Todavía es difícil conseguir a algunos de los datos más valiosos de su empresa. Los documentos, diapositivas, archivos PDF y sistemas internos contienen información crítica, pero los equipos dedican demasiado tiempo a apañarse, repasar y restaurar el contexto en división de tomar decisiones.
Los enfoques tradicionales como la coexistentes aumentada de recuperación (RAG) implicaban exploración, fragmentación e incrustación complejos de datos no estructurados y actualizaciones y personalización constantes para persistir y al mismo tiempo ofrecer resultados mediocres. Esto hizo inútil la ampliación a muchos equipos y sistemas, dejando sus datos bloqueados.
Knowledge Assistant cambia esto. Ahora habitable de forma caudillo y ampliado a 10 nuevas regiones, puede convertir sus documentos en respuestas precisas y fundamentadas en solo minutos. Como parte de la plataforma Agent Bricks, proporciona una experiencia totalmente administrada en todo el ciclo de vida del agente, desde la ingesta y las actualizaciones continuas hasta la recuperación e inferencia, con un punto final escalable que puede integrar en cualquier división. Knowledge Assistant está impulsado por la investigación de IA de Databricks y logra hasta 70% más suspensión calidad de respuesta que los enfoques RAG simplistas, sin los gastos operativos.
Un nuevo enfoque para la recuperación de datos empresariales reales
La mayoría de los sistemas de recuperación fueron diseñados para un mundo más simple: un índice único, un esquema uniforme y búsqueda de similitudes como señal principal. El conocimiento empresarial no se parece a eso. Zapatilla muchos sistemas, cada uno con diferentes estructuras, convenciones de metadatos y expectativas en torno a la frescura y la autoridad. Tratar todo eso como una única fuente de datos uniforme limita tanto la calidad como el control.
Knowledge Assistant se fundamento en una construcción fundamentalmente diferente, desarrollada por el equipo de investigación de IA de Databricks, señal Perro perdiguero instruido. En división de pender exclusivamente de la búsqueda de similitudes, el asistente comprende cómo está organizada cada fuente de conocimiento y cómo debe consultarse. Cuando un becario hace una pregunta, Knowledge Assistant traduce esa solicitud en consultas precisas y basadas en la fuente, incorporando orientación como priorizar contenido nuevo, resaltar metadatos específicos o auxiliar fuentes autorizadas.
Este enfoque permite al asistente sintetizar información en sistemas dispares sin dejar de estar basado en la estructura de cada uno. Esto significa que obtienes citas a nivel de página en cada respuesta, reduciendo las alucinaciones y permitiendo a sus usuarios retornar a la fuente rápidamente.
Oportuno a que esta construcción se entrega como un servicio totalmente administrado, los equipos se benefician automáticamente de mejoras continuas en la investigación, en división de congelar la calidad de la recuperación en el momento en que se implementa un agente. Evaluamos constantemente nuevos modelos, técnicas e investigaciones, los comparamos con nuestro amplio conjunto de evaluaciones y luego los incorporamos automáticamente y sin problemas a su agente.
Cerrar la brecha entre los expertos en la materia y los desarrolladores
La mayoría de los sistemas de IA empresarial se basan en indicaciones estáticas, etiquetas o señales de feedback burdas que fijan las respuestas individuales pero no logran extender. Knowledge Assistant está construido de guisa diferente, usando El agente aprende de la feedback humana (ALHF) para convertir la orientación experta en mejoras duraderas y repetibles en el comportamiento de los agentes.
A diferencia de las correcciones únicas, ALHF generaliza los comentarios de los expertos en todas las interacciones. Sus expertos solo necesitan proporcionar preguntas y pautas para la respuesta, y Knowledge Assistant hará el resto. Cada respuesta se captura en un seguimiento de un extremo a otro y se registra como datos estructurados y gobernados. Con la integración nativa de MLflow, los equipos pueden evaluar los cambios y realizar un seguimiento de las mejoras de calidad con el mismo rigor que se utiliza para los sistemas de ML de producción.
«Agent Bricks convirtió nuestro código en conversaciones, un compañero de equipo de IA siempre habitable que nos ayuda a movernos más rápido, trabajar de guisa más inteligente y mantenernos enfocados en desear una mandato de ingresos sin fricciones». — Ben Bartholic, ingeniero principal de datos, FinThrive
Cree su agente Knowledge Assistant hoy
Iniciar es sencillo. Cargue sus documentos y Knowledge Assistant se encargará del resto. Utilice Knowledge Assistant para crear agentes que comprendan la investigación de mercado, la documentación de soporte o las políticas y procedimientos para desbloquear su conocimiento empresarial y acelerar la productividad.