Blog

Trump aloittaa ja heti tapahtuu #AI -kaksintaistelussa USA-Kiina.OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altmanilla on suljettu kokous Yhdysvaltain hallituksen virkamiesten kanssa Washingtonissa tammikuun 30. päivänä. Kokouksessa on tarkoitus keskustella uudesta teknologiasta, joka saattaa liittyä "tohtoritasoisiin super-agentteihin", jotka pystyvät suorittamaan monimutkaisia tehtäväkokonaisuuksia.Super-agentti on tekoälytyökalu, joka on suunniteltu ratkaisemaan monimutkaisia, tosielämän ongelmia, joita ihmismielillä on vaikeuksia järjestää ja ratkaista. Super-agentti ei vain vastaa yksittäiseen komentoon, vaan se pyrkii toteuttamaan sovitun tavoitteen. Se syntetisoi valtavia tietomääriä, analysoi vaihtoehtoja ja tekee itsenäisiä päätöksiä.Esimerkkejä super-agentin mahdollisuuksista: • Uuden rakentaminen tyhjästä: Kuvittele antavasi super-agentille tehtävän "rakenna minulle uusi maksujärjestelmä". Se voisi hoitaa suunnittelun, testaamisen ja jopa toimivan tuotteen luomisen. • Kaaoksen jäsentäminen: Se voisi tehdä investointianalyysin seulomalla tuhansia lähteitä, arvioimalla riskejä ja kokoamalla näkemyksiä nopeammin ja paremmin kuin ihmisryhmä. • Logistiikan hallinta: Super-agentti voisi hoitaa esimerkiksi työpaikan ulkopuolisen virkistyspäivän aikataulutuksen, matkajärjestelyt, viestinnän ja jopa varata illallisen ravintolasta lähellä tapahtumapaikkaa.Super-agenttien odotetaan nostavan tekoälyn hauskan ja tavoitteellisen työkalun tasolta todelliseksi ihmisen työn korvaajaksi.Otetaan vielä esimerkki sääennustushankkeesta. Kuvitellaan, että super-agentti on saanut tehtäväkseen kehittää uudenlaisen sääennustusmallin. Agentti voi jakaa tehtävän pienempiin osiin: 1. Historiallisten säätietojen tuominen 2. Asiantuntija (ihminen) varmentaa käytettävät analyysiolettamukset 3. Kausittaisen ennustusmallin rakentaminen 4. Raportin luominen tuloksistaJos agentti huomaa, ettei se pysty tunnistamaan kausittaisia malleja nykyisillä työkaluillaan, se tunnistaa puutteen ja alkaa suunnitella uutta työkalua sen korjaamiseksi.Uuden työkalun kehittäminen tapahtuu testiohjatun kehityksen (TDD) periaatteilla: 1. Ensin agentti kirjoittaa testejä, jotka määrittelevät, mitä työkalun tulisi tehdä. 2. Tämän jälkeen agentti toteuttaa työkalun, suorittaa sen eristetyssä testiympäristössä (SANDBOX) ja korjaa työkalua, kunnes kaikki testit menevät läpi.Agentit, jotka luovat omat työkalunsa, muuttavat merkittävästi toimintaympäristöämme ja työnkuvaamme. Sen sijaan, että asiantuntijat käyttäisivät aikaa perusvälineiden kehittämiseen, he voivat keskittyä strategiseen valvontaan ja suunnan määrittämiseen.

Super-agentit tulevat?

Businessman using for digital chatbot, robot application, conversation assistant, AI Artificial Intelligence concept, digital chatbot on virtual screen.

GraphRAG on kehittyneempi versio tavallisesta RAG-mallista, jossa LLM voi keskustella ulkoisten dokumenttiesi kanssa. Tavallisessa RAG:ssa käytetään vektoritietokantoja, mutta GraphRAG:ssa käytetään tietämysgrafiikoita.Toisin kuin perinteinen RAG, joka hakee erillisiä tekstiosioita, GraphRAG tutkii tiedon osien välisiä yhteyksiä tarjoten tarkempia ja merkityksellisempiä vastauksia. Se on erityisen hyvä vastaamaan monimutkaisiin kysymyksiin ymmärtämällä, miten eri tiedon osat liittyvät toisiinsa, ja tarjoaa näin kattavamman vastauksen.<h3>Erot tavallisen RAG-ratkaisun ja GraphRAG-ratkaisun välillä</h3>1. Perinteinen RAG (Retrieval Augmented Generation) RAG käyttää vektorihakua ja tekstin upotuksia (embeddings) tietojen hakemiseen tietokannoista. Se vastaa käyttäjän kysymyksiin hakemalla merkityksellisiä tekstiosioita ja yhdistämällä ne kysymykseen tuottaakseen vastauksen. Tämä toimii hyvin, kun kysymykset ovat tarkkoja ja liittyvät yksittäiseen asiayhteyteen.&nbsp; RAG voi tuottaa epätäydellisiä vastauksia, jos kysymys vaatii tiedon yhdistämistä useista eri lähteistä tai jos kysymys on laaja ja aggregatiivinen (esim. "Mitkä ovat tärkeimmät syyt ilmastonmuutokseen viimeisen vuosikymmenen aikana?").2. GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) GraphRAG lisää tiedonhakuprosessiin tietograafit (knowledge graphs), jotka esittävät tietojen välisiä suhteita ja yhteyksiä. Sen sijaan, että tietoa haettaisiin vain yksittäisistä asiayhteyksistä (kuten RAG tekee), GraphRAG hyödyntää tietograafia yhdistääkseen tietoa eri lähteistä ja ymmärtääkseen, miten ne liittyvät toisiinsa.GraphRAG kykenee vastaamaan laajoihin ja yhdistäviin kysymyksiin hyödyntämällä graafin tarjoamaa asiayhteyksien ja suhteiden karttaa.Käytännön esimerkki:Kuvitellaan tietokanta, joka sisältää artikkeleita ja raportteja Nobel-palkinnon voittajista.Perinteinen RAG Kysymys: "Kuka voitti Nobelin rauhanpalkinnon vuonna 2023?"- RAG hakee tekstiosioita tietokannasta, joissa mainitaan vuosi 2023 ja rauhanpalkinto, ja tuottaa vastauksen suoraan tekstistä: &nbsp; - Vastaus: "Vuonna 2023 Nobelin rauhanpalkinnon voitti N.N."Tämä on yksinkertainen, paikallinen kysymys, jonka RAG ratkaisee tehokkaasti.Kysymys: *"Mitkä ovat kolme merkittävintä aihetta, joita viime vuosikymmenen Nobelin rauhanpalkinnon voittajat ovat edustaneet?"*- RAG etsii tekstiosioita, joissa mainitaan "aihe" tai "Nobel-palkinto", mutta koska tämä vaatii tiedon yhdistämistä useista dokumenteista, RAG todennäköisesti epäonnistuu tai antaa vain osittaisen vastauksen. Se ei osaa yhdistää eri vuosien voittajia ja heidän edustamiaan aiheita.GraphRAG: Tietokanta sisältää samat tiedot, mutta ne on esitetty tietograafina, jossa on solmuja (esim. "Nobel-voittaja", "vuosi", "edustettu aihe") ja reunoja, jotka osoittavat näiden tietojen väliset suhteet (esim. "voitti vuonna", "edusti aihetta").Kysymys: "Mitkä ovat kolme merkittävintä aihetta, joita viime vuosikymmenen Nobelin rauhanpalkinnon voittajat ovat edustaneet?"- GraphRAG seuraa graafista rakennetta: &nbsp; 1. Hakee kaikki viimeisen 10 vuoden voittajat. &nbsp; 2. Tarkistaa heidän "edustamansa aiheet". &nbsp; 3. Laskee, mitkä aiheet esiintyvät useimmiten. &nbsp; 4. Muodostaa yhteenvedon vastaukseksi.- Vastaus: "Kolme merkittävintä aihetta ovat: ilmastonmuutoksen torjunta, ihmisoikeuksien puolustaminen ja rauhan edistäminen Lähi-idässä."GraphRAG pystyy vastaamaan, koska se käyttää graafin kautta tietojen välisiä suhteita ja tekee aggregatiivista päättelyä.<h3>Yhteenveto</h3>- RAG: Nopea ja tehokas yksittäisiin, paikallisiin kysymyksiin. &nbsp; - GraphRAG: Parempi laajoihin, yhdistäviin ja aggregatiivisiin kysymyksiin, koska se hyödyntää tietojen välisiä suhteita ja mahdollistaa monimutkaisen päättelyn.

Mikä on GraphRAG?

AI chatbot conversation using artificial intelligence technology smart robot AI, Generative AI, Answer, Businessman using AI to generate something, Customer support, laptop, assistant, Chat interface.

Retrieval Augmented Generation (RAG) on hybridi lähestymistapa, joka yhdistää generatiiviset kielimallit tiedonhakujärjestelmiin. <h3>RAG on periaatteessa "tekoälyä hyödyntävä hakupalvelu".&nbsp;</h3>Perinteiset hakukoneet perustuvat avainsanoihin, mutta ne eivät välttämättä ymmärrä käyttäjän todellista tarkoitusta. RAG sen sijaan laajentaa avainsanojen viitekehystä ja ymmärtää kysymysten vivahteet. Se ei pelkästään etsi ("search") mekaanisesti vastaavaa tietoa – se ymmärtää kysymykset ja tarjoaa asiayhteyteen sopivia vastauksia.<h3>Kuvittele, että voisit tehostaa tekoälymallin vastauksia hyödyntämällä omia PDF-aineistoja tai jopa reaaliaikaisia tietokantoja.&nbsp;</h3>Alla yksinkertaistettu malli, miten RAG toimii. Tässä "Opetusmateriaali" sisältää mm. käyttöohjeet, miten sisäisiä järjestelmiä käytetään. Tämä aineisto on "syötetty" RAG-ratkaisuun, jossa materiaali pilkotaan ja siitä muodostetaan ns. vektoritietokanta. Käyttöliittymäsovelluksen kautta käyttäjä voi sen jälkeen tehdä tarkkoja kysymyksiä aineistoon pohjautuen, josta vastauksena muodostetaan luonnollisella kielellä soveltuva vastaus.<figure id="figure-1isx6n2r5m3mw75rd"><img id="1isx6n2r5m3mw75rd" src="https://cdn.durable.co/blocks/215Xub4yL6LftJPNwqDuf5dm8VnuxrlWGaFbgtHYHrmNM1v56meyiLABcY3YlKhB.png" alt="Voting Button On Clothing" title="Voting Button On Clothing" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 45% 45%;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionX="45%" data-positionY="45%" data-fullWidth="false"/></figure> <h3>RAG (Retrieval-Augmented Generation) -mallia voidaan hyödyntää&nbsp; yrityksen sisäisen materiaalin käsittelyssä, jotta AI-agentit voivat tarjota tarkempia, tiedolla tuettuja vastauksia ja päätöksiä yrityksen johdolle tai asiakkaille.</h3> Alla esimerkki terveydenhuollon puolelta.<figure id="figure-ydcondxt8om3o8aabq"><img id="ydcondxt8om3o8aabq" src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/267vTM59NPwTeKzCOZSGL2BC26gNjzjoXXMkcC2GJWQYpARgACoRwigmXyzVWTmK.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure>Tässä on muutamia käyttötapauksia, miten sisäistä materiaalia voidaan hyödyntää RAG-pohjaisesti eri johtajien rooleissa:1. Toimitusjohtaja (CEO) Strategian tukeminen sisäisten raporttien perusteella - RAG-malli yhdistää sisäiset raportit ja päätöksenteon: Toimitusjohtajan päätöksenteon tueksi AI-agentti voi hakea tietoa yrityksen sisäisistä strategiaraporteista, talousennusteista ja markkina-analyyseista. Esimerkiksi, kun toimitusjohtaja kysyy AI-agentilta tulevaisuuden kasvustrategioista, agentti voi hakea olemassa olevia liiketoimintaraportteja ja yhdistää ne ajankohtaisiin trendeihin. - Riskienhallinta: Agentti voi käyttää aiempia riskianalyysejä ja vertailla niitä nykytilanteeseen. Jos yrityksellä on aiempia dokumentteja markkinoiden kehityksestä tai poliittisista riskeistä, agentti voi tuoda ne päätöksenteon tueksi analysoimalla dataa reaaliajassa.2. Talousjohtaja (CFO) Taloudellisen raportoinnin analyysien parantaminen sisäisten tietojen avulla - Historian vertailu reaaliaikaiseen dataan: AI-agentti voi käyttää RAG-mallia hakeakseen talousjohtajan tarvitsemia aiempia budjetteja ja taloussuunnitelmia. Se voi yhdistää nämä tiedot ajankohtaisiin taloudellisiin tuloksiin ja luoda tarkempia ennusteita. - Sääntöjen ja lakien seuranta: Sisäisiä compliance-raportteja ja aiempia auditointidokumentteja voidaan käyttää agentin avulla, jotta talousjohtaja pysyy ajan tasalla uusien säädösten vaikutuksista. Tämä tekee sääntelyn noudattamisesta helpompaa ilman tarvetta käsin selata vanhoja asiakirjoja.3. Myyntijohtaja (CSO) Myynnin tehostaminen aiempien kampanjoiden perusteella - Kampanja-analyysit ja asiakassegmentoinnit: Myyntijohtajan käytössä oleva AI-agentti voi hyödyntää yrityksen aiempia kampanjadataa ja myyntituloksia ennustaakseen, mikä asiakassegmentti todennäköisesti vastaa uusiin tarjouksiin. Agentti voi hakea vanhoista kampanjoista parhaat käytännöt ja tarjota ehdotuksia niiden perusteella. - Dynaaminen hinnoittelu sisäisten myyntiraporttien perusteella: Agentti voi yhdistää sisäisiä hinnoittelustrategiaraportteja ja nykyisen kilpailutilanteen tietoja ehdottaakseen reaaliaikaisesti hintoja tai tarjouksia, jotka maksimoivat kannattavuuden.<h3>RAG-mallin hyödyt sisäisen materiaalin käsittelyssä</h3> 1. Tiedon tarkkuus: RAG-malli mahdollistaa AI-agentin antamien vastausten täsmällisyyden, koska se hyödyntää yrityksen omia luotettavia lähteitä. 2. Nopea tiedonhaku: AI-agentti voi tuoda relevantteja tietoja heti käyttöön, mikä vähentää manuaalista työtä ja nopeuttaa päätöksentekoa. 3. Parempi päätöksenteon tuki: Sisäisten dokumenttien, kuten talousraporttien tai strategiasuunnitelmien, yhdistäminen reaaliaikaisiin ulkoisiin tietoihin (markkinatrendit, kilpailijoiden analyysit) mahdollistaa monipuolisten ja luotettavien päätösten tekemisen. 4. Monikielisyys: AI-agentti tarjoaa automaattisesti mahdollisuuden hyödyntää palvelua usealla kielellä - ilman erillisien kieliversioiden toteutusta.Yhteenveto RAG-pohjainen AI-agentti voi hyödyntää yrityksen sisäistä dataa, kuten raportteja, talouslukuja ja analyysidokumentteja, auttaakseen johtajia tekemään perusteltuja päätöksiä nopeammin ja tarkemmin. Tämä tekee agentista älykkään kumppanin, joka yhdistää sisäistä ja ulkoista tietoa automaattisesti.<a title="Generatiivinen tekoäly käytännössä" href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" target="_blank" data-mce-href="https://youtu.be/PKLsK9U7hxY" rel="noopener">Katso video-blogimme aiheesta!</a>

Mikä on RAG?

AI, data analysis. Business people use AI to analyze financial related data. big data Complex performance measurement With modern innovative technology

Excelin pivot-taulukot ovat keskeinen osa data-analyysia, tarjoten tehokkaan tavan järjestää, tiivistää ja tulkita monimutkaisia tietoaineistoja. Microsoft Copilotin myötä pivot-taulukoiden luominen ja hallinta on huomattavasti yksinkertaistunut, parantaen tuottavuutta tiedonhallinnassa kaiken tasoisille käyttäjille. Tämä opas käsittelee, kuinka sekä Copilotin ilmais- että maksulliset versiot voivat muuttaa data-analyysikokemuksesi tekoälypohjaisen avustuksen avulla.<figure id="figure-vy5bym06bpm3hd3jb7"><img id="vy5bym06bpm3hd3jb7" src="https://cdn.durable.co/blocks/3akna0hvVtdN7lmUltg6cc1kjzMAfC8FzlvTutCxQMjK98UGVpx7lEWHtLottco4.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="undefined" data-positiony="undefined" data-fullwidth="false" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/3akna0hvVtdN7lmUltg6cc1kjzMAfC8FzlvTutCxQMjK98UGVpx7lEWHtLottco4.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;"></figure>Olitpa sitten kokenut data-analyytikko tai vasta-alkaja, pivot-taulukoiden teho on kiistaton. Niiden avulla voit tiivistää, uudelleenjärjestellä ja tulkita tietoa vaivattomasti. Kuitenkin näiden taulukoiden luominen ja hallinta saattaa usein tuntua haastavalta. Tässä kohtaa Microsoft Copilot astuu kuvaan, tarjoten tekoälypohjaista apua, joka yksinkertaistaa näitä tehtäviä. Tästä oppaasta opit, kuinka Copilotin ilmais- ja maksulliset versiot voivat tehostaa tuottavuuttasi ja päätöksentekoasi, aina pivot-taulukoiden perusominaisuuksista edistyneisiin toimintoihin, kuten interaktiivisiin koontinäyttöihin.Pivot-taulukot ovat olennaisia työkaluja suurten tietomäärien tiivistämiseen, mahdollistaen merkityksellisten oivallusten nopean löytämisen. Microsoft Copilot yksinkertaistaa näiden taulukoiden luomista ja muokkausta, tehden edistyneestä data-analyysista saavutettavaa myös niille, joilla on vain vähän teknistä osaamista. Automatisoimalla monimutkaisia prosesseja Copilot vapauttaa sinut keskittymään tiedon tulkintaan sen sijaan, että taistelisit taulukkojen luomisen yksityiskohtien kanssa.Pivot-taulukoiden keskeisiä hyötyjä ovat:- Laajojen tietoaineistojen nopea tiivistäminen - Joustava datanäkymien uudelleenjärjestely - Kuviot ja trendit on helppo tunnistaa - Mukautettavat laskelmat ja yhteenvedot<h3>Microsoft Copilotin hyödyntäminen: ilmainen vs. maksullinen versio </h3>Jotta voit hyödyntää pivot-taulukoiden potentiaalia Microsoft Copilotin avulla, on tärkeää ymmärtää sekä ilmaisen että maksullisen version ominaisuudet. Ilmainen versio toimii erinomaisena lähtökohtana, tarjoten opastusta pivot-taulukoiden luomisen alkuvaiheissa. Niille, jotka tarvitsevat kehittyneempiä toimintoja, maksullinen versio tarjoaa joukon edistyneitä työkaluja, jotka tehostavat monimutkaisia data-analyysitehtäviä.Ilmaisen version ominaisuudet: - Perusopastus pivot-taulukon luomiseen - Yksinkertainen datan tiivistämisohjeistus - Johdanto tekoälypohjaisiin ehdotuksiinMaksullisen version parannukset: - Edistyneet data-analyysitoiminnot - Kehittyneet tekoälypohjaiset oivallukset - Saumaton integrointi muihin Microsoft 365 -työkaluihin<a data-mce-href="https://www.microsoft.com/fi-fi/microsoft-365/copilot/business#Pricing" href="https://www.microsoft.com/fi-fi/microsoft-365/copilot/business#Pricing" target="_blank" rel="noopener" data-mce-selected="inline-boundary">Tutustu hinnoitteluun</a>

Copilotin käyttö ja  Excelin Pivot-taulukot

3d rendering of Security shield check mark with lock sign

ChatGPT käyttää tietojasi tekoälymallien kouluttamiseen. Näin voit kieltäytyä siitä:Mene ChatGPT:een ja kirjaudu sisään tilillesi. Siirry kohtaan ENG: Profile &gt; Settings &gt; Data Control &gt; Improve your model for everyone. Kytke asetus pois päältä, ja olet valmis.

Miten kiellät ChatGPT:a käyttämästä dataasi

Humans employ technology to advance artificial intelligence and machine learning. commerce, modern technology, the internet, and networking concepts.everyday use of artificial intelligence.

<figure id="figure-640lig9xcum2uhgvhp" data-full-width=""><img id="640lig9xcum2uhgvhp" src="https://cdn.durable.co/blocks/19qG10Niwjajq23IGtORwSR4zhUYhxzfkvQPgm3THdZTG8c3u4haEzkncRy3cOPr.png" alt="Business people, coding and information technology with computer screen and tablet, programming and software development. Code overlay, futuristic and collaboration, meeting with programmer team" title="Business people, coding and information technology with computer screen and tablet, programming and software development. Code overlay, futuristic and collaboration, meeting with programmer team" class="object-cover bg-gray-100 rounded-sm md:rounded-md lg:rounded-lg" style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 5% 10%;" data-corners="small" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionx="5%" data-positiony="10%" data-fullwidth="true" data-mce-src="https://cdn.durable.co/blocks/19qG10Niwjajq23IGtORwSR4zhUYhxzfkvQPgm3THdZTG8c3u4haEzkncRy3cOPr.png" data-mce-style="aspect-ratio: 16/9; object-position: 5% 10%;"></figure> 1. Mitä on Retrieval Augmented Generation (RAG) ja miten se käyttää upotuksia ("embedding")? RAG on menetelmä, joka parantaa generatiivisia tekoälymalleja hakemalla ulkoisista lähteistä relevanttia tietoa tuottaakseen tarkempia vastauksia. Upotus l. "embedding" viittaa tapaan, jolla sanat, lauseet tai jopa kokonaiset tekstipätkät l. "chunk" muunnetaan numeeriseen muotoon "vektoreiksi" niin, että niiden sijainnit vektoriavaruudessa heijastavat niiden merkityksiä ja keskinäisiä suhteita. Upotusten avulla malli "ymmärtää" tekstin semanttista sisältöä, kuten sanojen merkityksiä ja niiden välisiä yhteyksiä, ja voi käyttää tätä tietoa esimerkiksi tekstin analysointiin ja ennustamiseen.2. Miten paloittelu (chunking) toimii Retrieval Augmented Generationissa? Chunk tarkoittaa yleensä yhtä "palaa" tai "osaa" suuremmasta tekstikokonaisuudesta. Tämä "pala" voi olla esimerkiksi lause, virkkeen osa tai tietty määrä sanoja, ja se pilkotaan mallin käsiteltäväksi yksiköksi. Suomeksi chunk voitaisiin kääntää tilanteesta riippuen esimerkiksi palaksi, tekstipalaseksi tai tekstiosaksi.Paloittelu tarkoittaa suurten dokumenttien tai datamassojen jakamista pienempiin, hallittaviin osiin eli "paloihin", jotta RAG-järjestelmät voivat hakea relevanttia tietoa tehokkaammin. Kun sisältöä käsitellään pienempinä paloina, RAG-mallit voivat upottaa ja hakea tiettyjä segmenttejä, mikä parantaa hakutarkkuutta. Näin järjestelmä löytää kyselyn tullessa parhaimman vastineen näiden palojen joukosta, mikä lisää vastausten osuvuutta.3. Mikä rooli vektoritietokannalla on RAG-ratkaisuissa? Vektoritietokanta tallentaa ja järjestää upotukset, jotta ne voidaan hakea nopeasti ja tehokkaasti. Kun RAG-järjestelmä saa kyselyn, se muuntaa sen upotukseksi ja etsii vektoripohjaisesta tietokannasta samankaltaisia upotuksia tallennettujen tietopalojen joukosta. Vektoritietokanta on RAG-ratkaisun sydän, sillä ne mahdollistavat nopeat, skaalautuvat haut relevanttiin sisältöön, mikä parantaa generointiprosessin osuvuutta.4. Miksi tekstipalan koolla on merkitystä vektoripohjaisessa tietokantahaussa RAG-ratkaisuissa? &nbsp; Palojen koko vaikuttaa suoraan hakujen tarkkuuteen ja tehokkuuteen. Jos palat ovat liian suuria, upotukseen voi tulla mukaan epäolennaista tietoa, mikä heikentää hakutulosten laatua. Jos palat ovat liian pieniä, tärkeä konteksti voi kadota. Optimaalinen palakoko varmistaa, että upotukset sisältävät riittävästi kontekstia ilman, että vektoripohjainen tietokanta kuormittuu, mikä parantaa hakutulosten osuvuutta ja vastausten tarkkuutta RAG-kehyksessä.

Blogi

Super-agentit tulevat?

Mikä on GraphRAG?

Mikä on RAG?

Copilotin käyttö ja Excelin Pivot-taulukot

Miten kiellät ChatGPT:a käyttämästä dataasi

RAG-arkkitehtuuri - 4 usein kysyttyä asiaa (UKK)