האתגר הוא לגרום למודל להכיר את הדאטה, ולתת תשובות חכמות ורלוונטיות.
לגוגל יש היצע עשיר בעולם שרותי ומודלי ה-AI. אלא שבסופו של יום, אלה מודלים שאומנו על ידע כללי.
כשאנחנו באים לארגונים, ובתוכם לארגוני ציבור וממשל, או לכאלה שלא רוצים לחשוף את המידע הפנימי שלהם לעולם החיצוני, לאינטרנט – האתגר הוא כיצד לגרום למודל להכיר את המידע הארגוני ולתת תשובות חכמות, שרלוונטיות לארגון.
שילוב של חיפוש סמנטי מתקדם וחיפוש מבוסס הקשרים
כדי שארגונים יממשו את מלוא הפוטנציאל של היכולות המתקדמות של גוגל וחברות אחרות, אנחנו מציעים פתרון RAG (ר"ת Retrieval Augmented Generation), שמשלב את המידע הארגוני בהקשר שמועבר למודל הבינה המלאכותית היוצרת – וכך מבטיח שהתשובות שמתקבלות יהיו רלוונטיות לארגון.
החיבור בין המודל – שמכיר שפה, תמונות ו-וידיאו – למידע הספציפי בארגון נעשה על בסיס שירותי RAG. אנחנו יודעים לשלב את שתי היכולות – חיפוש סמנטי מתקדם של גוגל וחיפוש מבוסס הקשרים – עם היכולת למענה על בסיס שליפת מידע רלוונטי מהארגון, ואז ליצוק לתוכו הקשר (קונטקסט) עם מודל חכם של GenAI.
זה מביא לכך שמתקבלת תשובה פרטנית, מדויקת ורלוונטית – על בסיס המידע הארגוני, ולא זה שבאינטרנט.
לכתבה המלאה>>