Застаріла база знань є найшвидшим шляхом до неприкладних і неправильних відповідей у сфері AI-асистентів. Згідно з дослідженнями, можна класифікувати, що велика частина AI-інженерованих відповідей може бути вплинута застарілою або частковою інформацією, а в деяких випадках - більш ніж на одну з трьох відповідей. Вартість асистента, чи використовується він для відповіді на запитання клієнтів, допомоги в дослідженнях або керування панелями прийняття рішень, обумовлюється швидкістю, з якою він зможе оновлювати останні та найбільш актуальні дані. Дилема полягає в тому, що підтримка інформації може виявитися технічно інтенсивною, а також витратною. системи, трубопроводи та вбудовування, що збільшуються на отримання, розповсюджуються прискореним темпом і повинні постійно оновлюватися, таким чином, помножуючи витрати, коли вони вирішуються неефективно. Наприклад, переробка цілого набору даних, на відміну від змін, може втрачати обчислення, зберігання та пропускну здатність.Не тільки застарілі дані перешкоджають точності, але це також може стати джерелом жахливих виборів, пропущених можливостей або втрати довіри користувачів - проблеми, які зростають в міру розповсюдження використання. Срібне покриття полягає в тому, що це може бути більш розумно і економічно атаковано. З акцентом на інгредієнтні зміни з плином часу, посилення відновлення та здійснення деякої форми фільтрації вмісту низької / високої вартості до вживання, це може бути можливо, щоб досягти релевантності та бюджетної дисципліни. Нижче наведено п'ять ефективних способів підтримки бази знань AI-асистента, не витрачаючи витрат. Порада 1: Прийняти збільшення споживання даних замість повного перевантаження Однією з таких пасток є перезавантаження цілої наявної інформації під час введення або редагування.Такий повний метод перезавантаження є обчислювально неефективним, і це збільшує як витрати на зберігання, так і на обробку. Швидше за все, прийняти інгредієнтне споживання, яке визначає і діє на нові або змінені дані.Change data capture (CDC) або часові диффузи забезпечать свіжість, не витрачаючи майже весь час роботи трубопроводу. Порада 2: Використовуйте оновлення для вбудування на вимогу для нового контенту Це дорого і непотрібно перерахувати вбудовані на всьому вашому корпусі. (але вибірково оновлюйте вбудовані випробування створення нових або змінених документів і залиште старі вектори наодинці). Щоб піти ще далі, розділіть ці оновлення на періодичні завдання – наприклад, 6-12 годин – таким чином, щоб GPU/compute використовувалися ідеально. Pro Tip 3: Впровадження гібридного зберігання для архівних даних Не всі знання є «гарячими». Історичні документи, які рідко запитуються, не повинні жити у вашому високопродуктивному векторному магазині. Ви можете перемістити низькочастотні, низькопріоритетні вбудовані матеріали на дешевші рівні зберігання, такі як об'єктне зберігання (S3, GCS) і тільки перевантажувати їх у свій векторний індекс, коли це необхідно. Pro Tip 4: Оптимізація параметрів RAG Retrieval Отримання бази знань може бути неефективним і витрачати час на обчислення навіть при ідеально оновленій базі знань. Налаштування таких параметрів, як кількість отриманих документів (top-k) або налаштування порогів схожості може зменшити марні виклики до LLM без будь-якого шкідливого впливу на якість. Наприклад, скорочення топ-к до 6 може зберегти таку ж потужність на точність відповідей, але скоротити витрати на пошук і використання токенів у високих підлітків. Pro Tip 5: Автоматизувати перевірки якості, перш ніж дані йдуть вживо Нова база знань не буде корисною, якщо контент не має поганої якості або не відповідає вимогам.Впроваджуйте швидкі валідаційні трубопроводи, які гарантують, що немає подвійних вузлів, розбитих посилань, застарілих посилань та будь-якої невідповідної інформації перед поглинанням.Це фільтрація заздалегідь уникає непотрібних витрат на вбудовування інформації, яка ніколи не належала туди на першому місці - і це робить відповіді більш надійними. Останні думки Немає необхідності відчувати, що ви наповнюєте безглузду грошову яму, намагаючись тримати базу знань вашого помічника штучного інтелекту оновленою. Різні продумані поведінки можуть підтримувати речі правильними, чутливими та економічно ефективними, такими як часткове вживання, часткове оновлення вбудованих, змішане зберігання, оптимізоване відновлення та інтелектуальне забезпечення якості. Подумайте про це як про закупівлю: вам не потрібно купувати Ваш AI не потребує повної «трансплантації мозку» кожен раз — йому просто потрібен набір в потрібних місцях. Концентруйте свої ресурси там, де вони мають найбільше значення, і ви будете платити за свіжість і актуальність, а не за дорогі надбитки. Все
