Hãy tưởng tượng bạn đã thuê một đầu bếp 5 sao Michelin để nấu bữa tiệc tối của mình. Nhưng bạn giao cho họ nhiệm vụ mà không có bất kỳ thông tin nào về sở thích của bạn, những hạn chế về chế độ ăn uống hoặc dịp bạn đang kỷ niệm. Bây giờ, đầu bếp có thể sẽ chế biến món gì đó phi thường. Hoặc mọi người có thể về nhà đói.
Điều tương tự cũng đúng với kinh doanh. Công ty của bạn có thể có những bộ óc giỏi nhất thế giới, nhưng họ sẽ không mang lại nhiều lợi ích cho bạn cho đến khi họ tìm hiểu được bối cảnh kinh doanh của bạn. Và điều tương tự cũng xảy ra với AI sáng tạo (GenAI).
Các mô hình GenAI, chẳng hạn như GPT của OpenAI hay Claude của Anthropic, đại diện cho một công nghệ đa năng mới mạnh mẽ, có khả năng hỗ trợ vô số trường hợp sử dụng mang lại giá trị. Tuy nhiên, các doanh nghiệp sẽ không phát huy hết tiềm năng của GenAI cho đến khi họ có thể giúp AI hiểu được bối cảnh kinh doanh riêng biệt của mình.
Những trở ngại cơ bản cho sự thành công của GenAI
Các công cụ GenAI được hỗ trợ bởi các mô hình AI nền tảng như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những hệ thống AI phức tạp này đã phát triển đến mức chúng có khả năng hiểu và suy luận ở cấp độ con người. Tuy nhiên, giống như con người, họ chỉ biết những gì họ biết hoặc đã được dạy để hiểu.
Các doanh nghiệp dù mong muốn khai thác sức mạnh của GenAI nhưng vẫn phải đối mặt với một số thách thức:
Thiếu bối cảnh kinh doanh
LLM đằng sau GenAI dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ từ các cơ sở kiến thức có sẵn công khai, như internet. Đây là những thứ tĩnh, thường lỗi thời và thường không chứa đựng sự hiểu biết về miền để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể của ngành. Điều này dẫn đến những phản hồi chung chung không đáp ứng được mục tiêu của bạn. Thông thường, các mô hình GenAI không thể trả lời các câu hỏi đơn giản chỉ yêu cầu một lượng nhỏ bối cảnh kinh doanh cụ thể.
Khả năng tiếp cận, kỹ năng và thời gian bị hạn chế
Có thể cung cấp bối cảnh phù hợp cho các mô hình GenAI thông qua các phương pháp như kỹ thuật nhanh chóng. Đây phần lớn là quá trình thử và sai với các lời nhắc đầu vào khác nhau để tạo ra phản hồi mong muốn từ mô hình. Tuy nhiên, điều này có thể tốn nhiều công sức và tốn kém. Hầu hết các doanh nghiệp không có nhiều thời gian. Họ cũng thiếu quyền truy cập vào các mô hình nâng cao và các kỹ năng chuyên môn cần thiết để tùy chỉnh chúng cũng như cung cấp khả năng quản trị mô hình cho các nhóm tự động hóa và AI khác nhau.
Thiếu minh bạch
Các mô hình GenAI được gọi là “hộp đen” là có lý do. Xét cho cùng, LLM là mô hình nhiều tỷ tham số với các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp không giải thích được lý do hoặc dữ liệu nguồn thúc đẩy các quyết định của chúng. Nói một cách đơn giản: GenAI không hiển thị hoạt động của nó và đó là một vấn đề đối với các cơ quan quản lý và khách hàng. Sự thiếu minh bạch này có thể khiến những người ra quyết định hiểu lầm, cản trở sự tin tưởng và hiểu biết.
Ảo giác
Ngay cả các mô hình AI cũng có thể mắc lỗi. GenAI đôi khi có thể “ảo giác”, tạo ra những câu trả lời và hiểu biết rất thuyết phục nhưng không chính xác. Nếu những kết quả đầu ra này không được xem xét và kiểm tra thực tế thì hậu quả có thể nghiêm trọng, dẫn đến những quyết định kinh doanh tồi tệ và hủy hoại mối quan hệ khách hàng. Do đó, GenAI không thể “bị bỏ mặc” mà phải được giám sát chặt chẽ khi tham gia vào bất kỳ quy trình làm việc nào.
Thế hệ tăng cường truy xuất: bối cảnh là vua
Để tối đa hóa giá trị của GenAI, trước tiên các doanh nghiệp cần một phương pháp đáng tin cậy để xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu kinh doanh của chính họ. Điều này không chỉ cung cấp cho các mô hình bối cảnh phù hợp mà còn giúp chúng hành động phù hợp và ít mắc lỗi hơn, cải thiện độ tin cậy và độ tin cậy.
Tạo tăng cường truy xuất (RAG) là một phương pháp hữu ích để cung cấp dữ liệu và bối cảnh có liên quan cho mô hình AI. RAG không chỉ dựa vào dữ liệu đã được đào tạo mà còn tích cực tìm kiếm kiến thức liên quan từ một tập dữ liệu cụ thể (chẳng hạn như cơ sở kiến thức của công ty).
Hãy tưởng tượng bạn quay lại trường đại học và được yêu cầu viết một bài luận. Đối với một số chủ đề, bạn có thể viết dựa trên những gì bạn đã biết. Nhưng đối với những câu hỏi cụ thể hơn, bạn cần tra cứu hoặc “lấy” thông tin đó từ sách, tạp chí. RAG hoạt động theo cách tương tự.
Giới thiệu nền tảng bối cảnh UiPath
Khung RAG mang lại phản hồi GenAI có độ chính xác cao và chính xác theo ngữ cảnh. Nó 'giáo dục' các mô hình của bạn bằng cách cung cấp cho họ một khóa học cấp tốc về doanh nghiệp, ngành, biệt ngữ và dữ liệu của bạn.
Đó là lý do tại sao RAG là thành phần cơ bản của nền tảng ngữ cảnh, phần bổ sung mới nhất cho Lớp tin cậy AI của UiPath . Khi người dùng gửi lời nhắc đến mô hình GenAI, nền tảng ngữ cảnh sẽ sử dụng RAG để trích xuất thông tin hữu ích từ tập dữ liệu có liên quan. Sau đó, nó sử dụng thông tin đó để tạo ra các phản hồi phù hợp, chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Là một phần quan trọng của Lớp tin cậy AI của UiPath, nền tảng ngữ cảnh mang lại những lợi thế khác biệt cho các doanh nghiệp muốn có kết quả tốt nhất từ GenAI:
Các mô hình GenAI chuyên dụng
Nền tảng bối cảnh giúp chuyển đổi LLM của bạn từ chung sang chuyên biệt. UiPath có quyền truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu UiPath và một khung linh hoạt để cả công cụ nội bộ và bên thứ ba hoạt động cùng nhau. Chúng tôi cung cấp một phương pháp đáng tin cậy để đưa ra lời nhắc cơ bản với dữ liệu theo miền cụ thể do người dùng cung cấp, đảm bảo rằng AI của bạn hiểu và thích ứng với các sắc thái riêng của doanh nghiệp và ngành của bạn.
Dễ sử dụng và giảm thời gian để có giá trị
Nền tảng bối cảnh được thiết kế có tính đến người dùng. Nó cung cấp một giao diện đơn giản và trực quan giúp giảm thiểu thời gian học tập. Các doanh nghiệp hiện có thể tận dụng LLM được tối ưu hóa để tạo kết quả đầu ra theo ngữ cảnh cụ thể dựa trên dữ liệu của họ.
Tăng cường tính minh bạch và khả năng giải thích của GenAI
RAG mang lại sự rõ ràng về dữ liệu được sử dụng và logic đằng sau mọi phản hồi của GenAI. Quá trình ra quyết định của AI được mở để khám phá và hiểu biết. Ngoài ra, Lớp tin cậy AI của UiPath cung cấp thông tin chi tiết và quyền kiểm soát đối với việc bạn sử dụng các mô hình AI tổng hợp, đồng thời đảm bảo dữ liệu được xử lý ở cấp quản trị cao nhất.
GenAI thành công và đáng tin cậy hơn
Riêng RAG sẽ không loại bỏ được ảo giác, nhưng nó đã được chứng minh là làm giảm đáng kể khả năng xảy ra ảo giác . Kết hợp với Lớp tin cậy AI của UiPath, UiPath đảm bảo các mô hình GenAI đang cung cấp các phản hồi được tạo chính xác, đáng tin cậy trong quá trình tự động hóa. Chúng tôi cũng duy trì con người trong vòng lặp để đảm bảo rằng bối cảnh và kết quả phù hợp với mục tiêu tự động hóa kinh doanh.
Khi AI sáng tạo hiểu doanh nghiệp của bạn
Nền tảng bối cảnh giúp các doanh nghiệp dễ dàng trao quyền cho GenAI bằng dữ liệu kinh doanh của riêng họ, cải thiện hiệu suất và khả năng dự đoán. Nó cung cấp cái nhìn rõ ràng về hộp đen, mang đến một lớp khả năng giải thích để các phản hồi GenAI có thể được theo dõi và cải thiện một cách an toàn theo thời gian.
Các doanh nghiệp cũng có quyền truy cập vào các khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa nâng cao hơn. Nói cách khác, nền tảng ngữ cảnh có thể giúp GenAI hiểu được 'lý do' đằng sau một câu hỏi, tập trung vào mục đích của người dùng hơn là những từ ngữ họ sử dụng. Kết quả? Ít thất vọng hơn và phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
Thế còn một ví dụ để thực sự đặt mọi thứ vào đúng ngữ cảnh thì sao? Một công ty chăm sóc sức khỏe muốn có một phương pháp hiệu quả để sàng lọc những người hiến tạng tiềm năng. Thông thường, các bác sĩ lâm sàng sẽ phải sàng lọc các tài liệu yêu cầu dài và phức tạp để đánh giá xem người hiến tặng có phù hợp hay không. Tuy nhiên, trợ lý GenAI, được tăng cường nhờ nền tảng ngữ cảnh, có thể hợp lý hóa toàn bộ quá trình.
Thay vì tìm kiếm qua tài liệu, bác sĩ lâm sàng chỉ cần hỏi công cụ xem người hiến tặng có phù hợp hay không. Mô hình sẽ hiểu yêu cầu, truy xuất thông tin liên quan và trình bày lại cho bác sĩ lâm sàng. Và để đảm bảo an toàn, nó sẽ hiển thị nguồn thông tin này để có thể xem xét lại quyết định của mình.
Các mô hình nền tảng chỉ là một nền tảng. Bạn cần có nền tảng vững chắc về GenAI trong bối cảnh kinh doanh của mình trước khi có thể tin tưởng nó sẽ hành động và thúc đẩy tự động hóa. Ngoài ra, bạn cần một khung hướng dẫn để đảm bảo AI sử dụng dữ liệu theo cách được quản lý, theo dõi và minh bạch. Đó là lý do tại sao nền tảng bối cảnh là chìa khóa thành công của GenAI.