Organizace stále více spoléhají na vlastní data při vývoji podnikových AI řešení. Do roku 2028 podle Gartneru vznikne většina generativních aplikací právě nad existujícími datovými platformami, což zkrátí dobu vývoje a sníží náklady na polovinu.

Retrieval-Augmented Generation posouvá vývoj AI aplikací na novou úroveň

Nasazení AI ve firemním prostředí už dávno není jen otázkou robustních jazykových modelů. Klíčem k úspěchu se stává schopnost propojit tyto modely s firemními daty, rychle reagovat na nové technologické trendy a udržet celý proces srozumitelný a bezpečný. Právě v tom pomáhá koncepce retrieval-augmented generation, která umožňuje obohatit modely nejen o veřejné, ale hlavně o interní informace, díky čemuž dokážou řešit konkrétní byznysové problémy mnohem přesněji.

Většina dnešních velkých jazykových modelů čerpá znalosti převážně z veřejně dostupných zdrojů, což samo o sobě nestačí k efektivnímu řešení specializovaných úkolů. RAG vnáší do hry možnost kombinovat modely s firemními daty, zvyšuje přesnost a umožňuje vytvářet skutečně relevantní AI aplikace. Významnou roli zde sehrávají i metadata, která zajišťují správný kontext, zpětnou dohledatelnost a bezpečnost při práci s citlivými daty.

Podniky, které chtějí držet krok s rychlým vývojem v oblasti AI, se zaměřují na transformaci svých datových platforem směrem k tzv. RAG-as-a-service. Tím lze nahradit zastaralé úložiště dokumentů a zároveň dosáhnout vyšší flexibility při vývoji i nasazování aplikací. Kromě toho přichází na scénu technologie jako vektorové vyhledávání, grafové databáze nebo chytré členění dat, které dále zvyšují odolnost a kompatibilitu řešení v rámci organizace. Firmy, které si uvědomují význam těchto nástrojů, získávají konkurenční výhodu.

Obrázek: Pexels

Zdroj: gartner.com

Zdroj: B2B NETWORK NEWS