Področje umetne inteligence se je nedavno znova preoblikovalo, ko je OpenAI predstavil poglobljeno raziskovanje.
Kmalu so sledile podobne rešitve podjetij Perplexity, xAI, Manus in drugih. Poglobljeno raziskovanje je v osnovi iskalni agent, ki lahko na podlagi uporabnikove poizvedbe do 30 minut izvaja kompleksno večstopenjsko raziskovanje po internetu, pri čemer včasih uporabi več kot 100 virov. V nekaj minutah pripravi izčrpno raziskovalno poročilo, za katero bi raziskovalec običajno potreboval več ur.
Menimo, da gre za eno najpomembnejših rešitev na področju umetne inteligence po GPT-3.
V pogovorih s strankami, ki so sledili, je izstopalo eno vprašanje: „Kdaj bomo lahko takšno poglobljeno raziskovanje uporabili tudi za lastne podatke?“
Številne od teh strank so več let ali celo desetletij skrbno ustvarjale nekatere največje lastniške zbirke znanja na svetu. Ti podatki so neprecenljivi in jim zagotavljajo konkurenčno prednost v njihovih panogah.
Ker smo prepoznali to potrebo, smo začeli razvijati pristop, ki vsakemu podjetju omogoča vzpostavitev zmogljivosti poglobljenega raziskovanja, prilagojenih njegovemu trgu, podatkom in okoliščinam.
To rešitev imenujemo poglobljeno raziskovanje za podjetja.
V poglobljeno raziskovanje za podjetja vključujemo številna spoznanja, ki smo jih predstavili v podrobni obravnavi pristopov RAG.
Postopno izboljševanje uporabnikove poizvedbe je pri nalogah poglobljenega raziskovanja še pomembnejše kot pri klasičnem pristopu RAG
Upravljanje konteksta ostaja najpomembnejše. Ključno je, da raziskovalni agent dobro razume, kaj je že preučil in katere smeri raziskovanja so bile uspešnejše. Pametno upravljanje tega stanja omogoča kar najučinkovitejše sklepanje modela
Raziskovalni agent je gonilna sila poglobljenega raziskovanja za podjetja.
Raziskovalni agent vidi uporabnikovo vprašanje, predhodno izvedene poizvedbe in koristne informacije, ki so jih te pridobile. Nato s sklepanjem pretvori skrbno izbrane podatke v dejanja.
Raziskovalni agent ima dostop do številnih orodij, ki mu pomagajo doseči cilj. Mednje lahko sodijo orodja za spletno iskanje in spletnega Operatorja, ki so pogosta v potrošniških orodjih za poglobljeno raziskovanje, pa tudi orodja za delo z vašimi lastniškimi viri podatkov in končnimi točkami.
To je podobno kot pri pravem zaboju z orodjem: raziskovalni agent mora le izbrati pravo orodje za nalogo. Včasih je najuporabnejše spletno iskanje – morda si želite na hitro ogledati danes objavljeni znanstveni članek, ki še ni vključen v zbirko znanja vašega podjetja.
Če pa delujete v panogah, kot so farmacija, finance ali pravo, bo vaš delovni postopek močno odvisen od internih zbirk znanja. Za te vire lahko raziskovalnega agenta z okrepljenim učenjem od začetka do konca skrbno prilagodimo, da čim učinkoviteje preiskuje vaše lastniško znanje. Prav tu naše poglobljeno raziskovanje za podjetja zares blesti.
Tu se zgodi čarovnija.
Čeprav internet ponuja ogromno informacij, lahko celoten potencial sistemov umetne inteligence izkoristite šele, ko vanje neposredno vključite svoje lastniško strokovno znanje. Menimo, da najučinkovitejše rešitve nastanejo, ko svoje edinstveno znanje in konkurenčne prednosti vključite v vsak korak postopka.
Z organizacijami sodelujemo pri razvoju prilagojenih integracijskih rešitev, ki podatke iz različnih virov – od strukturiranih podatkovnih zbirk, kot so Neo4j, PostgreSQL in Snowflake, do shrambe v oblaku ter datotečnih sistemov, kot sta S3 in SharePoint – združijo v enoten ekosistem. Ta integracija pomaga zagotoviti, da vaši lastniški podatki in interni postopki obogatijo vse dele sistema. Raziskovalnemu agentu tako omogoči, da sledi istim korakom kot vaši interni analitiki.
Pri prizadevanjih za učinkovito uporabo podatkov se pogosto pojavijo ključna vprašanja o pravicah dostopa in upravičenjih. Lastnike podatkov razumljivo skrbi možnost, da bi odgovori nenamerno razkrili občutljive informacije. Menimo, da morata biti zasebnost in varnost podatkov v naše rešitve vgrajeni že od samega začetka. Pri indeksiranju internih podatkov je bistveno zabeležiti njihovo lastništvo in uveljavljati upravičenja, da lahko do posameznih informacij dostopajo le pooblaščeni uporabniki. Za ohranjanje zasebnosti in skladnosti s predpisi so ključni tudi zanesljivi mehanizmi za odstranjevanje podatkov iz indeksa, skladni z GDPR in drugimi predpisi. Takšna raven nadzora in varnosti naš pristop ločuje od javnih orodij za poglobljeno raziskovanje celotnega interneta.
Spletno iskanje ostaja temelj raziskovalnih delovnih postopkov v podjetjih. Tradicionalno spletno strganje je že dolgo zanesljiv način pridobivanja strukturiranih podatkov iz spletnih virov. Te klasične metode so učinkovite pri zbiranju velikih količin javno dostopnih informacij.
V zadnjem času so se za zahtevne naloge pridobivanja podatkov z interneta uveljavili agenti spletnega Operatorja. Mednje sodijo OpenAI-jev Operator, Anthropicov Claude in Convergenceov Proxy. Zasnovani so za krmarjenje po zapletenih spletnih okoljih, obravnavo večplastnih poizvedb in pridobivanje podatkov, ki jih standardne tehnike strganja morda ne dosežejo.
Veliki jezikovni modeli včasih niso najboljše orodje za analizo pridobljenih podatkov. Zato lahko raziskovalnemu agentu za izvedbo teh analiz omogočimo dostop do bolj specializiranih orodij, kot je programsko okolje, ali celo do vaših lastniških orodij. Ta večplastni pristop – od klasičnega strganja do naprednih agentov Operatorja in specializiranih orodij – zagotavlja, da je raziskovanje v vašem podjetju temeljito in prilagodljivo ne glede na zapletenost podatkovnega okolja.
Vsako podjetje ima lastno kulturo, posebnosti panoge in ustaljene prakse, ki vplivajo na najučinkovitejši način uporabe pridobljenih spoznanj. Standardna orodja pogosto ponujajo univerzalne odgovore, ki morda niso usklajeni z edinstvenimi okoliščinami vašega podjetja.
S prilagojeno rešitvijo za poglobljeno raziskovanje lahko ugotovitve oblikujete natanko tako in tam, kjer jih potrebujete – bodisi jih vključite v obstoječa analitična orodja bodisi zanje ustvarite namenski delovni postopek.
Ko rezultate raziskovanja uskladite z izrazjem in postopki svojega podjetja, poskrbite, da spoznanja niso le natančna, temveč se tudi nemoteno vključijo v obstoječe okvire odločanja.
Predstavljamo si prihodnost, v kateri vsako podjetje uporablja prilagojeno rešitev za poglobljeno raziskovanje, ki podpira njegove najpomembnejše delovne postopke.
Nedavne predstavitve – kot sta OpenAI-jev Responses API z vgrajenimi zmogljivostmi spletnega iskanja in novi Agent SDK za razvoj sistemov agentske umetne inteligence – kažejo zavezanost vodilnih v panogi nadaljnjemu razvoju orodij umetne inteligence na tem področju. Javna orodja, kot je poglobljeno raziskovanje OpenAI, so odlična za splošne poizvedbe, podjetjem, ki želijo pridobiti konkurenčno prednost, pa bo koristil prilagojen pristop, ki v celoti izkoristi njihovo lastniško znanje in edinstvene prednosti.
Vas zanima, kako bi lahko ta vizija delovala za vas? Obrnite se na nas po kanalu, ki vam najbolj ustreza.