Baz Done Semantik Clevi

1. Limit Catastrophic Forgetting ak RAG

Lè yo entegre AI nan travay reyèl, youn nan pi gwo enkyetid yo se fenomèn bliye katastwofik (Catastrophic Forgetting) ki rive lè yo ajiste modèl la ak nouvo done sou konesans li te deja aprann.

Se yon fenomèn kote AI ki baze sou rezo neral pèdi rapidman konesans oswa modèl li te aprann deja pandan l ap aprann nouvo enfòmasyon.

Pa egzanp, lè yo ajiste yon LLM open source ak done yon antrepriz espesifik, konesans jeneral oswa kapasite langaj li ka diminye.

Pou evite pwoblèm sa a, yo itilize anpil teknoloji RAG(Retrieval-Augmented Generation), men RAG gen limit pa li tou.

Limit prensipal RAG

• Pwosesis done estriktire ki pa ase (Structured Data QA): Sistèm RAG yo sitou optimize pou dokiman tèks ki pa estriktire, kidonk yo pa rive byen konprann oswa itilize siyifikasyon ak relasyon ki genyen nan done estriktire (tablo, baz done, fichye kalkil, elatriye).
• Limit dokiman PDF konplèks/dokiman ki pa estriktire (Complex PDFs): Dokiman PDF konplèks (ki gen tablo, plizyè kolòn, imaj, elatriye) ka pèdi enfòmasyon oswa defòme kontèks la pandan pwosesis chunking (divizyon an). Kòm rezilta, done enpòtan yo ka pa endèkslen oswa li ka difisil pou fè rechèch sou yo.
• Absans yon modèl Fallback (modèl de ranplasman) (Fallback Model(s)): Lè sistèm RAG la pa jwenn yon repons apwopriye, lojik pou chanje pou yon modèl de ranplasman ka manke oswa li ka pa efikas. Kòm rezilta, lè repons lan echwe, itilizatè a pa jwenn yon altènatif ki ka satisfè li.
• Feblès sekirite (LLM Security): Defans kont feblès sekirite LLM nan tèt li (tankou piki pwompt, flit done, elatriye) pa ase, sa ki kreye risk pou enfòmasyon sansib ekspoze.
• Mank évolutivité (Data Ingestion Scalability): Pwoblèm évolutivité parèt pandan endèksasyon ak estokaj gwo kantite done. Plis gen done, se plis vitès chunking, estokaj ak rechèch la diminye, epi chaj sistèm nan ogmante.
• Omisyon enfòmasyon enpòtan (Missing Content): Kontni enpòtan nan dokiman an souvan omèt pandan pwosesis chunking la oswa li pa endèkse. Kòm rezilta, itilizatè a pa ka fè rechèch sou enfòmasyon li bezwen an.
• Omisyon rezilta ki pi byen klase yo (Missed Top Ranked): Chunk ki pi enpòtan an reyalite (chunk ki klase pi wo a) ka manke nan rezilta rechèch yo. Sa ka koze pa limit algoritm rechèch la, kalite embedding ki ba, erè nan klasman, elatriye.
• Mank korespondans ak kontèks la (Not in Context): Chunk yo jwenn nan rechèch la souvan pa koresponn ak kontèks reyèl kesyon an. Sa se yon limit rechèch ki baze sèlman sou resanblans, kote koneksyon semantik la pa ase.
• Erè fòma (Wrong Format): Fòma chunk yo jwenn nan rechèch la ka pa apwopriye pou LLM nan trete, oswa li ka diferan ak fòma repons itilizatè a vle a. Pa egzanp, lè yon tablo konvèti an tèks epi enfòmasyon an defòme.
• Echèk nan ekstraksyon enfòmasyon (Not Extracted): Enfòmasyon ki nesesè a ka pa ekstrè kòrèkteman nan chunk la, oswa LLM nan ka pa rekonèt enfòmasyon an. Sa rive souvan nan estrikti fraz konplèks, tablo, imaj, elatriye.
• Nivo espesifikasyon enfòmasyon an pa apwopriye (Incorrect Specificity): Repons lan ka twò jeneral pou kesyon an oswa, okontrè, li ka twò espesifik, konsa li pa koresponn ak bezwen reyèl itilizatè a. Li difisil pou ajiste dimansyon ak pwofondè enfòmasyon an.
• Repons ki pa konplè (Incomplete): Repons ki pwodui finalman an ka pa konplè oswa li ka bay sèlman kèk enfòmasyon, sa ki pa satisfè bezwen itilizatè a ase. Sa ka rive paske yo pa rive konbine enfòmasyon ki soti nan plizyè chunk, oswa paske LLM nan itilize sèlman yon pati nan enfòmasyon yo.

Menm jan an, paske RAG depann twòp de rechèch ki baze sèlman sou resanblans vektè ak endeksasyon ki baze sou chunk, limit li yo klè nan travay reyèl an tèm fyab, évolutivité ak presizyon.

2. Clevi Semantic Database ki simonte limit RAG yo

Pou simonte limit sa yo, CLEVI devlope Clevi Semantic Database, yon enfrastrikti konesans AI pwochen jenerasyon ki optimize pou koneksyon semantik, rezònman konplèks ak repons ki baze sou prèv.

Sa a se yon solisyon ki posib paske li gen pwòp modèl Reasoning li, modèl AI multimodal ak modèl AI ajan, epi li se youn nan teknoloji pwisan ki karakterize CLEVI, ki fè AI kapab vrèman itil nan mond reyèl la.

Pou fè yon analoji, si nou konsidere baz done ki estoke enfòmasyon yo kòm yon bibliyotèk, nou ka imajine Clevi Semantic Database kòm yon bibliyotekè ekstraòdinè. (Lè ou mande bibliyotekè a enfòmasyon ou bezwen, ou ka jwenn repons egzak ak rapid.)

Itilizatè yo ka ajoute nouvo enfòmasyon nan bibliyotèk la epi chèche enfòmasyon yo bezwen nenpòt lè.

Anplis, yo ka konfigire jesyon vèsyon done yo ak otorizasyon aksè yo jan yo vle.

Tout aksyon bibliyotekè a anrejistre nan mòso istorik (jounal), kidonk menm si yon erè rive, li ka korije.

<Clevi Semantic Database Structure>

Karakteristik prensipal ak estrikti teknik

Depo done semantik

• Olye yon baz done vektè chunk senp, li estoke relasyon semantik ant done yo (kontèks, yerachi, kozalite, elatriye) nan yon baz done graf
• Li fasil pou elaji ak konplete sou fòm graf konesans/rezo semantik

Rechèch ak rezònman ibrid

• CTA+Context Query: Pran kontèks (Context) kesyon an ak CTA an menm tan
• Hybrid Retrieval: Konbine resanblans vektè ak rechèch ki baze sou règ/graf
• Intelligent Folder Hits: Eksplore otomatikman dosye/kategori ki gen relasyon semantik

Pwosesis miltimodal similtane

• TextReader Pool, VisionReader Pool ak lòt sistèm yo entèprete plizyè kalite done, tankou tèks, imaj, tablo ak vwa, an menm tan
• Pandan RAG tradisyonèl la ka sitou trete tèks sèlman, baz done semantik la gen gwo kapasite pou trete done miltimodal

Repons ki baze sou prèv ak verifikasyon fyabilite

• Rezime dokiman ak sitasyon, Konklizyon nan tablo, elatriye — jenerasyon otomatik rezime dokiman ak sous
• Merge & Verify: Entegrasyon semantik enfòmasyon ki soti nan plizyè sous ak verifikasyon fyab
• Evidence Pack: Founi pakè repons ki baze sou prèv

Rezònman konplèks ak planifikatè

• Planner/DAG: Planifikasyon etap pa etap ak rezònman ki baze sou DAG (Directed Acyclic Graph) pou kesyon konplèks

Achitekti ajan entegre

• cip-5-agent Supervisor: Ajan siprèm ki jere ak kowòdone tout pwosesis rechèch, rezònman ak entegrasyon an

3. Rezime estrikti ak konparezon

Pou rezime, Semantic DB resevwa done sou divès fòm (vwa, tèks, imaj, videyo, elatriye) epi klase konesans lan lè li konekte non sèlman Chunk senp, men tou relasyon semantik ant done yo (kontèks, yerachi, koz ak efè, elatriye).

Sou baz sa a, paske li fè rechèch ak rezònman lè l sèvi avèk koneksyon semantik olye de rechèch ki baze sou mo kle/oswa resanblans tankou RAG, ou ka jwenn enfòmasyon ki pi egzak ak repons ki pi presi nan men AI.

Anplis, paske li estoke sou fòm graf konesans/rezo semantik, li fasil pou elaji ak konplete l kontinyèlman.

Nan epòk gwo tranzisyon AI a, Clevi te dekouvri limit sistèm RAG yo epi, gras ak yon baz done semantik ak modèl AI pwòp pa nou ki ka rezoud pwoblèm sa yo, nou kapab reponn kliyan yo rapidman avèk done ki pi egzak ak pi fyab.

Sistèm AI Clevi a kapab fè done ki gen anpil valè pou kliyan nou yo, kèlkeswa domèn nan ak anviwònman an.

Menm pi devan, Clevi ap fè tout efò posib pou maksimize valè done kliyan li yo epi bay yon eksperyans AI inovatè.

Nou envite w fè eksperyans ak lavni nouvo AI a ansanm ak Clevi.

Kontakte nou epi mande yon demonstrasyon: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. Tout dwa rezève.