Саяхан OpenAI Гүн судалгаа-г гаргаснаар AI-ийн орчин дахин шинэчлэгдлээ.
Удалгүй Perplexity, xAI, Manus болон бусад компани ижил төстэй бүтээгдэхүүнүүдээ танилцуулсан. Үндсэндээ Гүн судалгаа нь хэрэглэгчийн асуулгыг авч, интернэтээр 30 хүртэл минутын турш олон үе шаттай, нарийн төвөгтэй судалгаа хийж, заримдаа 100 гаруй эх сурвалж ашигладаг хайлтын агент юм. Хүний судлаачийн хэдэн цаг зарцуулах ажлыг энэ нь хэдхэн минутад гүйцэтгэж, иж бүрэн судалгааны тайлан гаргадаг.
Бид үүнийг GPT-3-аас хойших AI-ийн хамгийн чухал хувилбаруудын нэг гэж үзэж байна.
Үүний дараа үйлчлүүлэгчидтэйгээ ярилцахад нэг асуулт онцгойлон тавигдсан: “Бид ийм төрлийн гүн судалгааг өөрсдийн өгөгдөлд хэзээ ашиглаж чадах вэ?”
Эдгээр үйлчлүүлэгчийн олонх нь дэлхийн хамгийн том өмчийн мэдлэгийн сангуудыг бий болгоход олон жил, бүр хэдэн арван жилийг нямбай зарцуулсан. Энэ өгөгдөл үнэлж баршгүй бөгөөд салбартаа өрсөлдөх давуу талыг нь тэтгэдэг.
Энэ хэрэгцээг ойлгосноор бид байгууллага бүрд өөрийн зах зээл, өгөгдөл, нөхцөлд тохирсон гүн судалгааны чадавх бий болгох аргачлал боловсруулж эхэлсэн.
Бид энэ шийдлийг Байгууллагын гүн судалгаа гэж нэрлэдэг.
Байгууллагын гүн судалгаанд бид RAG аргачлалын дэлгэрэнгүй нийтлэлдээ өгүүлсэн олон сургамжаа нэгтгэдэг.
Хэрэглэгчийн асуулгыг давтан сайжруулах нь сонгодог RAG-аас илүүтэйгээр гүн судалгааны даалгаварт нэн чухал
Контекстийн удирдлага хамгийн чухал хэвээр. Судалгааны агент өнөөг хүртэл юу судалснаа болон судалгааны аль чиглэл илүү үр дүнтэй байсныг сайн ойлгодог байх нь нэн чухал. Энэ төлөвийг ухаалгаар удирдсанаар загварын сэтгэн бодох чадвар хамгийн үр дүнтэй ажиллана
Судалгааны агент бол Байгууллагын гүн судалгааг ажиллуулдаг хөдөлгүүр юм.
Судалгааны агент хэрэглэгчийн асуулт, өмнө нь гүйцэтгэсэн хайлтууд болон тэдгээрээс олсон хэрэгтэй мэдээллийг харж чадна. Дараа нь сонгон боловсруулсан өгөгдлийн урсгалыг үйлдэл болгон хувиргахдаа сэтгэн бодох чадварыг ашигладаг.
Зорилгоо биелүүлэхэд нь туслах олон хэрэгсэлд Судалгааны агентад хандах эрх олгодог. Үүнд хэрэглэгчдэд зориулсан гүн судалгааны хэрэгслүүдэд түгээмэл байдаг веб хайлт, веб операторын хэрэгслээс гадна танай өмчийн өгөгдлийн эх үүсвэр болон төгсгөлийн цэгүүдтэй ажиллах хэрэгслүүд багтаж болно.
Үүнийг бодит амьдралын багажны хайрцагтай зүйрлэж болно—Судалгааны агент тухайн ажилд тохирох хэрэгслийг л сонгоно. Заримдаа веб хайлт хамгийн хэрэгтэй хэрэгсэл болдог. Жишээлбэл, өнөөдөр нийтлэгдсэн судалгааны өгүүллийг яаралтай үзэх хэрэгтэй байж болох ч энэ нь танай компанийн мэдлэгийн санд хараахан ороогүй байж болно.
Харин эм зүй, санхүү, хууль зэрэг салбарт ажилладаг бол таны ажлын урсгал дотоод мэдлэгийн сангаас ихээхэн хамаарна. Эдгээр эх сурвалжийн хувьд Судалгааны агент танай өмчийн мэдлэгээр хамгийн үр дүнтэй ажиллахын тулд бид үүнийг төгсгөлөөс төгсгөл хүртэлх бататгах сургалтаар нарийн тохируулж чадна. Манай Байгууллагын гүн судалгааны давуу тал яг энд тодордог.
Гайхамшиг яг энд бий болдог.
Интернэт асар их мэдээлэл санал болгодог ч өмчийн мэргэжлийн мэдлэгээ AI системд шууд шингээснээр тэдгээрийн бүрэн чадамжийг нээнэ. Үйл явцын алхам бүрд танай өвөрмөц мэдлэг, өрсөлдөөний давуу талыг нэгтгэснээр хамгийн үр дүнтэй шийдэл бий болдог гэж бид үздэг.
Бид байгууллагуудтай хамтран Neo4j, PostgreSQL, Snowflake зэрэг бүтэцчилсэн өгөгдлийн сан, эсвэл S3, SharePoint зэрэг үүлэн хадгалалт, файлын систем гээд олон төрлийн эх сурвалжийн өгөгдлийг нэгдсэн экосистемд төвлөрүүлэх тусгайлсан интеграцын шийдэл боловсруулдаг. Энэ интеграц нь системийн бүх хэсгийг танай өмчийн өгөгдөл болон дотоод үйл явцаар баяжуулахад тусална. Ингэснээр Судалгааны агент танай дотоод шинжээчдийн хийдэг алхмуудыг дагаж чадна.
Өгөгдлийг үр дүнтэй ашиглахад хандалтын эрх болон зөвшөөрөлтэй холбоотой чухал асуудлууд байнга гардаг. Хариултад нууц мэдээлэл санамсаргүй ил болох эрсдэл өгөгдөл эзэмшигчдийн санааг зовоох нь ойлгомжтой. Бид шийдлүүддээ нууцлал болон өгөгдлийн аюулгүй байдлыг анхнаас нь тусгахыг эрхэмлэдэг. Дотоод өгөгдлөө индексжүүлэхдээ өгөгдлийн эзэмшлийг бүртгэж, эрхийн хязгаарлалтыг мөрдүүлэх нь чухал. Ингэснээр зөвхөн эрх бүхий хэрэглэгчид тодорхой мэдээлэлд хандах боломжтой болно. Түүнчлэн GDPR болон бусад журамд нийцүүлэн өгөгдлийг индексээс бүрэн устгах найдвартай механизмтай байх нь нууцлал болон зохицуулалтын шаардлагыг хангахад амин чухал. Ийм түвшний хяналт, аюулгүй байдал нь манай арга барилыг нийтэд нээлттэй, интернэтийг бүхэлд нь хамарсан гүн судалгааны хэрэгслүүдээс ялгаруулдаг.
Веб хайлт нь байгууллагын судалгааны ажлын урсгалын тулгын чулуу хэвээр байна. Уламжлалт веб скрейпинг нь онлайн эх сурвалжаас бүтэцчилсэн өгөгдөл цуглуулах найдвартай арга байсаар ирсэн. Эдгээр сонгодог арга нь нийтэд нээлттэй их хэмжээний мэдээлэл цуглуулахад үр дүнтэй.
Сүүлийн үед веб оператор агентууд интернэтээс өгөгдөл татахад хүндрэлтэй ажлуудыг гүйцэтгэх болсон. Үүнд OpenAI-ийн Оператор, Anthropic-ийн Claude, Convergence-ийн Proxy багтана. Тэдгээр нь вебийн нарийн төвөгтэй орчинд ажиллаж, олон талт асуултыг шийдэн, стандарт скрейпингийн аргаар олж авах боломжгүй өгөгдлийг татах зориулалттай.
Заримдаа LLM нь татаж авсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд хамгийн тохиромжтой хэрэгсэл биш байдаг. Тиймээс эдгээр шинжилгээг гүйцэтгүүлэхийн тулд Судалгааны агентад код бичих орчин зэрэг тусгай хэрэгсэл, бүр танай өмчийн хэрэгслүүдийг ашиглах эрх өгч болно. Сонгодог скрейпингээс эхлээд дэвшилтэт оператор агент, тусгай хэрэгсэл хүртэлх энэхүү олон давхаргат арга нь өгөгдлийн орчин хэчнээн нарийн төвөгтэй байсан ч танай байгууллагын судалгааг иж бүрэн, уян хатан байлгана.
Байгууллага бүр өөрийн гэсэн соёл, салбарын онцлог, тогтсон арга барилтай бөгөөд эдгээр нь дүгнэлтийг хэрхэн хамгийн үр дүнтэй хүлээн авч, ашиглахад нөлөөлдөг. Бэлэн хэрэгслүүд ихэвчлэн танай бизнесийн өвөрмөц нөхцөлд нийцэхгүй, бүгдэд ижил хариулт өгдөг.
Тусгайлан тохируулсан гүн судалгааны шийдэл бий болгосноор судалгааны үр дүнг одоо ашиглаж буй шинжилгээний хэрэгслүүддээ нэгтгэх эсвэл үүнд зориулсан ажлын урсгал үүсгэх зэргээр яг хэрэгтэй газар, хэлбэрээр нь хүргэх уян хатан боломжтой болно.
Судалгааны үр дүнг бизнесийнхээ онцлог хэллэг, үйл явцтай нийцүүлснээр дүгнэлтүүдийг үнэн зөв байлгаад зогсохгүй одоогийн шийдвэр гаргах тогтолцоондоо саадгүй нэгтгэнэ.
Компани бүр хамгийн чухал ажлын урсгалаа тэтгэх, өөрт нь тохируулсан гүн судалгааны шийдлийн үр өгөөжийг хүртдэг ирээдүйг бид төсөөлж байна.
Нэгдсэн веб хайлтын боломжтой OpenAI-ийн Responses API, мөн агент AI систем бүтээхэд зориулан шинээр танилцуулсан Agent SDK зэрэг сүүлийн үеийн бүтээгдэхүүнүүд нь энэ чиглэлийн AI хэрэгслийг хөгжүүлэхэд салбарын тэргүүлэгчид тууштай байгааг харуулж байна. OpenAI-ийн Гүн судалгаа зэрэг нийтэд нээлттэй хэрэгслүүд ерөнхий асуултад маш сайн хариулдаг бол өрсөлдөх давуу тал эрэлхийлж буй байгууллагууд өмчийн мэдлэг, өвөрмөц давуу талаа бүрэн ашигласан тусгай арга барилаас илүү их үр өгөөж хүртэнэ.
Энэхүү алсын харааг танай байгууллагад хэрхэн хэрэгжүүлж болохыг сонирхож байна уу? Өөрт тохиромжтой сувгаар бидэнтэй холбогдоорой.