Nesen MI vidi atkal pārveidoja OpenAI, izlaižot dziļo izpēti.
Drīz pēc tam līdzīgus risinājumus izlaida Perplexity, xAI, Manus un citi. Būtībā dziļā izpēte ir meklēšanas aģents, kas, saņēmis lietotāja vaicājumu, līdz pat 30 minūtēm var veikt sarežģītu, daudzpakāpju izpēti internetā, dažkārt izmantojot vairāk nekā 100 avotu. Dažu minūšu laikā tas sagatavo visaptverošu izpētes ziņojumu — cilvēkam šāds darbs parasti prasītu vairākas stundas.
Mūsuprāt, tas ir viens no nozīmīgākajiem MI risinājumiem kopš GPT-3.
Turpmākajās sarunās ar klientiem īpaši izcēlās viens jautājums: “Kad šāda veida dziļo izpēti varēsim izmantot saviem datiem?”
Daudzi no šiem klientiem gadiem vai pat gadu desmitiem ir rūpīgi veidojuši vienas no pasaulē lielākajām privātajām zināšanu krātuvēm. Šie dati ir nenovērtējami un nodrošina viņu konkurences priekšrocības attiecīgajās nozarēs.
Apzinoties šo vajadzību, sākām izstrādāt pieeju, kas ikvienam uzņēmumam ļautu izveidot konkrētajam tirgum, datiem un kontekstam pielāgotas dziļās izpētes iespējas.
Šo risinājumu saucam par dziļo izpēti uzņēmumiem.
Dziļajā izpētē uzņēmumiem izmantojam daudzas atziņas, ko aplūkojām padziļinātajā pārskatā par RAG pieejām.
Dziļās izpētes uzdevumos iteratīva lietotāja vaicājuma uzlabošana ir vēl svarīgāka nekā klasiskajā RAG
Konteksta pārvaldība joprojām ir izšķiroša. Izpētes aģentam ir būtiski labi saprast, ko tas līdz šim izpētījis un kuri izpētes virzieni bijuši auglīgāki. Pārdomāti pārvaldot šo stāvokli, modeļa spriestspēju var izmantot visefektīvāk
Izpētes aģents ir dziļās izpētes uzņēmumiem dzinējspēks.
Izpētes aģentam ir pieejams lietotāja jautājums, iepriekš izpildītie vaicājumi un to izgūtā noderīgā informācija. Pēc tam tas izmanto spriestspēju, lai atlasīto datu plūsmu pārvērstu darbībās.
Izpētes aģentam tiek nodrošināta piekļuve daudziem rīkiem, kas palīdz sasniegt mērķi. Tie var būt patērētājiem paredzētajos dziļās izpētes risinājumos ierastie tīmekļa meklēšanas un tīmekļa operatora rīki, kā arī rīki darbam ar jūsu privātajiem datu avotiem un galapunktiem.
Tas līdzinās īstai darbarīku kastei — izpētes aģentam tikai jāizvēlas darbam piemērotākais rīks. Dažkārt visnoderīgākā ir meklēšana tīmeklī — iespējams, vēlaties ātri aplūkot šodien publicētu zinātnisku rakstu, kas vēl nav nonācis uzņēmuma zināšanu bāzē.
Taču, strādājot tādās nozarēs kā farmācija, finanses vai jurisprudence, jūsu darbplūsma būs lielā mērā atkarīga no iekšējām zināšanu bāzēm. Darbam ar šiem avotiem varam rūpīgi pielāgot izpētes aģentu, izmantojot visaptverošu stimulēto mācīšanos, lai tas pēc iespējas efektīvāk pārskatītu jūsu privātās zināšanas. Tieši šeit mūsu dziļā izpēte uzņēmumiem parāda savu patieso spēku.
Šeit sākas īstā maģija.
Lai gan internetā ir milzīgs informācijas apjoms, privāto specializēto zināšanu tieša iestrāde MI sistēmās ļauj pilnībā atraisīt to potenciālu. Uzskatām, ka visefektīvākie risinājumi rodas, katrā procesa posmā integrējot jūsu unikālās zināšanas un konkurences priekšrocības.
Sadarbojamies ar organizācijām, lai izstrādātu pielāgotus integrācijas risinājumus, kas vienotā ekosistēmā apvieno datus no dažādiem avotiem — gan strukturētām datubāzēm, piemēram, Neo4j, PostgreSQL vai Snowflake, gan mākoņkrātuvēm un failu sistēmām, piemēram, S3 vai SharePoint. Šī integrācija palīdz nodrošināt, ka ikvienu sistēmas daļu bagātina jūsu privātie dati un iekšējie procesi. Tādējādi izpētes aģents var veikt tās pašas darbības, ko jūsu iekšējie analītiķi.
Cenšoties efektīvi izmantot datus, bieži rodas būtiski jautājumi par piekļuves tiesībām un pilnvarām. Datu īpašnieki saprotamu iemeslu dēļ raizējas, ka atbildēs varētu netīši tikt atklāta sensitīva informācija. Mēs jau no paša sākuma savos risinājumos iestrādājam privātuma un datu drošības principus. Indeksējot iekšējos datus, ir būtiski fiksēt datu īpašumtiesības un piemērot piekļuves pilnvaras, nodrošinot, ka konkrētai informācijai var piekļūt tikai pilnvaroti lietotāji. Turklāt privātuma un normatīvo prasību ievērošanai ir ļoti svarīgi uzticami mehānismi datu dzēšanai no indeksa atbilstoši VDAR un citiem noteikumiem. Šāds kontroles un drošības līmenis atšķir mūsu pieeju no publiskajiem dziļās izpētes rīkiem, kas aptver visu internetu.
Meklēšana tīmeklī joprojām ir uzņēmumu izpētes darbplūsmu stūrakmens. Tradicionālā tīmekļa datu ieguve jau sen ir uzticams veids, kā ievākt strukturētus datus no tiešsaistes avotiem. Šīs klasiskās metodes ļauj efektīvi apkopot lielu publiskās informācijas apjomu.
Pēdējā laikā sarežģītu datu izgūšanai internetā tiek izmantoti tīmekļa operatoru aģenti. To vidū ir OpenAI Operator, Anthropic Claude un Convergence Proxy. Tie ir paredzēti sarežģītas tīmekļa vides pārlūkošanai, niansētu vaicājumu apstrādei un tādu datu izgūšanai, kas standarta datu ievākšanas metodēm var nebūt sasniedzami.
Dažkārt LLM nav piemērotākais rīks izgūto datu analīzei. Tāpēc šādas analīzes veikšanai varam piešķirt izpētes aģentam piekļuvi specializētākiem rīkiem, piemēram, programmēšanas videi vai pat jūsu privātajiem rīkiem. Šī daudzslāņu pieeja — no klasiskas datu ievākšanas līdz progresīviem operatoru aģentiem un specializētiem rīkiem — nodrošina visaptverošu un pielāgoties spējīgu izpēti uzņēmumā neatkarīgi no datu vides sarežģītības.
Katram uzņēmumam ir sava kultūra, nozares nianses un iedibināta prakse, kas nosaka, kā atziņas vislabāk uztvert un izmantot. Standarta rīki bieži sniedz universālas atbildes, kas var neatbilst jūsu uzņēmuma unikālajam kontekstam.
Izveidojot pielāgotu dziļās izpētes risinājumu, varat elastīgi noformēt izpētes rezultātus tieši tur un tā, kā nepieciešams, — integrēt tos esošajos analīzes rīkos vai šim nolūkam izveidot īpašu darbplūsmu.
Pieskaņojot izpētes rezultātus sava uzņēmuma specifiskajai valodai un procesiem, jūs nodrošināt, ka atziņas ir ne vien precīzas, bet arī ērti iekļaujas esošajās lēmumu pieņemšanas sistēmās.
Mēs iztēlojamies nākotni, kurā ikviens uzņēmums izmanto pielāgotu dziļās izpētes risinājumu savu svarīgāko darbplūsmu nodrošināšanai.
Nesenie laidieni, piemēram, OpenAI Responses API ar integrētām tīmekļa meklēšanas iespējām un jaunais Agent SDK autonomā MI sistēmu izveidei, apliecina nozares līderu apņēmību pilnveidot MI rīkus šajā jomā. Publiski rīki, piemēram, OpenAI dziļā izpēte, lieliski atbild uz vispārīgiem jautājumiem, taču uzņēmumiem, kuri vēlas iegūt konkurences priekšrocības, noderēs individuāla pieeja, kas pilnībā izmanto to privātās zināšanas un unikālās stiprās puses.
Vai vēlaties uzzināt, kā šo ieceri īstenot savā uzņēmumā? Sazinieties ar mums sev ērtākajā veidā.