过时的知识库是人工智能助手领域最快的通往不可应用和错误的响应的途径。 根据研究,可以分类到高比例的AI工程响应可能会受到停滞或部分信息的影响,在某些情况下,每三次响应中就有一次。 助理的价值,无论它是用来回答客户的问题,帮助研究或驱动决策仪表板,都取决于它将能够更新最新的和最相关的数据的速度。 问题在于,信息的维护可以证明在技术上是密集的,也是昂贵的。获取增加的发电系统,管道和嵌入式正在以加速的速度扩散,并且应该不断更新,因此在处理效率低下时,支出会增加。 一个例子是重新处理整个数据集,而不是改变可以浪费计算、存储和带宽,不但会阻碍数据的准确性,还可能成为可怕的选择,错过的机会或用户信任的丧失的来源 - 随着使用的传播而增长的问题。 银色包装是,这可以更明智地和经济地攻击,强调随着时间的推移而发生的增量变化,加强检索并在摄入之前强制执行某种形式的低价值/高价值内容过滤,可以实现相关性和预算纪律。 以下是保持AI助理知识库的五种有效方法,而无需过度支出。 专业提示1:采用增量数据摄入,而不是完全重新加载 其中一个陷阱是在插入或编辑时重新加载整个可用数据,这样一个完整的重新加载方法在计算上是不有效的,而且增加了存储和处理的成本。 相反,采用增量摄入量来确定并根据新的或改变的数据采取行动. 更改数据捕获(CDC)或时刻印的差距将提供新鲜度,而无需花费几乎所有的时间运行管道。 专业提示2:为新内容使用按需嵌入更新 重新计算整个体内的嵌入是昂贵和不必要的(相反,选择性地更新新文档或更改文档的嵌入生成,只留下旧引擎)。 要更进一步,将这些更新分割为期限任务 - 例如 6-12 小时 - 这样 GPU/compute 可以被理想地使用. 它适合像 Pinecone、Weaviate 或 Milvus 这样的矢量数据库。 Pro 提示 3:为存档数据实施混合存储 不是所有的知识都是“热”的历史文档很少被查询不需要生活在你的高性能矢量商店. 您可以将低频率,低优先级嵌入到更便宜的存储层,如对象存储(S3,GCS)并只在需要时重新加载到您的矢量索引。 Pro 提示 4:优化 RAG 检索参数 获取知识库可能不高效,即使在完美更新知识库的情况下也消耗了计算时间。调整如获取的文档数量(top-k)或调整相似度门槛等参数,可以减少对LLM的无用的呼叫,而不会对质量产生任何不利影响。 例如,将 top-k 削减到 6 可以保持相同的答案准确性,但在高青少年中降低检索和代币使用成本。 专业提示5:在数据生效之前自动化质量检查 除非内容质量差或不符合,否则新提供的知识库将不可用。实施快速验证管道,以确保没有重复节点、破坏的链接、过时的参考和任何不相关的信息。 最后的想法 没有必要觉得你正在推动一个无底层的金钱坑,试图保持你的AI助理的知识库更新。各种有思维的行为可以使事情保持正确,响应性和成本效益,如零件摄入,嵌入式部分更新,混合存储,优化检索和智能质量保证。 把它当作杂货店购物:你不需要购买 你的人工智能不需要每次完成“大脑移植” - 它只需要在正确的地方进行升级。 把你的资源集中在他们最重要的地方,你会为新鲜性和相关性付出代价,而不是昂贵的过剩。 一切
