Una base de conocimientos obsoleta es el camino más rápido hacia respuestas inaplicables e incorrectas en el ámbito de los asistentes de IA. Según estudios, se puede clasificar que una gran parte de las respuestas diseñadas por IA podrían estar influenciadas por información estancada o parcial, y en algunos casos más de una de cada tres respuestas. El valor de un asistente, ya sea que se utilice para responder a las preguntas de los clientes, ayudar en la investigación o impulsar los dashboards de toma de decisiones, está condicionado a la velocidad con la que será capaz de actualizar los datos más recientes y más relevantes. El dilema es que el mantenimiento de la información puede resultar ser técnicamente intensivo y costoso.Los sistemas de generación aumentados por la recuperación, las tuberías y las incorporaciones se proliferan a un ritmo acelerado y deben actualizarse constantemente, multiplicando así los gastos cuando se abordan de manera ineficiente. Un ejemplo es reprocesar un conjunto de datos entero en lugar de los cambios pueden desperdiciar computación, almacenamiento y ancho de banda.No sólo impide la precisión de los datos, sino que también puede convertirse en la fuente de elecciones horribles, oportunidades perdidas o una pérdida de confianza del usuario - problemas que crecen a medida que el uso se propaga. Con un énfasis en los cambios incrementales a lo largo del tiempo, la mejora de la recuperación y la aplicación de alguna forma de filtración de contenido de bajo valor / alto valor antes de entrar en la ingestión, puede ser posible lograr la relevancia y la disciplina presupuestaria. A continuación se muestran cinco maneras eficaces de mantener una base de conocimientos de los asistentes de IA sin sobrecargar los gastos. Consejo Pro 1: Adopta la ingesta de datos incremental en lugar de las cargas completas Una de esas trampas es recargar toda la información disponible cuando se inserta o edita.Este método de recarga completa es computacionalmente ineficiente y aumenta tanto el coste de almacenamiento como el de procesamiento. En cambio, adopte la ingestión incremental que determina y actúa sobre los datos nuevos o cambiados.Cambiar la captura de datos (CDC) o los difusores timestamped proporcionarán la frescura sin tener que pasar casi todo el tiempo en funcionamiento de la tubería. Consejo Pro 2: Utilice actualizaciones de incorporación on-demand para nuevos contenidos Es caro y innecesario recomponer las incorporaciones en todo el cuerpo. (en lugar de actualizar selectivamente las generaciones de incorporaciones de documentos nuevos o cambiados y dejar los vectores viejos solos). Para ir aún más lejos, divide estas actualizaciones en tareas de período, por ejemplo, 6-12 horas, de modo que la GPU/compute se utilice idealmente. Pro Tipo 3: Implementación del almacenamiento híbrido para archivos de datos No todo el conocimiento es "caloroso". Los documentos históricos que rara vez son consultados no necesitan vivir en su tienda de vectores de alto rendimiento. Puede mover las incorporaciones de baja frecuencia y baja prioridad a niveles de almacenamiento más baratos como el almacenamiento de objetos (S3, GCS) y solo volver a cargarlos en su índice de vectores cuando sea necesario. Pro Tipo 4: Optimiza los parámetros de RAG Retrieval La recuperación de la base de conocimientos podría ser ineficiente y consumir tiempo de computación incluso con una base de conocimientos perfectamente actualizada. ajustar tales parámetros como el número de documentos recuperados (top-k) o ajustar los umbrales de similitud puede reducir las llamadas inútiles al LLM sin ningún impacto perjudicial en la calidad. Por ejemplo, cortar el top-k a 6 puede mantener el mismo poder en la exactitud de las respuestas, pero reducir los costos de recuperación y uso de token en los adolescentes altos. Consejo Pro 5: Automatiza los controles de calidad antes de que los datos vayan a la vida Una base de conocimientos recién suministrada no sería útil a menos que el contenido sea de mala calidad o no se ajuste. Implementar tuberías de validación rápida que aseguren que no haya duplicación de nodos, enlaces rotos, referencias desactualizadas y cualquier información irrelevante antes de la ingestión. Pensamientos finales No es necesario sentir que está alimentando un pozo de dinero sin fondo tratando de mantener actualizada la base de conocimientos de su asistente de IA. Una variedad de comportamientos pensativos pueden mantener las cosas correctas, responsivas y rentables, como la ingestión parcial, la actualización parcial de las incorporaciones, el almacenamiento mixto, la recuperación optimizada y la garantía de calidad inteligente. Piensa en ello como en una tienda de comestibles: no tienes que comprar Tu IA no necesita un “transplante cerebral” completo cada vez, sólo necesita un top-up en los lugares adecuados. Concéntrate en tus recursos donde más importan, y estarás pagando por la frescura y la relevancia, no por un exceso caro. todo
