Dirbtiniam intelektui pamažu tampant kasdienio gyvenimo dalimi, sparčiai daugėja tiek įvairių DI įrankių, tiek ir užduočių, kuriose jis sėkmingai pritaikomas. Naują technologinį puslapį verčia ir įvairių sričių verslai, tačiau jiems tenka daugiau iššūkių, nei paprastiems DI vartotojams. Dažnas verslo poreikis – taupyti kaštus panaudojant didelius kalbų modelius (angl. Large Language Model – LLM) žinių paieškai įmonės nuosavoje informacijoje ir duomenyse, tačiau viešų LLM panaudojimas iškelia rizikas, susijusias su duomenų nutekėjimu. Vartotojų ir verslo duomenų apsauga yra tik vienas iš jų. Duomenų tikslumo ar atsakymų patikimumo spragos taip pat gali turėti įvairių pasekmių: mažinti vartotojų pasitikėjimą, sukelti reputacinę žalą ir kt.
Praktikoje šias ir kitas rizikas valdyti padeda specializuoti DI sprendimai. Strateginis jų pritaikymas padeda optimizuoti vidinių išteklių panaudojimą, o pačiais įrankiais dažnai gali naudotis ne tik klientai, bet ir įmonės darbuotojai. Puikus to pavyzdys – RAG Bot (angl. Retrieval-Augmented Generation) pokalbių robotas.
Kodėl versle nepakanka ChatGPT?
Populiarūs pokalbių robotai – tarp jų ir ChatGPT – puikiai apdoroja informaciją ir generuoja atsakymus remdamiesi didžiuliu duomenų kiekiu. Vis dėlto, viešieji DI modeliai neturi prieigos prie konkrečios organizacijos dokumentų ar duomenų bazių. Pritaikius tokią programą verslo kontekste, vartotojai negalėtų gauti tikslių, konkrečios organizacijos atveju aktualių atsakymų, o tai kelia klausimą dėl bendros pokalbių roboto naudos ir riboja jo pritaikymo galimybes. Atvirų, plačiai visuomenei prieinamų sprendimų kūrėjai taip pat renka ir saugo visą užklausose pateikiamą informaciją, tad naudojimo metu įmonės darbuotojai gali nutekinti konfidencialius duomenis.
Kalbant apie RAG pokalbių robotą, į jo duomenų bazę pasirinktinai integruojami specifiniai organizacijos šaltiniai: dokumentai, duomenų bazės, vidinės sistemos ar net el.laiškų archyvai. Tai leidžia gauti tikslius, konkrečios organizacijos atveju aktualius atsakymus pagal specifines užklausas. RAG Bot specifika taip pat izoliuoja informacijos srautą: organizacija gali valdyti prieigą prie informacijos šaltinių bei nuolat atnaujinti naudotojams prieinamus duomenis. Tai leidžia patikimai apsaugoti vidinę informaciją, kadangi vartotojų užklausose pateikiami duomenys nepatenka į viešą informacinę erdvę ir negali būti naudojami kitų DI modelių apmokymui.
Svarbu paminėti, kad RAG botas taip pat suteikia galimybę specializuotis, nes bendrieji LLM apima labai plačią informaciją ir dažnai stokoja tikslumo specifinėse srityse, tokiose kaip medicina, gamyba, logistika, inžinerija ar konkrečios organizacijos procesai. RAG pokalbių robotas leidžia modeliui atsiremti į specializuotus šaltinius ir vidinius dokumentus, todėl atsakymai tampa ne tik tikslesni, bet ir labiau pritaikyti konkrečiam kontekstui, užtikrinant patikimumą bei vertę praktiniame naudojime.
Pritaikymo galimybės aktualios ir klientams, ir įmonės darbuotojams
Pagal naudojimo principą, RAG Bot veikia labai panašiai, kaip visiems jau puikiai pažįstamas Chat GPT ir kiti populiarūs pokalbių robotai. Pirmiausia teksto laukelyje pateikiama užklausa – natūralus, aiškiai suformuotas klausimas. Patvirtinus užklausą, agentas ieško aktualios informacijos organizacijos dokumentuose ir duomenų bazėse, prie kurių yra suteikta prieiga. Taip pat renkama aktuali informacija iš viešų šaltinių: teisės aktų, įvairių straipsnių, organizacijos tinklalapio ir pan. Taip suformuluojamas konkretus atsakymas su visu vartotojui naudingu kontekstu.
Kadangi šis DI įrankis užtikrina tiek duomenų tikslumą ir aktualumą, tiek ir duomenų apsaugą, jo taikymo spektras organizacijose yra itin platus. Be tradicinio ir jau labai paplitusio pritaikymo klientų aptarnavimo tikslais, jis gali tapti patikimu informacijos šaltiniu teikiant vidines užklausas. Integravus šį įrankį, darbuotojams nereikia skaityti ar naršyti per visą dokumentą – svarbiausia suformuluoti konkretų klausimą ir tuomet gaunamas tikslus atsakymas. Be to, atsakymai gali būti sugeneruoti iš kelių skirtingų šaltinių, jei aktuali informacija nėra sukaupta vienoje vietoje.
Pavyzdžiui, į duomenų sistemą galima integruoti IT specialistų naudojamas instrukcijas, kad su techninėmis problemomis susidūrę darbuotojai galėtų greičiau nustatyti jų priežastį, o kai kuriais atvejais ir sėkmingai jas išspręsti patys. Panašiu principu galima teikti darbuotojams informaciją ir HR klausimais: integravus duomenis apie įmonės vidinę politiką ir taisykles, darbuotojai galės greitai ir paprastai gauti atsakymus dėl atostogų, įvairių prašymų teikimo ir pan. Tai tik keli pritaikymo pavyzdžiai, tačiau remiantis šiuo principu ir integravus tinkamą informaciją į RAG Bot duomenų bazę, šis įrankis gali tapti patikimu šaltiniu labai įvairių sričių specialistams: analitikams, pardavimų komandai, konsultantams ir t. t.
Tinkamai įdiegtas įrankis žada ilgalaikę naudą
RAG Bot skirtas informacijos paieškai, tačiau už pirminio tikslo slepiasi daug didesnis potencialas. Tai yra kryptinga investicija į žinių prieinamumą informacijos viduje, geresnį darbo efektyvumą ir specialistų laiko optimizavimą. DI yra visiškai pajėgus perimti kasdienius, įprastus klausimus, su kuriais darbuotojai ateina pas HR ar IT specialistus, o tai suteikia ekspertams daugiau laiko ir galimybių susitelkti į sudėtingesnius atvejus. RAG Bot taip pat skatina ir naujų darbuotojų įsitraukimą į organizacijos ritmą ir procesus, nes atsakymai į daugelį naujokams kylančių klausimų – visada po ranka.
Skyrus pakankamai laiko ir dėmesio nuosekliam RAG Bot konfigūravimui, jis taps patikimu, ilgalaikę naudą teikiančiu įrankiu, kuris augs kartu su organizacija. Tai – strateginis žingsnis ne tik technologinio augimo, bet ir informacinio skaidrumo bei duomenų apsaugos kelyje.
Susisiekite su mūsų specialistais ir perkelkite organizaciją į kitą technologinį lygį
