إن قاعدة المعرفة المفقودة هي الطريق الأسرع نحو الاستجابة غير المناسبة والخطيرة في مجال مساعدات الذكاء الاصطناعي. وفقًا للبحوث، يمكن أن يتم تصنيف أن جزءًا كبيرًا من الاستجابة التي تم تصميمها من قبل الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر على المعلومات المفقودة أو الجزئية، وفي بعض الحالات أكثر من واحد من كل ثلاثة الاستجابة. إن قيمة المساعدة، سواء كانت تستخدم للرد على أسئلة العملاء، أو مساعدة في البحوث أو تدريب الأقمار الصناعية في اتخاذ القرارات، تعتمد على السرعة التي ستكون قادرة على تحديث البيانات الأحدث والأكثر أهمية. ويؤدي التحدي إلى أن الحفاظ على المعلومات يمكن أن يكون ملموسًا تقنيًا وكذلك مكلفًا.الأنظمة الإنتاجية المرتبطة بتعزيز العثور، والأقمار الصناعية، والأقمار الصناعية تتضاعف بنسبة متسارعة ويجب تحديثها باستمرار، وبالتالي تكثيف التكاليف عندما يتم التعامل معها بشكل غير فعال. مثال على ذلك هو إعادة معالجة مجموعة من البيانات بأكملها بدلاً من التغييرات التي يمكن أن تضر الحسابات والتخزين والطاقة الشمسية. ليس فقط يعوق البيانات دقة، ولكنها يمكن أن تصبح أيضًا مصدر خيارات مخيفة، أو فقدان الفرص، أو فقدان الثقة المستخدمة - القضايا التي تنمو مع انتشار الاستخدام. مع التركيز على التغييرات المتزايدة مع مرور الوقت ، وتحسين العثور وتنفيذ بعض أشكال إزالة المحتوى من القيمة المنخفضة / عالية من القيمة قبل اتخاذ الإفراج ، قد يكون من الممكن تحقيق الخصائص والتنظيم المالي. فيما يلي خمس طرق فعالة للحفاظ على قاعدة المعرفة من مساعدات الذكاء الاصطناعي دون أن تتجاوز التكاليف. نصائح المهنية 1: اتخاذ استهلاك البيانات المرتفعة بدلاً من إعادة تحميل كاملة واحدة من هذه الحواجز هي إعادة تحميل كل من البيانات المتاحة عند إدخال أو تحرير.هذه طريقة إعادة شحن كاملة هي غير فعالة حسابيا، ويزيد من كلفة تخزين واستخدامها. بدلا من ذلك ، اتخذ استهلاكًا متزايدًا يحدد ويعمل على البيانات الجديدة أو المتغيرات. نصيحة المهنية 2: استخدام التحديثات على الطلب لتسجيل المحتوى الجديد من الممكن أن يزيد من تكلفة إعادة تقييم المكونات على كوكبك بأكملها. (أكثر من ذلك، إعادة تقييم إصدار المكونات من الوثائق الجديدة أو التغييرية، والتركيز على المكونات القديمة وحدها). لمزيد من التقدم، قم بتقسيم هذه التحديثات إلى مهام فترة - على سبيل المثال 6-12 ساعة - بحيث يتم استخدام GPU / calculate بشكل مثالي. نصائح Pro 3: تطوير تخزين هيدروجين لتخزين البيانات ليس كل المعرفة هي "الحمراء". الوثائق التاريخية التي يتم استجوابها نادرًا لا تحتاج إلى أن تعيش في متجر الفوركس عالية الأداء الخاص بك. يمكنك نقل إدخالات منخفضة التكرار، منخفضة الأولوية إلى مستويات تخزين أقل تكلفة مثل تخزين الأشياء (S3، GCS) وبدلاً من ذلك إعادة تحميلها إلى مؤشر الفوركس الخاص بك عند الحاجة. هذا النموذج الائتماني يحافظ على تكلفة التشغيل منخفضة مع الحفاظ على القدرة على تثبيت المعرفة القديمة على الطلب. نصائح Pro 4: تحسين مكونات العثور على RAG قد يكون إرسال قاعدة المعرفة غير فعالة وتستهلك وقت الحساب حتى مع قاعدة المعرفة التي تم تحديثها بشكل مثالي.تقييم مثل المعايير مثل عدد الوثائق التي تم إرسالها (top-k) أو تعديل حدود المساواة يمكن أن يقلل من المكالمات غير مفيدة إلى LLM دون أي تأثير ضار على الجودة. على سبيل المثال ، قد يحافظ الحد الأقصى إلى 6 على نفس القوة على دقة الإجابات ، ولكن يقلل تكلفة الاستفادة من الاستفادة والتطبيق في المراهقين العالية. نصائح Pro 5: تلقائيا التحقق من الجودة قبل البيانات تذهب إلى الحي لن تكون قاعدة المعرفة الجديدة مفيدة إلا إذا كانت المحتوى من الجودة المنخفضة أو غير متوافقة معها.تطبيق خطوط التحقق السريعة التي تضمن عدم توزيع الأقراص، والاتصال المفقود، والتوصيات المفقودة، وغيرها من المعلومات غير ذات الصلة قبل تناولها.تجنب هذه التصفية المخصصة تكلفة غير ضرورية من إدخال المعلومات التي لم تكن موجودة في المكان الأول-وهي تجعل الإجابة أكثر موثوقية. الأفكار النهائية ليس من الضروري أن تشعر بأنك تتغذى غطاء أموال غامضة في محاولة للحفاظ على قاعدة المعرفة من مساعدك الذكاء الاصطناعي تحديثًا. مجموعة متنوعة من السلوكيات المتفردة يمكنها الحفاظ على الأشياء الصحيحة والرديئة وفعالة في التكلفة، مثل استهلاك قطعة واحدة، تحديث جزئي من المكونات، تخزين مزيج، الاستفادة من الاستفادة والتأكد من الجودة الذكية. فكر في ذلك مثل شراء الغذاء: لا تحتاج إلى شراء في المتاجر كل أسبوع ، فقط العناصر التي تعمل منخفضة. لا تحتاج AI الخاص بك إلى "مخدرات الدماغ" الكاملة كل مرة - تحتاج فقط إلى تثبيت في الأماكن المناسبة. التركيز على الموارد الخاصة بك حيث أنها مهمة أكبر ، وسوف تدفعه للرطوبة والتوجيهية ، وليس الضرائب الضخمة. كل شيء
