BloguData na AI
Retrieval-augmented generation: kuweka majibu ya AI kwenye nyaraka zako
Na Micah Ondiwa, Mhandisi Mkuu wa Programu 1 dak. kusoma
RAG inaruhusu msaidizi wa AI kujibu kutoka kwa sera, vitabu vya mwongozo na rekodi zako — kwa vyanzo — badala ya kutoka kwa ujuzi wa jumla.
Wafanyakazi wanatumia muda mwingi kutafuta majibu katika vitabu vya mwongozo, sera na ripoti za zamani. Retrieval-augmented generation (RAG) inaruhusu msaidizi wa AI kujibu kutoka kwa nyaraka hizo.
Jinsi inavyofanya kazi
- Nyaraka zinagawanywa kwa vipande na kuorodheshwa kwa ajili ya utafutaji.
- Mtumiaji anapouliza swali, vipande vinavyofaa zaidi vinarejeshwa.
- Mfano wa lugha huandika jibu kwa kutumia vipande hivyo na kuvitaja kama vyanzo.
Kwa nini ni muhimu
Majibu yanategemea nyaraka zako za sasa, si ujuzi wa jumla wa mfano, na watumiaji wanaweza kuthibitisha vyanzo.
Weka maudhui ya sasa
Msaidizi ni mzuri tu kadri nyaraka zilizo nyuma yake zilivyo. Ondoa matoleo yaliyopita na teua wamiliki kwa nyaraka muhimu.
Heshimu ruhusa
Watumiaji wanapaswa tu kupata majibu kutoka kwa nyaraka wanazoruhusiwa kuziangalia.
Tathmini
Tengeneza seti ya maswali halisi yenye majibu yaliyofahamika na jaribu mara kwa mara, hasa baada ya mabadiliko.
Angalia kazi yetu ya AI na mifumo ya maarifa.
Kuhusu mwandishi
Micah Ondiwa
Mhandisi Mkuu wa Programu
Micah Ondiwa anaandika kuhusu uhandisi wa programu — usanifu wa programu, APIs na uingizaji, data na maendeleo yanayosaidiwa na AI, na utoaji wa kuaminika.