջանքերը հաճախ առաջ են բերում հասանելիության իրավունքներին և լիազորություններին վերաբերող կարևոր հարցեր։ Տվյալների սեփականատերերին հասկանալիորեն մտահոգում է պատասխաններում զգայուն տեղեկությունների պատահական բացահայտման վտանգը։ Մենք համոզված ենք, որ գաղտնիությունն ու տվյալների անվտանգությունը պետք է ի սկզբանե ներառվեն մեր լուծումներում։ Ձեր ներքին տվյալներն ինդեքսավորելիս անհրաժեշտ է գրանցել տվյալների պատկանելությունը և կիրառել համապատասխան լիազորությունները՝ ապահովելով, որ որոշակի տեղեկություններ հասանելի լինեն միայն լիազորված օգտատերերին։ Բացի այդ, գաղտնիությունը և կարգավորիչ պահանջների պահպանումն ապահովելու համար կենսական նշանակություն ունեն ինդեքսից տվյալները հեռացնելու հուսալի մեխանիզմները, որոնք համապատասխանում են GDPR-ին և այլ կանոնակարգերին։ Վերահսկողության և անվտանգության այս մակարդակն է մեր մոտեցումը տարբերում ամբողջ համացանցն ընդգրկող հանրային խորքային ուսումնասիրության գործիքներից։
Վեբ որոնումը շարունակում է առանցքային դեր ունենալ ձեռնարկությունների հետազոտական աշխատանքային ընթացքներում։ Վեբ տվյալների ավանդական քաղումը վաղուց առցանց աղբյուրներից կառուցվածքային տվյալներ հավաքելու հուսալի միջոց է։ Այս դասական մեթոդներն արդյունավետ են մեծ ծավալի հանրային տեղեկություններ հավաքելու համար։
Վերջերս ի հայտ են եկել վեբ-Օպերատոր ագենտներ՝ համացանցից տվյալների ստացման բարդ առաջադրանքները կատարելու համար։ Դրանց թվում են OpenAI-ի Օպերատորը, Anthropic-ի Claude-ը և Convergence-ի Proxy-ն։ Դրանք նախատեսված են բարդ վեբ միջավայրերում կողմնորոշվելու, նրբերանգներով հարցումներ մշակելու և սովորական քաղման մեթոդներին անհասանելի տվյալներ ստանալու համար։
Երբեմն LLM-ները ստացված տվյալները վերլուծելու լավագույն գործիքը չեն։ Ուստի այս վերլուծությունները կատարելու համար Հետազոտող ագենտին կարող ենք հասանելի դարձնել ավելի մասնագիտացված գործիքներ, օրինակ՝ ծրագրավորման միջավայր կամ նույնիսկ ձեր սեփական գործիքները։ Այս բազմաշերտ մոտեցումը՝ դասական քաղումից մինչև առաջադեմ Օպերատոր ագենտներ ու մասնագիտական գործիքներ, ապահովում է, որ ձեր ձեռնարկության ուսումնասիրությունը լինի համապարփակ և հարմարվող՝ անկախ տվյալների միջավայրի բարդությունից։
Յուրաքանչյուր ձեռնարկություն ունի իր մշակույթը, ոլորտային նրբությունները և հաստատված գործելակերպը, որոնք ազդում են վերլուծական արդյունքների ընկալման ու կիրառման լավագույն եղանակի վրա։ Պատրաստի գործիքները հաճախ առաջարկում են բոլորի համար միանման պատասխաններ, որոնք կարող են չհամապատասխանել ձեր բիզնեսի յուրահատուկ համատեքստին։
Խորքային ուսումնասիրության հարմարեցված լուծում ստեղծելով՝ կարող եք հետազոտության արդյունքները ներկայացնել հենց անհրաժեշտ վայրում և ձևաչափով՝ դրանք ինտեգրելով առկա վերլուծական գործիքներին կամ հատուկ այդ նպատակի համար ստեղծելով անհատական աշխատանքային ընթացք։
Հետազոտության արդյունքները ձեր բիզնեսի հատուկ լեզվին ու գործընթացներին համապատասխանեցնելով՝ ապահովում եք, որ դրանք ոչ միայն ճշգրիտ լինեն, այլև սահուն ներառվեն որոշումների կայացման առկա համակարգերում։
Մենք պատկերացնում ենք ապագա, որտեղ յուրաքանչյուր ընկերություն օգտվում է խորքային ուսումնասիրության հարմարեցված լուծումից, որն ապահովում է իր կարևորագույն աշխատանքային ընթացքները։
Վերջին թողարկումները, օրինակ՝ ինտեգրված վեբ որոնման հնարավորություններ առաջարկող OpenAI-ի Responses API-ն և գործուն ԱԲ համակարգեր կառուցելու համար վերջերս ներկայացված Agent SDK-ն, վկայում են այս ոլորտում ԱԲ գործիքակազմն առաջ մղելու՝ ոլորտի առաջատարների հանձնառության մասին։ Թեև OpenAI-ի Խորքային ուսումնասիրության նման հանրային գործիքները գերազանց են ընդհանուր հարցումներ մշակելիս, մրցակցային առավելություն փնտրող ձեռնարկությունները կշահեն անհատական մոտեցումից, որը լիարժեք օգտագործում է իրենց սեփական գիտելիքներն ու եզակի ուժեղ կողմերը։
Հետաքրքրվա՞ծ եք՝ ինչպես կարող է այս տեսլականն աշխատել ձեզ համար։ Կապվեք մեզ հետ ձեզ հարմար եղանակով։