Vespa.AI спонсировал этот пост.
Несколько лет назад моя дочь сказала мне, что ее школьный исследовательский проект был настолько глубоким, что ей пришлось рискнуть на всю страницу 3 Google. Этот момент застрял со мной, потому что показывает, насколько укоренился поиск в нашей жизни. «To Google» быстро превратился в глагол. Поиск был построен для человеческой скорости: доставить шорт -лист результатов, пусть пользователь сканирует, интерпретируйте, решите и даже перейдите на страницу 3, если это необходимо. В этом же фонде работают электронная коммерция, обнаружение контента, соблюдение и бесчисленные другие приложения.
Генеративный ИИ изменил ожидания почти в течение ночи. Вместо того, чтобы печатать ключевые слова, люди задают вопросы на простом языке и все более сложные. Они ожидают поиска не только для того, чтобы вернуть точные результаты, но и сделать тяжелую работу: ответьте на вопрос, суммировать исследования или даже решить проблему.
Генеративный ИИ быстро созревает
Несмотря на то, что это относительно недавнее явление, уже есть как минимум три уровня зрелости Геная:
- Уровень 1: Чатботы — «Ответь на мой вопрос».
- Уровень 2: Глубокие исследования — «Исследуйте это и отчитывайся».
- Уровень 3: Агентические системы — «решить мою проблему».
На уровнях 2 и 3 поиск становится сложным. Системы могут запускать десятки поисков для одной задачи. Вялый слой поиска не просто замедляет ситуацию; Это может нанести ущерб всему опыту.
Задача: обеспечение точности поиска в масштабе
Векторные базы данных сделали возможным поиск сходства, что позволяет крупным языковым моделям (LLMS) на основание ответов в больших неструктурированных наборах данных. Но только векторный поиск недостаточно. Поиск искусственного интеллекта производства нуждается в большем количестве: комбинирование семантического, ключевого слова и получения метаданных, применение ранжирования машинного обучения и постоянно изменяя структурированные и неструктурированные данные, все в масштабе.
Попытка соединить эти компоненты вместе в нескольких системах быстро достигает своих пределов. Пропускная способность, накладные расходы интеграции и мелкие соединения создают узкие места и точность разрушения, что является ключевым, поскольку люди редко подвергают сомнению ответы, которые предоставляет ИИ.
Введите платформу поиска ИИ
Поисковая платформа ИИ-это новый класс инфраструктуры, который делает поиск умнее, быстрее и масштабируемым, объединив классические методы поиска с современным поиском AI: вектор и тензор в встроенных пространствах, полнотекстовом поиске точности, многоэтапного рейтинга и вывода в реальном времени, с использованием машинных моделей и математики Tensor. Это обеспечивает точный поиск на скорости машины с фильтрацией и ранжированием, чтобы мгновенно обеспечить только самые релевантные ответы. Платформа поиска ИИ имеет решающее значение для упрощения разработки и развертывания генеративного ИИ на каждом уровне зрелости.
Почему это важно для предприятий
Основные платформы данных, такие как снежинка или постгры, теперь включают базовые возможности поиска вектора. Это хорошо для чат-ботов начального уровня, но не для клиентских глубоких исследований или агентских случаев использования искусственного интеллекта, когда скорость, масштаб и точность обеспечивают конкурентоспособность.
Для ИТ -директоров это создало раскол:
- Основное предприятие Genai: поддерживается действующими платформами, «достаточно хорошо» для простых внутренних задач.
- Advanced Enterprise Genai: для требований вариантов использования, связанных с клиентами, где только платформы поиска ИИ могут не отставать.
В этом ландшафте, чистого векторного вектора DBS, рискует быть маргинальной, зажатой между действующими платформами данных для простых вариантов использования, и платформами поиска искусственного интеллекта, которые обеспечивают масштаб, производительность и точность.
Компании, которые рано принимают поисковые платформы искусственного интеллекта, будут установить темп в эту новую эру. Поиск больше не просто утилита; Это становится основой бизнеса, управляемого ИИ. И, без сомнения, основание исследований моей дочери.
Vespa.AI-это платформа для создания приложений, управляемых искусственным интеллектом для поиска, рекомендаций, персонализации и тряпки. Он обрабатывает большие объемы данных и высокие показатели запросов, предлагая эффективные данные, вывод и управление логикой. Доступно как управляемый сервис, так и с открытым исходным кодом. Узнайте больше последних из Vespa.AI Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Тим Янг возглавляет маркетинг на Vespa.AI, опираясь на свой технический опыт для реализации стратегий, управляемых данными. Он начал свою карьеру в области крупномасштабного управления данными для таких предприятий, как British Telecom, T-Mobile, Shell, British Airways и Ford. Тим занимал ключевые маркетинговые роли … Подробнее от Тима Янга
