En föråldrad kunskapsbas är den snabbaste vägen till olämpliga och felaktiga svar inom AI-assistenter. Enligt studier kan det klassificeras att en stor del av AI-designade svar kan påverkas av stillastående eller partiell information, och i vissa fall över en av tre svar. Värdet av en assistent, oavsett om den används för att svara på kundernas frågor, hjälpa till med forskning eller driva beslutsfattande instrumentpaneler, beror på hur snabbt den kommer att kunna uppdatera de senaste och mest relevanta data. Det dilemma är att underhåll av information kan visa sig vara tekniskt intensivt såväl som kostsamt.De återvinningsförstärkta generationssystemen, rörledningar och inbäddningar sprider sig i en accelererad takt och bör ständigt uppdateras, vilket multiplicerar utgifterna när de hanteras ineffektivt. Ett exempel är att omarbeta en hel datamängd i motsats till ändringarna kan slösa bort beräkning, lagring och bandbredd. Inte bara hindrar data noggrannhet, men det kan också bli källan till fruktansvärda val, missade chanser eller en förlust av användarnas förtroende - problem som växer när användningen sprider sig. Med tonvikt på ökande förändringar över tiden, förbättring av återhämtning och genomförande av någon form av lågvärde / högvärde innehållsfiltrering innan intag kan det vara möjligt att uppnå relevans och budgetdisciplin. Följande är fem effektiva sätt att upprätthålla en kunskapsbas för AI-assistenter utan att gå överbord på kostnader. Pro Tips 1: Anta Incremental Data Ingestion istället för Full Reloads En sådan fälla är att ladda om en hel del av tillgängliga data när du infogar eller redigerar.En sådan fullständig omladdningsmetod är beräkningsmässigt ineffektiv, och det ökar både kostnaden för lagring och bearbetning. Snarare anta incrementell intag som bestämmer och agerar på nya eller ändrade data. Change data capture (CDC) eller tidsstämpade diffs kommer att ge friskhet utan att behöva spendera nästan all tid som kör pipeline. Pro Tips 2: Använd on-demand inbäddningsuppdateringar för nytt innehåll Det är dyrt och onödigt att återberäkna inbäddningarna på hela din kropp. (snarare selektivt uppdatera körs inbäddning generering av nya eller ändrade dokument och lämna gamla vektorer ensamma). För att gå ännu längre, dela upp dessa uppdateringar i perioduppgifter – t.ex. 6-12 timmar – så att GPU/compute används idealiskt. Pro Tips 3: Implementera hybrid lagring för arkiverade data Historiska dokument som sällan frågas behöver inte leva i din högpresterande vektorbutik. Du kan flytta lågfrekventa, lågprioriterade inbäddningar till billigare lagringsnivåer som objektlagring (S3, GCS) och bara ladda upp dem till ditt vektorindex när det behövs. Denna hybridmodell håller driftskostnaderna låga samtidigt som du behåller möjligheten att överbrygga äldre insikter på efterfrågan. Pro Tips 4: Optimera RAG Retrieval Parametrar Hämtning av kunskapsbasen kan vara ineffektiv och förbrukar beräkningstid även med en perfekt uppdaterad kunskapsbas. Tuning sådana parametrar som antalet dokument som hämtats (top-k) eller tuning likhet tröskelvärden kan minska värdelösa samtal till LLM utan någon skadlig inverkan på kvaliteten. Till exempel kan skärning av topp-k till 6 behålla samma effekt på svarets noggrannhet men minska kostnaderna för hämtning och token-användning i de höga tonåren. Pro Tips 5: Automatisera kvalitetskontroller innan data går live En nyligen tillhandahållen kunskapsbas skulle inte vara användbar om inte innehållet är av dålig kvalitet eller inte överensstämmer. Implementera snabba valideringsrör som säkerställer att det inte finns någon duplicering av noder, trasiga länkar, outdated referenser och någon irrelevant information före intag. Slutliga tankar Det är inte nödvändigt att känna att du driver en bottenlös penninggrotta som försöker hålla din AI-assistents kunskapsbas uppdaterad.En mängd tänkande beteenden kan hålla saker korrekta, lyhörda och kostnadseffektiva, såsom delvis intag, partiell uppdatering av inbäddade, blandad lagring, optimerad återhämtning och intelligent kvalitetssäkring. Tänk på det som livsmedelsbutik: du behöver inte köpa Din AI behöver inte en fullständig "hjärntransplantation" varje gång - det behöver bara en topp-up på rätt ställen. Fokusera dina resurser där de är viktigast, och du kommer att betala för färskhet och relevans, inte dyra överkill. allting
