Clevi Waihona ʻIke Semantika

1. Nā palena o Catastrophic Forgetting a me RAG

Ke hoʻokomo ʻia ka AI i ka hana maoli, ʻo kekahi o nā hopohopo nui loa ʻo ia ka hanana o ka nalowale pōʻino ʻana o ka ʻike (Catastrophic Forgetting) i aʻo mua ʻia i ka hoʻoponopono aʻo ʻana me nā ʻikepili hou.

He hanana kēia e nalowale koke ai ka ʻike a me nā hiʻohiʻona i aʻo mua ʻia e ka AI ma muli o ka pūnaewele neʻeneʻe i ke kaʻina o ke aʻo ʻana i ka ʻike hou.

No ka laʻana, inā hoʻoponopono aʻo ʻia kahi LLM kumu hāmama me nā ʻikepili o kekahi ʻoihana, hiki ke emi ka ʻike laulā a i ʻole ka hiki ʻōlelo.

No ka pale ʻana i kēia pilikia, hoʻohana ākea ʻia ka ʻenehana RAG(Retrieval-Augmented Generation), akā he mau palena nō ko RAG.

Nā palena nui o RAG

• ʻAʻole lawa ka hana ʻana i ka ʻikepili i hoʻonohonoho ʻia (Structured Data QA): Ua hoʻomaikaʻi nui ʻia nā ʻōnaehana RAG no nā palapala kikokikona i hoʻonohonoho ʻole ʻia, no laila ʻaʻole hiki iā lākou ke hoʻomaopopo a hoʻohana pono i ka manaʻo a me nā pilina o ka ʻikepili i hoʻonohonoho ʻia (nā papa, nā waihona ʻikepili, nā pepa pālahalaha, a pēlā aku).
• Nā palena o nā PDF paʻakikī a me nā palapala i hoʻonohonoho ʻole ʻia (Complex PDFs): Ma nā palapala PDF paʻakikī (me nā papa, nā kolamu he nui, nā kiʻi, a pēlā aku), hiki ke nalowale ka ʻike a i ʻole ke hoʻololi ʻia ka pōʻaiapili i ka wā chunking (ka māhele ʻana). Ma muli o kēia, ʻaʻole e kuhikuhi ʻia kekahi ʻikepili koʻikoʻi a i ʻole paʻakikī ke ʻimi.
• ʻAʻole loaʻa ke kumu hoʻohālike Fallback (Fallback Model(s)): Ke hiki ʻole i ka ʻōnaehana RAG ke loaʻa kahi pane kūpono, ʻaʻole lawa a ʻaʻole maikaʻi paha ka loina no ka hoʻololi ʻana i kahi kumu hoʻohālike pani. Ma muli o kēia, ke hāʻule ka pane, ʻaʻole hāʻawi ʻia kahi koho ʻē aʻe e hōʻoluʻolu ai i ka mea hoʻohana.
• Nā nāwaliwali palekana (LLM Security): ʻAʻole lawa ka pale ʻana i nā nāwaliwali palekana o ka LLM ponoʻī (ka hoʻokomo ʻana i nā ʻōlelo kauoha, ka hoʻokuʻu ʻana i ka ʻikepili, a pēlā aku), no laila aia ka pilikia o ka hōʻike ʻia ʻana o ka ʻikepili koʻikoʻi.
• ʻAʻole lawa ka hiki ke hoʻonui (Data Ingestion Scalability): Hiki ke kū mai nā pilikia hiki ke hoʻonui i ka wā o ka kuhikuhi ʻana a me ka mālama ʻana i ka nui o ka ʻikepili. Ke nui aʻe ka ʻikepili, emi ka wikiwiki o ka chunking, ka mālama ʻana, a me ka ʻimi ʻana, a piʻi ka ukana o ka ʻōnaehana.
• Nalo ka ʻike koʻikoʻi (Missing Content): Nui nā manawa e nalowale ai ka ʻike koʻikoʻi mai nā palapala i ka wā chunking, a i ʻole ʻaʻole kuhikuhi ʻia. Ma muli o kēia, ʻaʻole hiki i ka mea hoʻohana ke ʻimi i ka ʻike āna e makemake ai.
• Nalo ka pae kiʻekiʻe (Missed Top Ranked): Hiki ke nalo ka chunk i pili loa (ka pae kiʻekiʻe) mai nā hopena ʻimi. ʻO nā kumu paha ka palena o ka algorithm ʻimi, ka emi ʻana o ka maikaʻi o ka embedding, a me nā hewa pae.
• ʻAʻole kūlike ka pōʻaiapili (Not in Context): Nui nā manawa ʻaʻole kūlike ka chunk i ʻimi ʻia me ka pōʻaiapili maoli o ka nīnau. Ma muli o ka palena o ka ʻimi ʻana i hoʻokumu wale ʻia ma ka like, ʻaʻole lawa ka pilina ma waena o nā manaʻo.
• Hewa ke ʻano (Wrong Format): Hiki ke kūpono ʻole ke ʻano o ka chunk i ʻimi ʻia no ka hana ʻana a ka LLM, a i ʻole ʻokoʻa ke ʻano mai ka pane a ka mea hoʻohana e makemake ai. E laʻa, hiki ke hoʻololi ʻia kahi papa i kikokikona a pēlā e ʻino ai ka ʻike.
• ʻAʻole i unuhi ʻia ka ʻike (Not Extracted): I kekahi manawa ʻaʻole unuhi pono ʻia ka ʻike e pono ai mai loko mai o ka chunk, a i ʻole ʻaʻole ʻike ka LLM i ka ʻike. Kū pinepine kēia i nā kūkulu ʻōlelo paʻakikī, nā papa, nā kiʻi, a pēlā aku.
• ʻAʻole kūpono ka laulā a me ka hohonu o ka ʻike (Incorrect Specificity): I kekahi manawa he laulā loa ka pane no ka nīnau, a i ʻole he kikoʻī loa, no laila ʻaʻole kūlike me ka pono maoli o ka mea hoʻohana. Paʻakikī ka hoʻoponopono ʻana i ka laulā a me ka hohonu o ka ʻike.
• Pane piha ʻole (Incomplete): I ka hopena, he piha ʻole paha ka pane i hana ʻia, a i ʻole hāʻawi wale ʻia kekahi hapa o ka ʻike, no laila ʻaʻole lawa ka hoʻokō ʻana i ka pono o ka mea hoʻohana. ʻO nā kumu paha ka hiki ʻole ke hoʻohui i ka ʻike mai nā chunk he nui, a i ʻole ka hoʻohana ʻana o ka LLM i kekahi hapa wale nō o ka ʻike.

Ma muli o ka hilinaʻi nui ʻana o RAG i ka huli ʻana ma muli o ka like ʻana o nā vector maʻalahi a me ka indexing ma muli o nā chunk, ua maopopo kona mau palena ma ka hilinaʻi, ka hoʻonui ʻana, a me ka pololei i ka hana maoli.

2. ʻO Clevi Semantic Database ka mea i lanakila ma luna o nā palena o RAG

No ka lanakila ʻana ma luna o kēia mau palena, ua hoʻomohala ʻo CLEVI i ka ʻenehana hou no ka ʻike AI, ʻo nā pilina semantic, ka noʻonoʻo huikau, a me nā pane i hoʻokumu ʻia ma nā kumu hōʻike, ʻo ia hoʻi ʻo Clevi Semantic Database.

He hopena hiki wale nō kēia no ka mea paʻa iā CLEVI kāna mau Reasoning models ponoʻī, nā AI multimodal, a me nā AI agentic models; ʻo ia kekahi o nā ʻenehana ikaika kūikawā a CLEVI e hoʻohana ai i mea e kōkua maoli ai ka AI i ka honua maoli.

Ma ke ʻano hoʻohālikelike, inā he hale waihona puke ka waihona ʻikepili i mālama ʻia ai ka ʻike, e noʻonoʻo i ka Clevi Semantic Database he hale waihona puke me kekahi kahu puke akamai loa. (Ke noi ʻoe i ke kahu puke i ka ʻike e pono ai, hiki iā ʻoe ke loaʻa koke kahi pane pololei.)

Hiki i ka mea hoʻohana ke hoʻohui i ka ʻike hou i ka hale waihona puke a kiʻi mai i ka ʻike e pono ai i kēlā me kēia manawa.

Hiki nō hoʻi ke hoʻonohonoho i ka hoʻokele mana o ka ʻikepili a me nā ʻae komo e like me kou makemake.

No ka mea, mālama ʻia nā hana a pau a ke kahu puke ma ke ʻano he log (moʻolelo), hiki ke hoʻoponopono ʻia inā loaʻa kekahi hewa.

<Clevi Semantic Database Structure>

Nā hiʻohiʻona nui a me ke ʻano ʻenehana

Ka mālama ʻikepili semantic

• ʻAʻole he chunk vector DB maʻalahi, akā mālama ʻia nā pilina semantic ma waena o nā ʻikepili (ka pōʻaiapili, ka papa kuhikuhi, ke kumu a me ka hopena, a pēlā aku) i loko o kahi graph DB
• Maʻalahi ka hoʻonui a me ka hoʻopiha ʻana ma ke ʻano knowledge graph/semantic network

Ka huli hybrid a me ka noʻonoʻo ʻana

• CTA+Context Query: Hoʻohui pū ʻia ka pōʻaiapili (Context) o ka nīnau a me ka CTA
• Hybrid Retrieval: Hoʻohui ʻia ka like ʻana o nā vector me ka huli ʻana ma muli o nā lula/graph
• Intelligent Folder Hits: ʻImi ʻakomi ʻia nā folder/category i pili semantic

Ka hana like ʻana i nā ʻano ʻikepili he nui

• Ka wehewehe like ʻana i nā ʻano ʻikepili like ʻole e like me ke kikokikona, nā kiʻi, nā papa, a me ka leo ma o TextReader Pool, VisionReader Pool, a pēlā aku
• ʻOiai hiki i ka RAG maʻamau ke hana nui i ke kikokikona wale nō, ʻoi aku ka maikaʻi o ka Semantic Database ma ka hana ʻana i nā ʻano ʻikepili he nui

Nā pane i hoʻokumu ʻia ma nā kumu hōʻike a me ka hōʻoia ʻana i ka hilinaʻi

• Nā hōʻuluʻulu palapala a me nā kuhikuhi, nā ʻike i loko o nā papa a pēlā aku — hana ʻakomi i nā hōʻuluʻulu palapala a me nā kumu
• Hoʻohui a hōʻoia: hoʻohui manaʻo ʻia i ka ʻike mai nā kumu he nui a hōʻoia i kona hilinaʻi
• Pūʻolo hōʻike: hāʻawi i kahi pūʻolo pane i hoʻokumu ʻia ma nā hōʻike

Ka noʻonoʻo paʻakikī a me ka mea hoʻolālā

• Planner/DAG: no nā nīnau paʻakikī, hana i kahi hoʻolālā i kēlā me kēia ʻanuʻu a me ka noʻonoʻo ʻana ma muli o DAG(Directed Acyclic Graph)

Kūkulu ʻākena hoʻohui ʻia

• cip-5-agent Supervisor: ka ʻākena kiʻekiʻe loa nāna e mālama a hoʻonohonoho i ke kaʻina holoʻokoʻa o ka huli ʻana, ka noʻonoʻo ʻana, a me ka hoʻohui ʻana

3. Hōʻuluʻulu a hoʻohālikelike i ke kūkulu

I ka hōʻuluʻulu ʻana, loaʻa i ka Semantic DB ka ʻikepili ma nā ʻano like ʻole (leo, kikokikona, kiʻi, wikiō a pēlā aku), a hoʻokaʻawale i ka ʻike ma ka hoʻohui ʻana ʻaʻole wale i nā Chunk maʻalahi, akā i nā pilina manaʻo ma waena o ka ʻikepili (ka pōʻaiapili, ka pae, ke kumu a me ka hopena a pēlā aku).

Ma muli o kēia, ma kahi o ka huli ʻana e hoʻokumu ʻia ana ma nā huaʻōlelo kī a i ʻole ka like, e hoʻohana ana ia i nā pilina manaʻo no ka huli ʻana a me ka noʻonoʻo ʻana e like me RAG, no laila hiki ke loaʻa nā huli ʻike a me nā pane ʻoi aku ka pololei mai AI.

Eia kekahi, no ka mālama ʻia ʻana ma ke ʻano he pakuhi ʻike a i ʻole he pūnaewele manaʻo, maʻalahi ka hoʻonui a me ka hoʻoponopono mau ʻana.

Ua ʻike mākou ma Clevi i nā palena o nā ʻōnaehana RAG i kēia au o ka hoʻololi nui ʻana i AI, a ma o kahi waihona ʻikepili manaʻo a me nā hiʻohiʻona AI kūʻokoʻa e hiki ai iā mākou ke pane wikiwiki aku i nā mea kūʻai aku me ka ʻikepili ʻoi aku ka pololei a me ka hilinaʻi.

Hiki i ka ʻōnaehana AI o Clevi ke hoʻolilo i ka ʻikepili waiwai a nā mea kūʻai aku i mea waiwai maoli ma nā ʻano kaiapuni a pau, me ka nānā ʻole i ke ʻano o ka ʻāina ʻike.

Ma kēia mua aku, e hoʻomau ʻo Clevi i ka hana ikaika loa e hoʻonui i ka waiwai o ka ʻikepili a nā mea kūʻai aku a e hāʻawi i kahi ʻike AI hou a kūʻokoʻa.

E ʻike pū me Clevi i ka wā e hiki mai ana o AI hou.

Nā nīnau a me ke noi demo: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.