Problema inteligenței artificiale: îți va da mereu un răspuns, chiar și dacă este greșit

Inteligența artificială generativă (GenAI) a captat atenția publicului datorită capacității sale de a produce răspunsuri rapide și coerente. Cu toate acestea, o problemă semnificativă persistă. GenAI oferă întotdeauna un răspuns, chiar și atunci când informațiile furnizate sunt incorecte. Această tendință, conform specialiștilor, de a genera răspunsuri eronate, cunoscută sub numele de „halucinații”, poate avea consecințe serioase, mai ales în mediul de afaceri unde deciziile se bazează pe date precise.​

Structurarea și curățarea datelor: provocări majore

Pentru a îmbunătăți fiabilitatea GenAI, integrarea surselor externe de cunoștințe, prin metode precum Retrieval-Augmented Generation (RAG), devine esențială. Apare totuși o problemă: simpla recuperare a informațiilor nu este suficientă. Procesul de pregătire a datelor implică structura, curățarea și validarea acestora. Aceste activități pot consuma până la 50% din timpul alocat dezvoltării unui proiect AI. Chiar și cu implementarea RAG, echipele se confruntă adesea cu probleme. Părtinirea, dezinformarea și interpretarea greșită a conținutului duc la răspunsuri nesigure ale AI.​

Limitările abordărilor tradiționale RAG

Majoritatea datelor de afaceri nu sunt curate sau structurate corespunzător. Acestea sunt adesea stocate în formate complexe, cum ar fi PDF-uri, tabele sau documente de mai multe pagini. Extracția de informații din astfel de formate reprezintă o provocare pentru modelele lingvistice mari (LLM). De exemplu, instrumente avansate precum Mistral OCR întâmpină dificultăți în interpretarea corectă a datelor extrase. Acestea pierd contextul inițial. Astfel, în loc de tabele organizate, rezultatul este adesea un bloc de text dezordonat, unde cifrele nu mai corespund cu titlurile, iar rândurile devin deconectate. Fără o structură clară, modelele nu pot identifica tipare sau extrage concluzii relevante.​

CITEȘTE ȘI: Inteligența artificială generativă și impactul ei asupra leadershipului modern

Agentic RAG: o abordare inteligentă pentru AI-ul enterprise

Pentru a asigura că modelele GenAI recuperează și interpretează corect datele, este necesară o abordare mai structurată și inteligentă. Aici intervine conceptul de Agentic RAG, care îmbunătățește întregul proces de recuperare prin utilizarea unor agenți AI specializați în diverse sarcini. Pregătirea conținutului, validarea, structurarea și optimizarea datelor sunt doar câteva. Acești agenți colaborează pentru a rafina și organiza datele. În acest fel se reduc erorile și permit modelelor să genereze rezultate mai fiabile și scăpăm de „problemă”. Agentic RAG integrează acest pas de pregătire a datelor direct în procesul de recuperare. Acesta transformă documentele nestructurate în date gata pentru modelare. Acest lucru nu doar că îmbunătățește acuratețea răspunsurilor AI, dar asigură și că informațiile obținute se bazează pe date reale și semnificative.​

Pași pentru optimizarea performanței AI

Pentru a îmbunătăți performanța AI și a valorifica la maximum RAG, organizațiile ar trebui să se concentreze pe:​

1. Pre-procesare inteligentă: Utilizarea diferitelor modele GenAI pentru a organiza automat diverse tipuri de conținut. Acest lucru este foarte util pentru documente complexe sau lungi, cum ar fi cele de peste 10 pagini sau cele care conțin grafice și tabele. Fragmentarea acestora în părți mai mici le face mai ușor de procesat de către AI.​
2. Fragmentare semantică: Menținerea ideilor și relațiilor cheie intacte. Majoritatea modelelor GenAI fragmentează textul pe baza numărului de caractere sau a întreruperilor de pagină. Asta poate duce la pierderea detaliilor importante.
3. Recuperare hibridă: Utilizarea metodei de recuperare potrivite pentru fiecare sarcină. Bazarea pe o singură abordare limitează acuratețea. Cel mai bun sistem combină multiple metode pentru a obține cele mai relevante informații.​

Așadar, deși GenAI oferă răspunsuri rapide și aparent coerente, fiabilitatea acestora depinde în mare măsură de calitatea și structura datelor utilizate. Implementarea unor abordări precum Agentic RAG poate contribui semnificativ la reducerea erorilor și la asigurarea unor rezultate precise și relevante.

Foto: ID 282358621 © Parin Kiratiatthakun | Dreamstime.com