Неодамна, светот на вештачката интелигенција повторно се промени кога OpenAI го објави длабокото истражување.
Набргу потоа следуваа слични изданија од Perplexity, xAI, Manus и други. Во својата суштина, длабокото истражување е агент за пребарување што може да прими корисничко барање и до 30 минути да спроведува сложено, повеќечекорно истражување на интернет, понекогаш користејќи над 100 извори. За неколку минути создава сеопфатен истражувачки извештај — работа за која на човек-истражувач обично би му биле потребни неколку часа.
Сметаме дека ова е едно од најзначајните изданија во областа на вештачката интелигенција по GPT-3.
Во разговорите што потоа ги водевме со нашите клиенти, едно прашање особено се издвојува: „Кога ќе можеме да примениме ваков вид длабоко истражување врз сопствените податоци?“
Многу од овие клиенти со години — па дури и со децении — внимателно создавале некои од најголемите сопственички збирки на знаење во светот. Овие податоци се од непроценлива вредност и ја поттикнуваат нивната конкурентска предност во соодветните индустрии.
Препознавајќи ја оваа потреба, почнавме да развиваме пристап што му овозможува на секој бизнис да изгради способности за длабоко истражување приспособени на неговиот пазар, податоци и контекст.
Ова решение го нарекуваме Длабоко истражување за претпријатија.
Во Длабокото истражување за претпријатија применуваме многу од сознанијата за кои зборувавме во нашата детална анализа на пристапите кон RAG.
Итеративното подобрување на корисничкото барање е уште поважно кај задачите за длабоко истражување отколку кај класичниот RAG
Управувањето со контекстот и понатаму е најважно. Од клучно значење е истражувачкиот агент добро да разбира што истражил досега и кои насоки на истражување биле поплодни. Со интелигентно управување со оваа состојба, расудувањето во моделот може да биде најефикасно
Истражувачкиот агент е моторот што го придвижува Длабокото истражување за претпријатија.
Истражувачкиот агент има увид во прашањето на корисникот, претходно извршените пребарувања и корисните информации добиени од нив. Потоа користи расудување за да го претвори внимателно избраниот прилив на податоци во дејства.
Истражувачкиот агент добива пристап до многу алатки што му помагаат да ја постигне целта. Тоа може да опфаќа алатки за веб-пребарување и веб-оператори, вообичаени кај алатките за длабоко истражување наменети за потрошувачи, но и алатки за интеракција со вашите сопственички извори на податоци и крајни точки.
Ова е слично на вистинска кутија со алатки — истражувачкиот агент треба само да ја избере вистинската алатка за задачата. Понекогаш веб-пребарувањето е најкорисната алатка — можеби сакате брзо да погледнете научен труд објавен денес, кој сè уште не е внесен во базата на знаење на вашата компанија.
Сепак, ако работите во индустрии како фармацијата, финансиите или правото, вашиот работен тек во голема мера ќе зависи од внатрешните бази на знаење. За овие извори можеме внимателно да го приспособиме истражувачкиот агент преку зајакнување на учењето од почеток до крај, за најефикасно да се движи низ вашето сопственичко знаење. Токму тука нашето Длабоко истражување за претпријатија навистина блеска.
Тука се случува магијата.
Иако интернетот нуди огромно количество информации, директното вградување на вашата сопственичка стручност во системите со вештачка интелигенција го ослободува нивниот целосен потенцијал. Веруваме дека најефикасните решенија произлегуваат од вклучувањето на вашето уникатно знаење и конкурентските предности во секој чекор од процесот.
Соработуваме со организациите за да развиеме приспособени решенија за интеграција што обединуваат податоци од различни извори — структурирани бази на податоци како Neo4j, PostgreSQL или Snowflake, како и складишта во облак и датотечни системи како S3 или SharePoint — во единствен екосистем. Оваа интеграција помага секој дел од системот да се збогати со вашите сопственички податоци и внатрешни процеси. Така, истражувачкиот агент може да ги следи истите чекори како вашите внатрешни аналитичари.
Обидите за ефикасно искористување на податоците често отвораат клучни прашања за правата на пристап и овластувањата. Сопствениците на податоците оправдано се загрижени дека чувствителни информации би можеле ненамерно да се откријат во одговорите. Веруваме дека приватноста и безбедноста на податоците треба да бидат вградени во нашите решенија уште од самиот почеток. При индексирање на внатрешните податоци, неопходно е да се евидентира сопственоста врз нив и да се спроведуваат овластувањата, за само овластени корисници да можат да пристапат до конкретни информации. Дополнително, робусните механизми за бришење податоци од индексот — усогласени со GDPR и другите прописи — се неопходни за зачувување на приватноста и регулаторната усогласеност. Ова ниво на контрола и безбедност го издвојува нашиот пристап од јавните алатки за длабоко истражување што го опфаќаат целиот интернет.
Веб-пребарувањето останува темел на истражувачките работни текови во претпријатијата. Традиционалното извлекување податоци од веб-страници одамна е сигурен начин за собирање структурирани податоци од онлајн извори. Овие класични методи се ефикасни за собирање големи количества јавно достапни информации.
Неодамна се појавија агенти-веб-оператори за справување со сложените задачи за преземање податоци од интернет. Тука спаѓаат Операторот на OpenAI, Claude на Anthropic и Proxy на Convergence. Тие се создадени да се движат низ сложени веб-опкружувања, да обработуваат нијансирани барања и да преземаат податоци што можеби се недостапни за стандардните техники на извлекување.
Понекогаш LLM-моделите не се најдобрата алатка за анализа на преземените податоци. Затоа, на истражувачкиот агент можеме да му дадеме пристап до поспецијализирани алатки, како програмерско опкружување или дури и вашите сопственички алатки, за да ги изврши овие анализи. Овој повеќеслоен пристап — од класично извлекување податоци, преку напредни агенти-оператори, до специјализирани алатки — гарантира дека истражувањето во вашето претпријатие е темелно и приспособливо, без оглед на сложеноста на податочната средина.
Секое претпријатие има сопствена култура, особености на индустријата и воспоставени практики што влијаат врз најдобриот начин за користење и примена на сознанијата. Готовите алатки често нудат универзални одговори што можеби не одговараат на уникатниот контекст на вашиот бизнис.
Со создавање приспособено решение за длабоко истражување, добивате флексибилност резултатите да ги обликувате и доставите токму онаму и онака како што се потребни — преку нивно интегрирање во постојните алатки за анализа или создавање наменски работен тек.
Со усогласување на резултатите од истражувањето со специфичниот јазик и процесите на вашиот бизнис, обезбедувате сознанијата да бидат не само точни, туку и непречено вградени во постојните рамки за донесување одлуки.
Замислуваме иднина во која секоја компанија има корист од приспособено решение за длабоко истражување што ги придвижува нејзините најважни работни текови.
Неодамнешните изданија — како Responses API на OpenAI, кој нуди интегрирани можности за веб-пребарување, и новопретставениот Agent SDK за создавање системи со автономна вештачка интелигенција — ја покажуваат посветеноста на водечките компании во индустријата кон унапредување на алатките за вештачка интелигенција во оваа област. Иако јавните алатки како Длабокото истражување на OpenAI одлично одговараат на општи прашања, претпријатијата што бараат конкурентска предност ќе имаат корист од наменски пристап што целосно ги искористува нивното сопственичко знаење и уникатните предности.
Сакате да истражите како оваа визија може да ви користи? Контактирајте нè преку каналот што ви одговара.