Unha base de coñecemento desactualizada é o camiño máis rápido cara a respostas inaplicables e incorrectas na esfera dos asistentes de IA. Segundo estudos, pódese clasificar que unha gran parte das respostas deseñadas por IA poderían ser influenciadas por información estancada ou parcial, e nalgúns casos por máis dunha de cada tres respostas. O valor dun asistente, xa sexa para responder as preguntas dos clientes, axudar na investigación ou impulsar os dashboards de toma de decisións, está condicionado pola velocidade coa que poderá actualizar os datos máis recentes e relevantes. O dilema é que o mantemento da información pode resultar tecnicamente intensivo e custoso.Os sistemas de xeración aumentados por recuperación, oleodutos e embeddings están a proliferar a un ritmo acelerado e deben ser constantemente actualizados, multiplicando así os gastos cando se abordan de forma ineficiente. Un exemplo é reprocesar un conxunto de datos enteiro en vez de que os cambios poden desperdiciar computación, almacenamento e ancho de banda.Non só impide a precisión dos datos, senón que tamén pode converterse en fonte de eleccións terribles, oportunidades perdidas ou unha perda de confianza do usuario - problemas que crecen a medida que o uso se espalla. O revestimento de prata é que isto pode ser atacado de forma máis sensata e economicamente.Con énfase en cambios incrementales ao longo do tempo, mellorando a recuperación e aplicando algunha forma de filtración de contido de baixo valor / alto valor antes de tomar en inxestión, pode ser posible alcanzar a relevancia e a disciplina do orzamento. As seguintes son cinco formas eficaces de manter unha base de coñecementos de asistentes de IA sen sobrecargar os gastos. Pro Tipo 1: Adopta inxestión de datos incremental en lugar de cargas completas Unha destas trampas é recargar toda a información dispoñible ao inserir ou editar.Un método de recarga completo é computacionalmente ineficiente, e aumenta tanto o custo de almacenamento como de procesamento. En vez diso, adopte a inxestión incremental que determina e actúa sobre os datos novos ou cambiados.Cambiar a captura de datos (CDC) ou os difusores timestamped proporcionarán a frescura sen ter que gastar case todo o tempo executando o gasoduto. Pro Tipo 2: Use actualizacións de incorporación a petición para novos contidos É caro e innecesario recompilar as incorporacións en todo o seu corpus. (en vez de actualizar selectivamente as carreiras de incorporación de xeración de documentos novos ou cambiados e deixar os vellos vectores só). Para ir aínda máis lonxe, particione estas actualizacións en tarefas de período -por exemplo, 6-12 horas- de xeito que a GPU/compute se utilice idealmente. Pro Tipo 3: Implementación de almacenamento híbrido para datos arquivados Non todo o coñecemento é "quente". Documentos históricos que raramente son consultados non precisan vivir na súa tenda de vectores de alto rendemento. Pode mover incorporacións de baixa frecuencia e de baixa prioridade a niveis de almacenamento máis baratos como o almacenamento de obxectos (S3, GCS) e só recargalos no seu índice de vectores cando sexa necesario. Pro Tipo 4: Optimiza os parámetros de recuperación de RAG A recuperación da base de coñecemento pode ser ineficiente e consumir tempo de computación mesmo cunha base de coñecemento perfectamente actualizada. axustar tales parámetros como o número de documentos recuperados (top-k) ou axustar os limiares de semellanza pode reducir as chamadas inútiles ao LLM sen ningún impacto prexudicial na calidade. Por exemplo, o corte de top-k a 6 pode manter o mesmo poder na precisión das respostas, pero reducir os custos de recuperación e uso de token nas adolescentes altas. Pro Tipo 5: Automatiza os controis de calidade antes de que os datos sexan vivos Unha base de coñecemento recentemente proporcionada non sería útil a menos que o contido sexa de mala calidade ou non se axuste. Implementar canles de validación rápida que aseguren que non haxa duplicación de nodos, ligazóns rotas, referencias desactualizadas e calquera información irrelevante antes da inxestión. Pensamentos finais Non é necesario sentir que está alimentando un pozo de diñeiro sen fondo intentando manter actualizada a base de coñecementos do seu asistente de IA. Unha variedade de comportamentos pensativos poden manter as cousas correctas, responsivas e rendibles, como a inxestión parcial, a actualización parcial de incorporacións, o almacenamento mixto, a recuperación optimizada e a garantía de calidade intelixente. Pensalo como unha compra de mercancías: non tes que comprar A túa IA non necesita un "transplante cerebral" completo cada vez - só necesita un top-up nos lugares axeitados. Concentre os teus recursos onde máis importan, e estarás pagando pola frescura e a relevancia, non por un exceso caro. todo
