#186 Einführung in GenAI RAG
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on Thu Feb 15 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
In einer sich rasch entwickelnden digitalen Sphäre erregt die generative Künstliche Intelligenz (GenAI) die Aufmerksamkeit von Technikbegeisterten auf der ganzen Welt. Als die Zukunft der AI-Technologie angesehen, erweitert GenAI mit ihrem Potenzial für genaue Simulationen und Datenmodellierung die Grenzen. Eine prominente Figur in diesem Bereich, Eduardo Alveraz, ein AI Solution Architect bei Intel und ehemaliger Geophysiker, verfügt über unschätzbare Einblicke in diese faszinierende Welt der GenAI.
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Eine Schnittstelle von Geophysik und KI
Eduardos Reise von der Geophysik zur künstlichen Intelligenz bildet eine aufregende Kulisse für das Aufkommen von GenAI. Als er von einer handwerklichen Rolle im Feld zu einer bürobasierten Rolle in der Interpretation geophysikalischer Daten überging, lernte Eduardo die immer faszinierende Welt des maschinellen Lernens und der KI kennen. Seine Erfahrung aus erster Hand bei der Datenerfassung und -verarbeitung spielte eine entscheidende Rolle, als er das technikgesättigte Gebiet der KI erforschte. Diese Reise unterstreicht, wie Disziplinen, die oft als getrennt wahrgenommen werden, einen signifikanten Beitrag zur Entwicklung und Anwendung von KI-Technologie leisten können.
Die Lücke zwischen Data Scientists und Benutzern überbrücken
Die generative KI bietet mehrere vielversprechende Vorteile, wobei ein Schlüsselmerkmal ihre Fähigkeit ist, als Brücke zwischen Datenwissenschaftlern und Endbenutzern zu fungieren. In traditionellen Umgebungen besteht oft eine erhebliche Lücke zwischen Datenwissenschaftlern, die Daten verarbeiten und analysieren, und den Benutzern, die die Ergebnisse dieser Handlungen nutzen. GenAI versucht, diese Lücke zu schließen, indem sie verfeinerte und benutzerfreundlichere Lösungen bietet. Es ist jedoch entscheidend zu anerkennen, dass GenAI, wie jede Technologie, Grenzen hat. Der Gedanke, sensible Daten auf öffentlichen Cloud-Plattformen zu speichern, ist in der Tat ein beängstigender Ausblick für viele Unternehmen.
Verbesserung der Interaktion mit proprietären Daten
Trotz Bedenken bezüglich der Datensicherheit existieren Mechanismen, um die Interaktion von Modellen mit privaten oder institutionellen Daten sicher zu verbessern. Unternehmen können beispielsweise ihre Modelle auf proprietären Daten trainieren. Dennoch wirft dieser Ansatz Fragen zur Ressourcenverteilung und zu den Kosten auf. Diese Interaktionen betonen die Bedeutung einer selektiven Erweiterung des Datenzugriffs, um Ergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten.
Die aufregende Potenzial von GenAI
Die Gespräche rund um GenAI bergen großes Potential für die Zukunft der KI. Diese Phase des raschen Fortschritts bietet unzählige Möglichkeiten für Innovation, Wachstum und Transformation. Da immer mehr Branchen diese revolutionäre Technologie übernehmen, wird klar, dass Generative AI die Welt stärkt, indem sie die Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens formt. Diese Erforschung weckt ein tieferes Interesse an GenAI und seinen möglichen Möglichkeiten. Unsere Reise in die KI-Landschaft geht weiter, während wir die Geheimnisse dieser aufregenden technologischen Grenze entschlüsseln.
Erweiterung von GenAI mit Retrieval Augmented Generation (RAG)
GenAI weist einige Einschränkungen auf, darunter Datenschutz, lange Trainingseinheiten und die Genauigkeit der Ergebnisse. Dies liegt daran, dass große Sprachmodelle umfangreiche Daten für das Training benötigen. Der Kontext wird besonders wichtig, insbesondere in der Sprachverarbeitung, wo ein einzelnes Wort mehrere Bedeutungen haben kann. RAG-Architekturen helfen dabei, Benutzerabfragen mit Kontext aus einer Vektordatenbank zu ergänzen, was die Trainingszeit reduziert, den Datenschutz verbessert und den weitreichenden out-of-the-box-Kontext von LLMs einschränkt.