Kag: Génération augmentée de connaissances

Introduction

Les LLM, comme Chatgpt, ont eu un impact significatif sur la façon dont les gens utilisent la technologie. Cependant, la technologie est beaucoup plus avancée dans ses principes fondamentaux, car l’intelligence artificielle transforme en effet le monde. Ces modèles fonctionnent admirablement dans la réalisation des entreprises à usage général, mais en ce qui concerne les domaines spécifiques au domaine tels que la médecine, la finance, le droit et l’ingénierie, ils nécessitent une incitation précise qui utilise des connaissances multiformes intrinsèques. C’est exactement là que KAG intervient. Kag suppléments LLMS avec des connaissances de domaine spécifiques au contexte qui améliorent la précision, la fiabilité et la pertinence de leur production. Dans le blog KAG, nous passerons en revue les méthodes à travers lesquelles KAG transforme les domaines professionnels et spéculerons sur l’impact de Kag sur l’avenir des solutions alimentées par l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que la génération augmentée de connaissances (KAG)?

KAG, ou Génération augmentée de connaissances, est un cadre mélangeant habilement les processus génératifs des LLM avec des bases de données spécifiques au domaine riches en connaissances. KAG assure la précision du contenu généré en utilisant des données de haut niveau organisées qui permet au modèle de langue non seulement de sonner en fait en fait cohérent, mais également d’être ajusté contextuellement.

Pièces qui composent Kag:

LLMS: Ce sont les composants standard qui forment KAG. Ils sont particulièrement importants pour produire du texte pour que les humains puissent les lire car ils doivent parler la langue des LLMS.

Bases de connaissances: Ce sont des bases de données qui ont été compilées à partir de rapports dans différents domaines comme la médecine, le droit et la finance. Ils sont conservés pour référence et sont spécifiques au domaine.

Mécanismes de récupération: Ces mécanismes s’efforcent de récupérer des informations pertinentes et d’aider à augmenter la sortie des LLM à partir des bases automatisées sophistiquées de connaissances.

Réglage fin: Il s’agit du processus dans lequel les LLM fonctionnent de mieux en mieux pour produire des sorties avec l’utilisation d’ensembles spécifiques au domaine prédéfini.

Pourquoi Kag est-il important pour les domaines professionnels?

Dans les domaines commerciaux, chaque bit d’informations doit être spécifique et pertinente tout en étant à jour en même temps et ces attributs sont liés aux LLM génériques. Les génériques sont souvent trop puissants et exigeants, voici pourquoi Kag est extrêmement important:

Amélioration de la précision: Ces éléments KAG spécifiques au domaine fusionnés prennent grandement soin du problème de l’hallucination – qui donne des données fausses ou composées.

Pertenance accrue: Ce sont des résultats qui servent fortement les professionnels et leurs demandes.

Efficacité du temps: Automatise les tâches qui consomment considérablement beaucoup de temps comme la rédaction de documents juridiques, le soutien médical à un diagnostic, voire analyser les états financiers.

Évolutivité: Il peut y avoir une excellente livraison ceux qui ont des joyaux recherchés de connaissances, d’informations et de conseils sur la façon d’atteindre le niveau d’expert.

Comment fonctionne Kag?

Étape 1: Renseignante des connaissances

La première activité de Kag est d’obtenir des données pertinentes d’une base de connaissances. Par exemple, en médecine, il peut récupérer des articles savants modernes ou des documents à usage clinique.

Étape 2: augmentation

Un LLM est capable de générer une réponse après avoir alimenté les données récupérées et en utilisant les informations pour former la réponse du modèle.

Étape 3: réglage

Le contexte professionnel au sein du LLMS est amélioré grâce à un réglage fin du jargon des ensembles de données spécifiques au domaine.

Applications de KAG dans d’autres domaines

Médical

• Aider les médecins ayant des suggestions sur le diagnostic et les plans de traitement.
• Créer et expliquer les documents médicaux pour que les patients comprennent les problèmes.

Loi

• Rédaction de documents juridiques tels que des contrats et des testaments.
• Citant des cas de cas pour les autres praticiens.

Entreprise

• Étudier les données dans les rapports financiers et fournir des commentaires.
• Effectuer des audits de conformité automatisés sur les réglementations.

Technologie

• Aider à la préparation des articles techniques et à l’amélioration des conceptions.
• Fournir une assistance en temps réel pendant les défauts.

Défis et limitations

Tout à Kag n’est pas simple. Voici quelques problèmes de définition de raisonnement automatisé que vous devez considérer:

Qualité des données: La crédibilité des sorties KAG est directement proportionnelle à la crédibilité de la base de connaissances.

Biais: Les données de domaine spécifiques peuvent être biaisées, ce qui se reflétera dans les sorties.

Évolutivité: Les ressources nécessaires pour maintenir et modifier des bases de données étendues sont lourdes.

Conclusion

La génération augmentée de connaissances (KAG) change la donne lorsqu’il s’agit de mélanger les grandes capacités des modèles de langage à usage général avec les exigences spécifiques des domaines spécialisés. En tissant des connaissances au niveau des experts, KAG stimule la précision, la pertinence et la valeur globale du contenu généré par l’IA. Cela en fait un outil incontournable pour des industries comme les soins de santé, le droit, la finance et l’ingénierie.

Les principaux plats à retenir:

• KAG fusionne des modèles de grandes langues (LLM) avec des sources de connaissances organisées pour produire des résultats très précis et spécifiques au champ.
• Il est en train de remodeler la façon dont les professionnels travaillent dans une gamme d’industries.
• Malgré son potentiel, Kag a toujours des obstacles à surmonter, comme garantir la qualité des données et la mise à l’échelle efficacement.

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