Introduzione
Grandi modelli linguistici (LLM) e l'intelligenza artificiale generativa rappresentano una svolta trasformativa nell'intelligenza artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale. Possono comprendere e generare il linguaggio umano e produrre contenuti come testo, immagini, audio e dati sintetici, rendendoli altamente versatili in varie applicazioni. L’intelligenza artificiale generativa riveste un’enorme importanza nelle applicazioni del mondo reale automatizzando e migliorando la creazione di contenuti, personalizzando le esperienze degli utenti, semplificando i flussi di lavoro e promuovendo la creatività. In questa lettura, ci concentreremo su come le aziende possono integrarsi con Open LLM radicando le richieste in modo efficace utilizzando Enterprise Knowledge Graphs.
obiettivi formativi
- Acquisisci conoscenze su Grounding e Prompt building interagendo con i sistemi LLM/Gen-AI.
- Comprendere la rilevanza aziendale di Grounding, il valore aziendale derivante dall'integrazione con sistemi Gen-AI aperti con un esempio.
- Analizzare due principali soluzioni contendenti di messa a terra, grafici di conoscenza e negozi vettoriali su vari fronti e capire quale si adatta quando.
- Studia un esempio di progettazione aziendale di messa a terra e creazione tempestiva, sfruttando i grafici della conoscenza, la modellazione dei dati di apprendimento e la modellazione dei grafici in JAVA per uno scenario cliente con consigli personalizzati.
Questo articolo è stato pubblicato come parte di Blogathon sulla scienza dei dati.
Sommario
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Un Large Language Model è un modello di intelligenza artificiale avanzato addestrato utilizzando tecniche di deep learning su enormi quantità di testo|dati non strutturati. Questi modelli sono in grado di interagire con il linguaggio umano, generare testo, immagini e audio di tipo umano ed eseguire varie operazioni elaborazione del linguaggio naturale attività.
Al contrario, la definizione di un modello linguistico si riferisce all'assegnazione di probabilità a sequenze di parole basate sull'analisi di corpora testuali. Un modello linguistico può variare da semplici modelli n-grammi a modelli di rete neurale più sofisticati. Tuttavia, il termine “modello linguistico di grandi dimensioni” si riferisce solitamente a modelli che utilizzano tecniche di deep learning e hanno un gran numero di parametri, che può variare da milioni a miliardi. Questi modelli possono catturare modelli complessi nel linguaggio e produrre testi spesso indistinguibili da quelli scritti dagli esseri umani.
Cos'è un suggerimento?
Un messaggio a qualsiasi LLM o a un sistema di intelligenza artificiale chatbot simile è un input o un messaggio basato su testo fornito per avviare una conversazione o un'interazione con l'intelligenza artificiale. I LLM sono versatili, addestrati con un'ampia varietà di big data e possono essere utilizzati per vari compiti; pertanto, il contesto, l'ambito, la qualità e la chiarezza della tua richiesta influenzano in modo significativo le risposte che ricevi dai sistemi LLM.
Cos'è la messa a terra/RAG?
Il grounding, AKA Retrieval-Augmented Generation (RAG), nel contesto dell'elaborazione LLM del linguaggio naturale, si riferisce all'arricchimento del prompt con contesto, metadati aggiuntivi e ambito che forniamo ai LLM per migliorare e recuperare risposte più personalizzate e accurate. Questa connessione aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a comprendere e interpretare i dati in modo da allinearli all’ambito e al contesto richiesti. La ricerca sugli LLM mostra che la qualità della loro risposta dipende dalla qualità del prompt.
È un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale, poiché colma il divario tra i dati grezzi e la capacità dell'intelligenza artificiale di elaborare e interpretare tali dati in modo coerente con la comprensione umana e il contesto ambito. Migliora la qualità e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e la loro capacità di fornire informazioni o risposte accurate e utili.
Quali sono gli svantaggi degli LLM?
I Large Language Model (LLM), come GPT-3, hanno guadagnato molta attenzione e utilizzo in varie applicazioni, ma presentano anche numerosi svantaggi o inconvenienti. Alcuni dei principali svantaggi degli LLM includono:
1. Bias e correttezza: Gli LLM spesso ereditano errori dai dati di training. Ciò può comportare la generazione di contenuti parziali o discriminatori, che possono rafforzare stereotipi dannosi e perpetuare i pregiudizi esistenti.
2. Allucinazioni: i LLM non comprendono veramente il contenuto che generano; generano testo in base a modelli nei dati di training. Ciò significa che possono produrre informazioni fattivamente errate o prive di senso, rendendoli inadatti ad applicazioni critiche come diagnosi mediche o consulenza legale.
3. Risorse computazionali: La formazione e l'esecuzione di LLM richiedono enormi risorse computazionali, incluso hardware specializzato come GPU e TPU. Ciò li rende costosi da sviluppare e mantenere.
4. Privacy e sicurezza dei dati: gli LLM possono generare contenuti falsi convincenti, inclusi testo, immagini e audio. Ciò mette a rischio la privacy e la sicurezza dei dati, poiché possono essere sfruttati per creare contenuti fraudolenti o impersonare individui.
5. Preoccupazioni etiche: L'utilizzo degli LLM in varie applicazioni, come i deepfake o la generazione automatizzata di contenuti, solleva questioni etiche sul loro potenziale di uso improprio e sull'impatto sulla società.
6. Sfide normative: Il rapido sviluppo della tecnologia LLM ha superato i quadri normativi, rendendo difficile stabilire linee guida e regolamenti adeguati per affrontare i potenziali rischi e le sfide associati ai LLM.
È importante notare che molti di questi svantaggi non sono inerenti ai LLM ma riflettono piuttosto il modo in cui vengono sviluppati, distribuiti e utilizzati. Sono in corso sforzi per mitigare questi inconvenienti e rendere gli LLM più responsabili e vantaggiosi per la società. È qui che il grounding e il mascheramento possono essere sfruttati e rivelarsi di enorme vantaggio per le imprese.
Rilevanza aziendale della messa a terra
Le aziende prosperano introducendo Large Language Models (LLM) nelle loro applicazioni mission-critical. Comprendono il valore potenziale che i LLM potrebbero trarre vantaggio in vari domini. Costruire LLM, pre-formazione e perfezionarli è piuttosto costoso e complicato per loro. Piuttosto, potrebbero utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale aperti disponibili nel settore radicando e mascherando le richieste relative ai casi d’uso aziendali.
Pertanto, il Grounding è una considerazione importante per le aziende ed è più rilevante e utile per loro sia nel migliorare la qualità delle risposte sia nel superare la preoccupazione delle allucinazioni, della sicurezza dei dati e della conformità, poiché può portare fuori allo scoperto un sorprendente valore aziendale. LLM disponibili sul mercato per numerosi casi d'uso che oggi hanno difficoltà ad automatizzare.
Vantaggi per le imprese
Ci sono diversi vantaggi per le imprese nell'implementare il grounding con LLM:
1. Credibilità migliorata: Garantendo che le informazioni e i contenuti generati dai LLM siano basati su fonti di dati verificate, le aziende possono aumentare la credibilità delle loro comunicazioni, report e contenuti. Ciò può aiutare a creare fiducia con clienti, clienti e parti interessate.
2. Processo decisionale migliorato: Nelle applicazioni aziendali, in particolare quelle relative all'analisi dei dati e al supporto decisionale, l'utilizzo di LLM con messa a terra dei dati può fornire informazioni più affidabili. Ciò può portare a un processo decisionale più informato, che è fondamentale per la pianificazione strategica e la crescita aziendale.
3. Conformità normativa: Molti settori sono soggetti a requisiti normativi in materia di accuratezza e conformità dei dati. La messa a terra dei dati con LLM può aiutare a soddisfare questi standard di conformità, riducendo il rischio di problemi legali o normativi.
4. Generazione di contenuti di qualità: Gli LLM vengono spesso utilizzati nella creazione di contenuti, ad esempio per marketing, assistenza clienti e descrizioni di prodotti. Il data grounding garantisce che il contenuto generato sia effettivamente accurato, riducendo il rischio di diffondere informazioni false o fuorvianti o allucinazioni.
5. Riduzione della disinformazione: In un’era di notizie false e disinformazione, il data grounding può aiutare le aziende a combattere la diffusione di informazioni false garantendo che il contenuto generato o condiviso sia basato su fonti di dati convalidate.
6. Soddisfazione del cliente: Fornire ai clienti informazioni accurate e affidabili può aumentare la loro soddisfazione e fiducia nei prodotti o servizi di un'azienda.
7. Mitigazione del rischio: Il data grounding può aiutare a ridurre il rischio di prendere decisioni basate su informazioni inaccurate o incomplete, che potrebbero portare a danni finanziari o reputazionali.
Esempio: uno scenario di raccomandazione del prodotto del cliente
Vediamo come la messa a terra dei dati potrebbe essere utile per un caso d'uso aziendale utilizzando openAI chatGPT
Suggerimenti di base
Generate a short email adding coupons on recommended products to customer
La risposta generata da ChatGPT è molto generica, non contestualizzata e grezza. Questo deve essere aggiornato/mappato manualmente con i giusti dati dei clienti aziendali, il che è costoso. Vediamo come questo potrebbe essere automatizzato con tecniche di messa a terra dei dati.
Supponiamo che l'azienda contenga già i dati dei clienti aziendali e un sistema di raccomandazioni intelligente in grado di generare coupon e raccomandazioni per i clienti; potremmo benissimo radicare la richiesta di cui sopra arricchendola con i giusti metadati in modo che il testo dell'e-mail generato da chatGPT sia esattamente uguale a come vogliamo che sia e possa benissimo essere automatizzato per l'invio di e-mail al cliente senza intervento manuale.
Supponiamo che il nostro motore di messa a terra ottenga i metadati di arricchimento corretti dai dati del cliente e aggiorni la richiesta di seguito. Vediamo come sarebbe la risposta ChatGPT per il prompt con messa a terra.
Prompt con messa a terra
Generate a short email adding below coupons and products to customer Taylor and wish him a Happy holiday season from Team Aatagona, Atagona.com
Winter Jacket Mens - [https://atagona.com/men/winter/jackets/123.html] - 20% off
Rodeo Beanie Men’s - [https://atagona.com/men/winter/beanies/1234.html] - 15% off
La risposta generata con il prompt di terra è esattamente il modo in cui l'azienda vorrebbe che il cliente fosse informato. L'integrazione dei dati arricchiti dei clienti in una risposta e-mail da parte della Gen AI è un'automazione che sarebbe straordinaria per espandere e sostenere le imprese.
Soluzioni di messa a terra LLM aziendali per sistemi software
Esistono diversi modi per radicare i dati nei sistemi aziendali e una combinazione di queste tecniche potrebbe essere utilizzata per un'efficace messa a terra dei dati e una generazione tempestiva specifica per il caso d'uso. I due principali contendenti come potenziali soluzioni per implementare la generazione aumentata di recupero (messa a terra) sono
- Dati applicativi|Grafici della conoscenza
- Incorporamenti di vettori e ricerca semantica
L'utilizzo di queste soluzioni dipende dal caso d'uso e dalla messa a terra che si desidera applicare. Ad esempio, gli archivi vettoriali forniti dalle risposte possono essere imprecisi e vaghi, mentre i grafici della conoscenza restituirebbero risposte precise, accurate e archiviate in un formato leggibile dall'uomo.
Potrebbero esserlo alcune altre strategie che potrebbero essere combinate con quelle sopra indicate
- Collegamento ad API esterne, motori di ricerca
- Sistemi di Data Masking e aderenza alla compliance
- Integrazione con archivi dati interni e sistemi
- Unificazione dei dati in tempo reale da più fonti
In questo blog, esaminiamo un esempio di progettazione software su come ottenere risultati con i grafici dei dati delle applicazioni aziendali.
Grafici della conoscenza aziendale
Un grafo della conoscenza può rappresentare informazioni semantiche di varie entità e relazioni tra di loro. Nel mondo aziendale, archiviano la conoscenza su clienti, prodotti e altro ancora. I grafici dei clienti aziendali costituirebbero uno strumento potente per radicare i dati in modo efficace e generare suggerimenti arricchiti. I grafici della conoscenza consentono la ricerca basata su grafici, consentendo agli utenti di esplorare le informazioni attraverso concetti ed entità collegate, che possono portare a risultati di ricerca più precisi e diversificati.
Confronto con database vettoriali
La scelta della soluzione di messa a terra dipenderà dal caso d'uso. Tuttavia, ci sono molteplici vantaggi con i grafici rispetto ai vettori come
Criteri | Messa a terra del grafico | Messa a terra vettoriale |
Domande analitiche | I grafici dei dati sono adatti per dati strutturati e query analitiche e forniscono risultati accurati grazie al loro layout grafico astratto. | Gli archivi di dati vettoriali potrebbero non funzionare altrettanto bene con le query analitiche poiché operano principalmente su dati non strutturati, ricerca semantica con incorporamenti di vettori e si basano sul punteggio di somiglianza. |
Precisione e credibilità | i grafici della conoscenza utilizzano nodi e relazioni per archiviare i dati, restituendo solo le informazioni presenti. Evitano risultati incompleti o irrilevanti. | I database di vettori possono fornire risultati incompleti o irrilevanti, principalmente a causa della loro dipendenza dal punteggio di somiglianza e dai limiti di risultato predefiniti. |
Correggere le allucinazioni | I grafici della conoscenza sono trasparenti con una rappresentazione dei dati leggibile dall'uomo. Aiutano a identificare e correggere la disinformazione, a risalire al percorso della query e ad apportare correzioni, migliorando la precisione del LLM (Large Language Model). | I database vettoriali sono spesso visti come scatole nere non archiviate in un formato leggibile e potrebbero non facilitare una facile identificazione e correzione delle informazioni errate. |
Sicurezza e governance | I grafici della conoscenza offrono un migliore controllo sulla generazione dei dati, sulla governance e sul rispetto della conformità, comprese normative come il GDPR. | I database vettoriali potrebbero incontrare difficoltà nell’imporre restrizioni e governance a causa della loro natura non trasparente. |
Design di alto livello
Vediamo ad un livello molto alto come il sistema può cercare un'impresa che utilizza grafici della conoscenza e LLM aperti per il radicamento.
Il livello di base è il luogo in cui i dati e i metadati dei clienti aziendali vengono archiviati in vari database, data warehouse e data lake. Può esserci un servizio che crea i grafici di conoscenza dei dati da questi dati e li memorizza in un db di grafici. In un mondo nativo del cloud distribuito possono esistere numerosi servizi aziendali|microservizi che interagiscono con questi archivi dati. Al di sopra di questi servizi potrebbero esserci varie applicazioni che sfrutterebbero l'infrastruttura sottostante.
Le applicazioni possono avere numerosi casi d'uso per incorporare l'intelligenza artificiale nei loro scenari o flussi di clienti automatizzati intelligenti, che richiedono l'interazione con sistemi di intelligenza artificiale interni ed esterni. Nel caso di scenari di intelligenza artificiale generativa, prendiamo un semplice esempio di un flusso di lavoro in cui un'azienda desidera rivolgersi ai clienti tramite un'e-mail che offre alcuni sconti su prodotti consigliati personalizzati durante le festività natalizie. Possono raggiungere questo obiettivo con un’automazione di prima classe, sfruttando l’intelligenza artificiale in modo più efficace.
Il flusso di lavoro
- Il flusso di lavoro che desidera inviare un'e-mail può avvalersi dell'aiuto di sistemi Gen-AI aperti inviando un messaggio radicato con dati contestualizzati del cliente.
- L'applicazione del flusso di lavoro invierebbe una richiesta al proprio servizio backend per ottenere il testo dell'e-mail sfruttando i sistemi GenAI.
- Il servizio backend instraderebbe il servizio a un servizio generatore rapido, che instrada a un motore di messa a terra.
- Il motore di messa a terra acquisisce tutti i metadati del cliente da uno dei suoi servizi e recupera il grafico della conoscenza dei dati del cliente.
- Il motore di messa a terra attraversa il grafico attraverso i nodi e le relazioni pertinenti estrae le informazioni finali richieste e le rimanda al generatore di prompt.
- Il generatore di prompt aggiunge i dati radicati con un modello preesistente per il caso d'uso e invia il prompt radicato ai sistemi di intelligenza artificiale aperti con cui l'azienda sceglie di integrarsi (ad esempio OpenAI/Cohere).
- I sistemi Open GenAI restituiscono all’impresa una risposta molto più rilevante e contestualizzata, inviata al cliente via email.
Dividiamolo in due parti e comprendiamo nel dettaglio:
1. Generazione di grafici della conoscenza del cliente
Il disegno seguente si adatta all'esempio precedente, la modellazione può essere eseguita in vari modi a seconda dei requisiti.
Modellazione dei dati: Supponiamo di avere varie tabelle modellate come nodi in un grafico e di unirle tra tabelle come relazioni tra nodi. Per l'esempio precedente, abbiamo bisogno
- una tabella che contiene i dati del Cliente,
- una tabella che contiene i dati del prodotto,
- una tabella che contiene i dati CustomerInterests(Clicks) per consigli personalizzati
- una tabella che contiene i dati ProductDiscounts
È responsabilità dell'azienda acquisire tutti questi dati da più origini dati e aggiornarli regolarmente per raggiungere i clienti in modo efficace.
Vediamo come è possibile modellare queste tabelle e come trasformarle in un grafico del cliente.
2. Modellazione dei grafici
Dal visualizzatore grafico sopra, possiamo vedere come i nodi cliente sono correlati ai vari prodotti in base ai dati sul coinvolgimento dei clic e in seguito ai nodi sconti. È facile per il servizio di messa a terra interrogare questi grafici dei clienti, attraversare questi nodi attraverso le relazioni e ottenere le informazioni richieste sugli sconti idonei per i rispettivi clienti.
Un nodo grafico di esempio e i POJO JAVA di relazione per quanto sopra potrebbero essere simili a quelli riportati di seguito
public class KnowledgeGraphNode implements Serializable { private final GraphNodeType graphNodeType; private final GraphNode nodeMetadata;
} public interface GraphNode {
} public class CustomerGraphNode implements GraphNode { private final String name; private final String customerId; private final String phone; private final String emailId;
}
public class ClicksGraphNode implements GraphNode { private final String customerId; private final int clicksCount;
} public class ProductGraphNode implements GraphNode { private final String productId; private final String name; private final String category; private final String description; private final int price;
} public class ProductDiscountNode implements GraphNode { private final String discountCouponId; private final int clicksCount; private final String category; private final int discountPercent; private final DateTime startDate; private final DateTime endDate;
}
public class KnowledgeGraphRelationship implements Serializable { private final RelationshipCardinality Cardinality; } public enum RelationshipCardinality { ONE_TO_ONE, ONE_TO_MANY }
Un esempio di grafico grezzo in questo scenario potrebbe apparire come quello riportato di seguito
Attraversare il grafico dal nodo cliente "Taylor Williams" risolverebbe il problema per noi e recupererebbe i giusti consigli sui prodotti e gli sconti idonei.
3. Negozi di grafici popolari nell'industria
Sul mercato sono disponibili numerosi negozi di grafici che possono adattarsi alle architetture aziendali. Neo4j, TigerGraph, Amazon Neptune e OrientDB sono ampiamente adottati come database a grafo.
Introduciamo il nuovo paradigma di Graph Data Lakes, che consente query su grafi su dati tabulari (dati strutturati in laghi, magazzini e case sul lago). Ciò si ottiene con le nuove soluzioni elencate di seguito, senza la necessità di idratare o rendere persistenti i dati negli archivi dati dei grafici, sfruttando Zero-ETL.
- PuppyGraph(Graph Data Lake)
- Timb.ai
Conformità e considerazioni etiche
Protezione dei dati: le aziende devono essere responsabili dell'archiviazione e dell'utilizzo dei dati dei clienti nel rispetto del GDPR e di altre conformità PII. I dati archiviati devono essere governati e ripuliti prima di essere elaborati e riutilizzati per ottenere approfondimenti o applicare l’intelligenza artificiale.
Allucinazioni e riconciliazione: Le aziende possono anche aggiungere servizi di riconciliazione in grado di identificare la disinformazione nei dati, tracciare il percorso della query e apportare correzioni, il che può aiutare a migliorare la precisione LLM. Con i grafici della conoscenza, poiché i dati archiviati sono trasparenti e leggibili dall’uomo, questo dovrebbe essere relativamente facile da ottenere.
Politiche di conservazione restrittiva: Per aderire alla protezione dei dati e prevenire l'uso improprio dei dati dei clienti durante l'interazione con i sistemi LLM aperti, è molto importante avere politiche di conservazione pari a zero in modo che i sistemi esterni con cui le aziende interagiscono non conservino i dati richiesti per ulteriori scopi analitici o aziendali.
Conclusione
In conclusione, i Large Language Models (LLM) rappresentano un notevole progresso nell’intelligenza artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Possono trasformare vari settori e applicazioni, dalla comprensione e generazione del linguaggio naturale all'assistenza in compiti complessi. Tuttavia, il successo e l'uso responsabile degli LLM richiedono solide basi e basi in varie aree chiave.
Punti chiave
- Le aziende possono trarre enormi vantaggi da basi e suggerimenti efficaci durante l'utilizzo di LLM per vari scenari.
- I grafici della conoscenza e gli archivi vettoriali sono soluzioni Grounding popolari e la scelta di uno dipende dallo scopo della soluzione.
- I grafici della conoscenza possono avere informazioni più accurate e affidabili rispetto agli archivi vettoriali, il che offre un vantaggio per i casi d'uso aziendali senza dover aggiungere ulteriori livelli di sicurezza e conformità.
- Trasforma la tradizionale modellazione dei dati con entità e relazioni in grafici della conoscenza con nodi e spigoli.
- Integra i grafici della conoscenza aziendale con varie fonti di dati con le imprese di archiviazione di big data esistenti.
- I grafici della conoscenza sono ideali per le query analitiche. I data Lake grafici consentono di eseguire query sui dati tabulari come grafici nell'archiviazione dati aziendale.
Domande frequenti
R. LLM è un algoritmo di intelligenza artificiale che utilizza tecniche DL e set di dati di grandi dimensioni per comprendere, riepilogare, generare e prevedere nuovi contenuti.
R. Un grafico dei dati dell'applicazione è una struttura dati che memorizza i dati sotto forma di nodi e spigoli. Modellateli come relazioni tra diversi nodi di dati.
R. Un database vettoriale archivia e gestisce dati non strutturati come testo, audio e video. Eccelle nell'indicizzazione e nel recupero rapidi per applicazioni come motori di raccomandazione, apprendimento automatico e Gen-AI.
R. In un archivio vettoriale, gli incorporamenti sono rappresentazioni numeriche di oggetti, parole o punti dati in uno spazio vettoriale ad alta dimensione. Questi incorporamenti catturano le relazioni semantiche e le somiglianze tra gli elementi, consentendo un'efficiente analisi dei dati, ricerche di similarità e attività di apprendimento automatico.
R. I dati strutturati sono ben organizzati con tabelle e schemi definiti. I dati non strutturati, come testo, immagini, audio o video, sono più difficili da analizzare a causa della mancanza di formato.
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- attenuazione
- modello
- modellismo
- modelli
- Scopri di più
- soprattutto
- molti
- multiplo
- devono obbligatoriamente:
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- Naturale
- Linguaggio naturale
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