Odomknutie inteligentnejších AI agentov pomocou neštruktúrovaných dát

AI agenti čelia problémom nielen kvôli slabým modelom, ale predovšetkým kvôli dátam, na ktorých sú trénovaní. Väčšina podnikov má viac ako 90 % svojich dát v neštruktúrovanej forme – dokumenty, e-maily, obrázky, videá a ďalšie. Táto informácia je obtiažne vyhľadávateľná a využiteľná pre AI. V tomto článku sa dozvieme, ako pomocou technológií, ako sú RAG (Retrieval Augmented Generation), vektorové databázy a riadenie dát, tieto dáta odomknúť a využiť na zlepšenie výkonu AI agentov.

Kľúčové poznatky

• Neštruktúrované dáta sú problém: Väčšina podnikových dát je neštruktúrovaná, čo sťažuje ich využitie v AI projektoch.
• RAG a vektorové databázy: Tieto technológie umožňujú efektívne vyhľadávanie a spracovanie neštruktúrovaných dát pre AI agentov.
• Riadenie dát je kľúčové: Riadenie neštruktúrovaných dát zabezpečuje ich spoľahlivosť, organizáciu a dostupnosť.
• Zjednodušenie práce inžinierom: Automatizácia procesov spracovania neštruktúrovaných dát šetrí čas a zdroje.

Problém s neštruktúrovanými dátami

Podniky dnes disponujú obrovským množstvom dát, ale len malá časť z nich je v štruktúrovanom formáte (napríklad tabuľky v databáze). Väčšina dát – viac ako 90 % – je neštruktúrovaná. To znamená, že sú uložené v rôznych formátoch, ako sú dokumenty, e-maily, obrázky a videá. Táto forma dát je obtiažne vyhľadávateľná, spracovateľná a priamo použiteľná pre AI modely.

Tradične sa inžinieri museli manuálne prechádzať cez tieto dáta, odstraňovať citlivé informácie a vytvárať vlastné skripty na ich spracovanie. Tento proces mohol trvať týždne, čo bolo náročné a neefektívne.

Riešenie: Integrácia a riadenie neštruktúrovaných dát

Našťastie sa situácia mení vďaka dvom kľúčovým technológiám: integrácii a riadeniu neštruktúrovaných dát.

Integrácia neštruktúrovaných dát: Táto technológia transformuje surové, neštruktúrované dáta do štruktúrovaných, strojovo čitateľných datasetov. Funguje podobne ako ETL (Extract, Transform, Load) procesy pre štruktúrované dáta, ale je prispôsobená na spracovanie dokumentov, e-mailov a ďalších neštruktúrovaných formátov.

Proces integrácie zahŕňa:

• Ingestia dát: Získavanie dát z rôznych zdrojov (SharePoint, Box, Slack, atď.) pomocou preddefinovaných konektorov.
• Transformáciu: Použitie operátorov na extrakciu textu, deduplikáciu, jazykovú analýzu a odstraňovanie osobných údajov.
• Vektoring: Prevod dát do vektorových reprezentácií (embeddings), ktoré umožňujú efektívne vyhľadávanie v databáze.
• Uloženie: Umiestnenie vektorov do vektorovej databázy, ktorá slúži ako základ pre RAG a ďalšie aplikácie.

Riadenie neštruktúrovaných dát: Táto technológia zabezpečuje, aby dáta boli nielen použiteľné, ale aj spoľahlivé, organizované a dôveryhodné. Zahŕňa:

• Konektory: Pripojenie k rôznym zdrojom neštruktúrovaných dát.
• Extrakcia entít: Identifikácia kľúčových informácií (názvy, dátumy, témy) z dokumentov.
• Enrichment: Klasifikácia obsahu, hodnotenie kvality a pridávanie kontextuálnych metadát.
• Katalóg: Centralizované uloženie a organizovanie dát s možnosťou inteligentného vyhľadávania a filtrovania.

RAG a vektorové databázy: Spolupráca pre lepšie AI

Vektorové databázy, v kombinácii s Retrieval Augmented Generation (RAG), umožňujú AI agentom pristupovať k neštruktúrovaným dátam a využívať ich na generovanie presnejších odpovedí. RAG funguje tak, že najprv vyhľadá relevantné informácie vo vektorovej databáze a potom ich použije ako kontext pre generovanie textu.

Výhody kombinácie integrácie a riadenia dát

Kombinácia integrácie a riadenia neštruktúrovaných dát prináša množstvo výhod:

• Zvýšená presnosť AI agentov: Prístup k spoľahlivým, kontextuálnym informáciám.
• Zjednodušenie práce inžinierom: Automatizácia procesov spracovania dát.
• Nové možnosti analýzy: Možnosť analyzovať zákaznícke hovory, zmluvy a ďalšie neštruktúrované dáta.
• Škálovateľnosť: Schopnosť spracovávať obrovské množstvá dát bez manuálnej intervencie.

Záver

Odomknutie potenciálu neštruktúrovaných dát je kľúčové pre budúcnosť AI. Vďaka technológiám, ako sú integrácia, riadenie dát, RAG a vektorové databázy, môžu podniky využiť 90 % svojich dát, ktoré boli doteraz nedostupné, a vytvoriť inteligentnejšie a efektívnejšie AI systémy. Toto predstavuje obrovský posun v spôsobe, akým firmy využívajú dáta na zlepšenie rozhodovania, automatizáciu procesov a vytváranie nových produktov a služieb.

Dôležité odkazy

• IBM-AI And The Future of Unstructured Data: https://ibm.biz/Bdbybk

Približne 142 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.71 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.