Generatywna Sztuczna Inteligencja jest niczym bez efektywnych wyszukiwarek
Autor: Everton Gago, Chief Data Officer w act digital
Możliwość wyszukiwania i pozyskiwania informacji w sposób precyzyjny i efektywny to absolutna konieczność. Jest to jeszcze bardziej widoczne w rozwijającej się dziedzinie Generatywnej Sztucznej Inteligencji (Generatywna AI), gdzie zaawansowane wyszukiwarki odgrywają kluczową rolę. Przyjrzyjmy się wspólnie znaczeniu i złożoności wyszukiwarek w dzisiejszych czasach.
Wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji jest kluczowe dla tworzenia odpowiedniego kontekstu
Żyjemy w świecie, w którym kontekst jest królem. Generatywna AI rewolucjonizuje różne sektory – od rozrywki po opiekę zdrowotną – i w dużym stopniu opiera się na informacjach dopasowanych kontekstowo. Wyszukiwarki działają więc jak „system nerwowy” tej nowoczesnej technologii.
Algorytmy AI, które dostarczają spersonalizowane rekomendacje konsumentom lub wspomagają podejmowanie decyzji medycznych, muszą mieć dostęp do ogromnych zbiorów danych. Skuteczne wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji zapewnia, że uzyskane wnioski są dokładne i możliwe do zastosowania. Bez odpowiedniej współpracy między Generatywną AI a wyszukiwarkami, trafność i zastosowanie tych algorytmów byłyby poważnie zagrożone.
Wyszukiwanie to kluczowy etap w tworzeniu istotnych kontekstów i wzbogacaniu możliwości Generatywnej Sztucznej Inteligencji. Modele tej sztucznej inteligencji są zaprojektowane do generowania treści – takich jak teksty, obrazy, a nawet muzyka – w oparciu o wzorce wyuczone z istniejących danych. Jednak aby uzyskać precyzyjne i spójne wyniki, modele te muszą zrozumieć istotę informacji dostępnych w internecie.
W tym kontekście wyszukiwanie semantyczne wyróżnia się jako zaawansowane podejście, które wykracza poza tradycyjne wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych. Koncentruje się na zrozumieniu znaczenia stojącego za zapytaniami, wychwytując intencję i ukryty kontekst. Jest to kluczowe dla stworzenia solidnej bazy wiedzy, umożliwiającej modelom Generatywnej AI wykorzystanie istotnych informacji w procesie tworzenia. Wyszukiwanie semantyczne korzysta również z dwóch koncepcji:
Jedną z najbardziej obiecujących technik w tej dziedzinie jest „neural search” – podejście wykorzystujące modele głębokiego uczenia do zrozumienia semantyki i intencji stojącej za zapytaniem. Modele te są trenowane, aby interpretować język naturalny w sposób bardziej precyzyjny i kontekstowy, dostarczając bardziej trafne i wartościowe wyniki.
Warto podkreślić: wyszukiwanie i stosowanie tych zaawansowanych technik wymaga głębokiej wiedzy z zakresu danych i inżynierii oprogramowania, a także odpowiednich zasobów obliczeniowych.
Ścisła współpraca między naukowcami danych, inżynierami i liderami biznesowymi
Złożoność współczesnych wyszukiwarek wymaga podejścia opartego na współpracy i interdyscyplinarności. Naukowcy zajmujący się danymi, inżynierowie i liderzy biznesowi muszą współpracować, aby zrozumieć potrzeby biznesu, opracować solidne rozwiązania techniczne i skutecznie je wdrożyć.
Liderzy biznesowi powinni być świadomi możliwości i ograniczeń technologii, podczas gdy naukowcy danych i inżynierowie powinni rozumieć cele i wymagania biznesowe. Ta ścisła współpraca jest kluczowa dla zrównania celów technologicznych i biznesowych, a także zapewnienia, że wyszukiwarki spełniają rosnące potrzeby Generatywnej SI i całego biznesu.
Możemy stwierdzić, że skuteczne wyszukiwarki to coś więcej niż tylko narzędzie technologiczne: są one istotnym elementem skutecznej strategii biznesowej w erze Generatywnej SI. Współzależność między wyszukiwaniem a Generatywną SI, choć nie zawsze oczywista, jest rzeczywistością, którą liderzy technologii i biznesu muszą rozpoznać i zaakceptować. Dzięki zaawansowanym podejściom, takim jak „neural search” i współpracy między różnymi dyscyplinami, firmy mogą wykorzystać tę współzależność do napędzania innowacji i wzrostu – czyli ewoluować!
act digital przeżywa z Tobą cyfrową ewolucję. Skontaktuj się z naszymi ekspertami i dowiedz się więcej.
