1. Crìochan Catastrophic Forgetting agus RAG
Nuair a thèid AI a chur an sàs ann an obair fhìor, ’s e aon de na draghan as motha an t-iongantas de dhìochuimhneachadh tubaisteach (Catastrophic Forgetting) a thachras nuair a thèid an t-eòlas a chaidh ionnsachadh roimhe a ghleusadh a-rithist le dàta ùr.
’S e seo an t-iongantas far a bheil AI stèidhichte air lìonraidhean neuronaigeach a’ call gu h-obann an eòlais no nam pàtrain a dh’ionnsaich e roimhe, fhad ’s a tha e ag ionnsachadh fiosrachadh ùr.
Mar eisimpleir, ma thèid LLM le còd fosgailte a ghleusadh a-rithist le dàta sònraichte companaidh, dh’fhaodadh eòlas coitcheann no comas cànain crìonadh.
Gus an duilgheadas seo a sheachnadh, thathar a’ cleachdadh teicneòlas RAG (Retrieval-Augmented Generation) gu farsaing, ach tha crìochan aig RAG cuideachd.
Prìomh chrìochan RAG
- Giullachd dàta structaraichte neo-iomchaidh (Structured Data QA): Leis gu bheil siostaman RAG air an dealbhadh sa mhòr-chuid airson sgrìobhainnean teacsa neo-structaraichte, chan urrainn dhaibh brìgh agus dàimhean dàta structaraichte (clàran, stòran-dàta, duilleagan-clèithe, msaa) a thuigsinn no a chleachdadh gu ceart.
- Crìochan PDFan iom-fhillte/sgrìobhainnean neo-structaraichte (Complex PDFs): Faodaidh fiosrachadh a dhol air chall no co-theacsa a shaobhadh tron phròiseas chunking (roinneadh) de sgrìobhainnean PDF iom-fhillte (a’ gabhail a-steach clàran, iomadh colbh, ìomhaighean, msaa). Mar thoradh air an sin, dh’fhaodadh nach tèid dàta cudromach a chlàr-amais no gum bi e doirbh a lorg.
- Dìth modail Fallback (Fallback Model(s)): Nuair nach lorg siostam RAG freagairt iomchaidh, tha an loidsig airson gluasad gu modail eile (cùl-taic) gann no neo-èifeachdach. Mar thoradh air sin, chan fhaigh luchd-cleachdaidh roghainn eile riarachail nuair a dh’fhàilligear air freagairt a thoirt.
- So-leòntachd tèarainteachd (LLM Security): Leis nach eil dìon iomchaidh ann an aghaidh so-leòntachdan tèarainteachd an LLM fhèin (stealladh prompt, aoidion dàta, msaa), tha cunnart ann gun nochd fiosrachadh mothachail.
- Dìth scalability (Data Ingestion Scalability): Bidh duilgheadasan scalability ag èirigh nuair a thathar a’ clàr-amais agus a’ stòradh mòran dàta. Mar as motha an dàta, ’s ann as motha a lùghdaicheas astar chunking, stòraidh agus rannsachaidh, agus bidh an luchd air an t-siostam a’ dol am meud.
- Fiosrachadh cudromach air chall (Missing Content): Gu tric, thèid susbaint chudromach à sgrìobhainn a chall tron phròiseas chunking no cha tèid a chlàr-amais. Mar thoradh air sin, chan urrainn do luchd-cleachdaidh am fiosrachadh a tha iad ag iarraidh a lorg.
- Rang as àirde air chall (Missed Top Ranked): Dh’fhaodadh nach nochd an chunk as iomchaidhe (an rang as àirde) anns na toraidhean rannsachaidh. Am measg nan adhbharan tha crìochan an algairim rannsachaidh, lùghdachadh ann an càileachd nan embeddings agus mearachdan rangachaidh.
- Co-theacsa neo-iomchaidh (Not in Context): Gu tric, chan eil na chunkan a chaidh a lorg a’ freagairt air co-theacsa na ceiste fhèin. Air sgàth chrìochan rannsachaidh stèidhichte air coltas sìmplidh, chan eil ceangal brìgheil gu leòr ann.
- Cruth ceàrr (Wrong Format): Dh’fhaodadh cruth nan chunkan a chaidh a lorg a bhith mì-fhreagarrach airson giullachd leis an LLM, no eadar-dhealaichte bhon chruth freagairt a tha an neach-cleachdaidh ag iarraidh. Mar eisimpleir, dh’fhaodadh clàr a bhith air a thionndadh gu teacsa, a’ saobhadh an fhiosrachaidh.
- Fàilligeadh ann an toirt a-mach fiosrachaidh (Not Extracted): Dh’fhaodadh nach tèid am fiosrachadh riatanach a thoirt a-mach à chunk gu ceart, no nach aithnich an LLM am fiosrachadh. Bidh seo tric a’ tachairt le structaran seantans iom-fhillte, clàran agus ìomhaighean.
- Sònrachas neo-iomchaidh (Incorrect Specificity): Dh’fhaodadh freagairt a bhith ro choitcheann don cheist no, air an làimh eile, ro shònraichte, agus mar sin gun a bhith a’ freagairt air fìor fheumalachdan an neach-cleachdaidh. Tha e doirbh farsaingeachd agus doimhneachd an fhiosrachaidh atharrachadh gu ceart.
- Freagairt neo-choileanta (Incomplete): Aig a’ cheann thall, dh’fhaodadh an fhreagairt a chaidh a chruthachadh a bhith neo-choileanta no dìreach pàirt den fhiosrachadh a thoirt seachad, agus mar sin gun a bhith a’ coinneachadh ri feumalachdan an neach-cleachdaidh gu leòr. Am measg nan adhbharan tha fàilligeadh ann a bhith a’ cothlamadh fiosrachadh bho ghrunn chunkan no an LLM a’ cleachdadh dìreach pàirt den fhiosrachadh.
Leis gu bheil RAG an urra cus ri lorg coltach ri vectoran sìmplidh agus clàr-amais stèidhichte air chunks, tha na crìochan aige soilleir ann an obair fhìor a thaobh earbsachd, scalability agus cruinneas.
2. Stòr-dàta Semantic Clevi a tha air faighinn seachad air crìochan RAG
Gus faighinn seachad air na crìochan seo, leasaich CLEVI an ath-ghinealach de bhun-structar eòlais AI, Clevi Semantic Database, a tha air a bharrrachadh airson ceanglaichean semantach, reusanachadh iom-fhillte agus freagairtean stèidhichte air fianais.
Is e fuasgladh a tha seo a tha comasach leis gu bheil na modailean Reasoning, AI ioma-mhodhail agus AI stèidhichte air àidseantan aige fhèin aig CLEVI; ’s e seo aon de na teicneòlasan cumhachdach a bhuineas do CLEVI a nì AI feumail dha-rìribh san t-saoghal fhìor.
Mar choimeas, ma smaoinicheas sinn air an stòr-dàta far a bheil fiosrachadh air a stòradh mar leabharlann, faodar smaoineachadh air Clevi Semantic Database mar leabharlannaiche air leth comasach. (Ma dh’iarras tu air an leabharlannaiche am fiosrachadh a tha a dhìth ort, gheibh thu freagairt cheart is luath.)
Faodaidh luchd-cleachdaidh fiosrachadh ùr a chur ris an leabharlann aig àm sam bith agus am fiosrachadh a tha a dhìth orra fhaighinn air ais.
A bharrachd air sin, faodar stiùireadh dreachan an dàta agus ceadan inntrigidh a shuidheachadh mar a thogras tu.
Leis gu bheil gach gnìomh den leabharlannaiche air a chlàradh ann an loga, faodar mearachdan a cheartachadh ma thachras iad.
<Clevi Semantic Database Structure>
Prìomh fheartan agus structar teicneòlach
Stòradh dàta semantach
- An àite stòr-dàta vectoran sìmplidh stèidhichte air chunks, a’ stòradh nan dàimhean semantach eadar dàta (co-theacsa, rangachd, adhbharrachadh, msaa) ann an stòr-dàta ghrafaichean
- Furasta a leudachadh agus a leasachadh ann an cruth graf eòlais/lìonra semantach
Lorg agus reusanachadh tar-chinealach
- CTA+Context Query: A’ toirt aire do cho-theacsa (Context) na ceiste agus CTA còmhla
- Hybrid Retrieval: A’ cothlamadh coltas vectoran le lorg stèidhichte air riaghailtean/grafaichean
- Intelligent Folder Hits: A’ lorg phasganan/roinnean a tha ceangailte gu semantach gu fèin-obrachail
Giullachd ioma-mhodhail aig an aon àm
- Mìneachadh aig an aon àm air diofar sheòrsaichean dàta leithid teacsa, ìomhaighean, clàran agus guth tro TextReader Pool, VisionReader Pool agus feadhainn eile
- Ged nach urrainn do RAG traidiseanta ach teacsa a làimhseachadh sa mhòr-chuid, tha comas giullachd ioma-mhodhail air leth aig an stòr-dàta semantach
Freagairtean stèidhichte air fianais agus dearbhadh earbsachd
- Geàrr-chunntasan Sgrìobhainnean & Luaidh, Co-dhùnaidhean Clàir agus eile — cruthachadh fèin-obrachail de gheàrr-chunntasan is stòran
- Merge & Verify: Amalachadh semantach agus dearbhadh earbsachd fiosrachaidh bho iomadh tùs
- Evidence Pack: A’ toirt seachad pasganan fhreagairtean stèidhichte air fianais
Reusanachadh ioma-fhillte agus dealbhaiche
- Planner/DAG: Dealbhadh ceum air cheum agus reusanachadh stèidhichte air DAG (Directed Acyclic Graph) airson ceistean ioma-fhillte
Structar àidseant amalaichte
- cip-5-agent Supervisor: An t-àidseant aig an ìre as àirde a bhios a’ stiùireadh agus a’ co-òrdanachadh a’ phròiseis iomlain de rannsachadh, reusanachadh agus amalachadh
3. Geàrr-chunntas agus coimeas air an structar
Gus a chur ann an òrdugh, bidh Semantic DB a’ gabhail ri dàta ann an diofar chruthan (guth, teacsa, ìomhaighean, bhidio agus eile) agus ga sheòrsachadh mar eòlas le bhith a’ ceangal chan e a-mhàin Chunkan sìmplidh, ach cuideachd na dàimhean semantach eadar an dàta (co-theacsa, rangachd, adhbhar is buaidh agus eile).
Air an stèidh seo, seach rannsachadh stèidhichte air prìomh fhaclan no coltas mar RAG, bidh e a’ cleachdadh cheanglaichean semantach airson rannsachadh agus reusanachadh, a’ toirt cothrom dhut fiosrachadh nas cinntiche fhaighinn agus freagairtean nas fheàrr fhaighinn bhon AI.
A bharrachd air sin, leis gu bheil e air a stòradh ann an cruth grafa eòlais no lìonra semantach, tha e furasta a leudachadh agus a leasachadh gu leantainneach.
Tha Clevi air crìochan shiostaman RAG a chomharrachadh ann an linn a’ chruth-atharrachaidh AI, agus tro stòr-dàta semantach agus modail AI sònraichte a tha comasach air na crìochan sin fhuasgladh, is urrainn dhuinn dàta nas cinntiche agus nas earbsaiche a lìbhrigeadh do luchd-ceannach gu luath.
Faodaidh siostam AI Clevi dàta luachmhor ar luchd-ceannach a dhèanamh luachmhor ann an àrainneachd sam bith, ge bith dè an seòrsa àrainn a th’ ann.
San àm ri teachd cuideachd, nì Clevi a dhìcheall gus luach dàta ar luchd-ceannach a mheudachadh agus eòlas AI ùr-ghnàthach a thoirt seachad.
Feuch ri eòlas fhaighinn air àm ri teachd ùr AI còmhla ri Clevi.
Ceistean agus iarrtas demo: [email protected]
Dlighe-sgrìobhaidh© 2025 Clevi Inc. Gach còir glèidhte.