時代遅れの知識ベースは、AIアシスタントの分野で適用されない、間違った反応への最速の道です。 研究によると、AIエンジニアリングによる反応の大部分は、不具合または部分的な情報によって影響を受ける可能性があり、一部では3つの反応のうちの1つ以上に影響を与える可能性があります。 アシスタントの価値は、顧客の質問に答え、研究の援助、または意思決定のダッシュボードを駆動するために使用されるかどうかは、最新かつ最も関連するデータを更新できるスピードに基づいています。 問題は、情報のメンテナンスは技術的に集中的で費用がかかる可能性があるということです. リクエスト増加型発電システム、パイプライン、および埋め込みは加速して増加しており、絶えず更新されなければなりません。 例として、変更の代わりにデータセット全体を再処理することは、コンピューティング、ストレージ、帯域幅を無駄にする可能性があります。不正なデータは正確性を妨げるだけでなく、恐ろしい選択肢、チャンスの欠落、またはユーザーの信頼の喪失の源となり、使用の拡大に伴って増加する問題です。 時間の経過とともに増加する変化に重点を置き、回収を強化し、摂取する前に低価値/高価値のコンテンツのフィルタリングの一種を強制することにより、関連性と予算の規律を達成することが可能である。 AIアシスタントの知識ベースを維持するための5つの効果的な方法は、コストを超えることなく次の通りです。 プロヒント1:完全なリロードの代わりに増加データ摂取を採用する このような落とし穴の1つは、挿入または編集時に利用可能なデータの全体を再ロードすることです。このような完全な再ロード方法は、計算的に効率が低く、ストレージと処理の両方のコストを増加させます。 代わりに、新しいまたは変更されたデータを決定し、行動する増加摂取を採用します. Change data capture (CDC) or timestamped diffs will provide the freshness without having to spend almost all of the time running the pipeline. プロ ヒント2:新しいコンテンツのためのオン リクエスト インベーディング アップデートを使用する それは高価で、あなたの体全体の埋め込みを再計算する必要はありません(むしろ、選択的に新しいまたは変更された文書の埋め込み生成の実行を更新し、古いベクターだけを残します)。 さらに進むには、これらのアップデートを期間タスク(例えば6～12時間)に分割して、GPU/コンピュータが理想的に使用されるようにします。 Pro Tips 3: Implement Hybrid Storage for Archived Data(アーカイブされたデータのためのハイブリッドストレージ) 稀にクエリされる歴史文書は、高性能ベクターストアに住む必要はありません。低周波、低優先度の埋め込みをオブジェクトストレージ(S3、GCS)などの安価なストレージに移行し、必要に応じてベクターインデックスに再ロードするだけです。 Pro Tip 4: RAG Retrieval Parametersの最適化 知識ベースの取得は非効率的で、完全に更新された知識ベースでさえも計算時間を消費する可能性があります. 検索された文書の数(トップ-k)や類似性の値を調節するなど、パラメータを調節することは、品質に悪影響を及ぼさずにLLMへの無駄な呼び出しを減らすことができます。 たとえば、トップ-k を 6 に削減することは、答えの正確性に同じパワーを保ちますが、高齢者における回収およびトークン使用コストを削減します。 Pro ヒント5:データがライブになる前に品質チェックを自動化する 新しく提供された知識ベースは、コンテンツが低品質であるか、または適合しない場合に役立たないでしょう。ノードの重複、破損したリンク、時代遅れの参照、および摂取前に無関係な情報がないことを保証する迅速な検証パイプラインを実装します。このプレセットフィルタリングは、最初に存在しなかった情報の埋め込みの不要なコストを回避し、答えをより信頼できるようにします。 最終思考 あなたがあなたのAIアシスタントの知識ベースを最新に保つために底のないお金の穴を供給していると感じる必要はありません さまざまな慎重な行動は、パーツの摂取、埋め込みの部分的な更新、混合ストレージ、最適化された回収、およびインテリジェントな品質保証などの正しい、応答性とコスト効率を維持することができます。 食料品の買い物のように考える:あなたは買う必要はありません あなたのAIは毎回完全な「脳移植」を必要としません - それは適切な場所でトップアップを必要とします。 すべて
