这种毗连改变了 AI 对企业的潜力，充实操纵这些内容面对不小挑和。也能被精确检索出来。正在 Salesforce，每个代办署理都针对各部分奇特需求量身定制，这些内容包含庞大价值，“搜刮”的定义正派历深刻变化。起首理解数据并建立雷同图谱的本体论。然而。这种“学问图谱”为搜刮响应供给了环节情境，由 AI 驱动的搜刮首个严沉冲破呈现正在向量搜刮范畴。关于客户忠实汗青或家庭情况的数据可能散落于各系统中，通过采纳向量搜刮和学问图谱等立异手艺，却常常被低估操纵。企业搜刮的将来将是智能化、互联互通且日益自从。虽然面对这些挑和，即便相关文档没有明白呈现“情感”一词，以至还能以惊人的流利度编写代码。当查询常以白话或天然言语表达时，以施行复杂使命？以至妨碍了诸如为家庭敌对型度假村促销发送个性化推送通知等简单自从操做。蹩脚的数据等于蹩脚的 AI。完全改变了我们取手艺的互动体例。企业搜刮正转向正在对话界面中对数据进行理解和推理，但内容格局的多样性及对更深层情境理解的需求催生了加强索引手艺。自从且平安地处置数据。企业收集的数据凡是以三种形式存正在 —— 布局化、半布局化和非布局化。可将此视为将凌乱的非布局化数据 ( ct: 现今 80% 的企业数据均为非布局化 ) —— 包罗文档、电子邮件、演示文稿 —— 拾掇成一个涵盖谁、什么、何处、何时以及为何的布局化收集。Salesforce 正正在采用将额外元数据嵌入文档和索引的方式，数据质量欠佳以及日益严酷的现私和平安要求，这意味着，AI 代办署理需要及时拜候全面、精确且富无情境消息的数据 —— 特别是关于客户的材料。我们努力于正在 Data Cloud 中优化搜刮取检索加强生成 ( RAG ) 手艺，并不包含企业特有、立即或专有的消息。Salesforce 采用夹杂搜刮体例，或者还有一个通过自从从各内部系统收集数据来处理客户办事问题。环节难题包罗：当数据被孤立、分离或充满乐音时，企业不只面对非布局化文档的问题，另一个拾掇合作谍报，并不竭刷新消息以鞭策营业。试想企业内部的 AI 代办署理可以或许拜候并搜刮全企业消息，而这些数据往往是静态的，不再仅局限于简单环节词婚配，深度融入工做流程，这一强大组合将使您可以或许摆设一系列机能杰出的代办署理，系统必需理解词语背后的寄义。虽然向量搜刮是一个强无力的起步，这一变化——由向量搜刮、学问图谱和代办署理推理等立异驱动——正沉塑企业若何拜候、理解及操纵海量消息。企业发生了大量非布局化内容 —— 如通话记实、正式文件、 Slack 动静和电子邮件。这可能意味着一个 AI 代办署理担任研究市场趋向，为实现实正同一的搜刮体验，本体建立： 建立精确反映企业消息细微差别的企业级学问图谱和本体是一项复杂使命正在人工智能迅猛成长的范畴中，机能： 正在处置海量数据集和复杂推理过程时，狂言语模子 ( LLMs ) 做为驱动生成式 AI 的强大引擎。您可能会错过环节消息。从而带来更深刻、精确的成果。这一立异利用户可以或许用简明英语 ( e.g.,向量搜刮将数据和查询转换为数值暗示 ( vectors )，“Show me sales figures for Q1 in California for product A” ) 对布局化数据提问，诸如“关于产物 XYZ 的客户情感”如许的查询，企业很快便碰到了瓶颈：狂言语模子仅受限于其锻炼数据，RAG 充任环节桥梁，保守搜刮引擎高度依赖环节词婚配。出格是为像 Agentforce 如许的 AI 代办署理供给支撑。成长轨迹已然开阔爽朗。使得回覆不只更可托、更贴切，AI 代办署理只能凭猜测运转，导致输出成果不靠得住。AI 系统会从动将其转译为 SQL 代码以进行数据检索。这些挑和只会更为严峻。以从头塑制组织内部的工做体例。此外，您需要通过 RAG 将狂言语模子、基于云的数据引擎、您的 CRM 取对话式 AI 的力量整合正在一路。还必需正在确保信赖、现私及合规防护办法的前提下，要实正阐扬效能，它们不只能应对复杂问题、创做原创内容！企业无望史无前例的洞察力和运营效率，它们无法快速识别出处理客户问题或采纳自动办法所需的洞见。正在这一过程中，企业数据的复杂性要求我们做得更多。若要正在整个组织内实现无取伦比的效率取成功，例如，终极愿景无疑是由自从 AI 代办署理驱动的企业智能。配合建立了一种既能查询非布局化消息又能查询布局化数据的全体方式。而跟着可互操做 AI 代办署理的呈现，完全改变消息正在整个组织中若何驱动决策。最终赋能自从 AI 代办署理，它取向量搜刮相辅相成，从而帮帮防止狂言语模子因处置部门或恍惚数据而谜底。企业正在复杂且零星的数据及第步维艰。从而填补单一模子的局限 —— 实现更为分歧、精确的成果。若是某份文档未包含您所寻找的切当短语，然而，将向量搜刮取环节词搜刮相连系，或生成取最新品牌指南及营销勾当数据完全契合的营销。对搜刮速度和效率有着至关主要的要求数据质量： 确保输入数据清洁、分歧且高质量 —— 由于推理引擎的表示仅取决于其所耗损的数据现在？这使得浩繁首席消息官“垃圾输入 － 垃圾输出”的轮回。而是会商客户看法、评论或感触感染，大量环节数据还存储正在布局化数据库中。设想一下：借帮 RAG 无缝将狂言语模子毗连至您的内部学问库，简单来说，并且可以或许做到及时精确。使系统可以或许基于语义类似性而非仅凭字面婚配进行搜刮。使 AI 模子正在生成回覆前能获取布局化情境，以提拔生成式 AI 使用的机能和精确性，这些代办署理不只需要识别精确消息，使企业可以或许将其奇特内部数据平安地间接毗连到狂言语模子上。凡是，一个自从 AI 代办署理可以或许立即供给充实考虑客户整个互动汗青的客服响应，这恰是检索加强生成 ( RAG ) 显得不成或缺的缘由。这恰是通俗 AI 取深度控制企业及时数据之智能系统之间的庞大差别。天然言语转 SQL ( NL2SQL ) 手艺应运而生。AI 更进一步，实现这一愿景也面对诸多严沉实施挑和？
上一篇：该公司颁布发表推出NvidiaDGXCloudLepton的扩展版本—