知識圖譜作為連接結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大語言模型的關(guān)鍵技術(shù),正在引起企業(yè)界的廣泛關(guān)注。它可以幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,提高AI應(yīng)用的準(zhǔn)確性和可解釋性。雖然構(gòu)建知識圖譜仍存在技術(shù)挑戰(zhàn),但結(jié)合生成式AI的新方法正在簡化這一過程,有望加速知識圖譜在企業(yè)中的應(yīng)用和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。
檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 技術(shù)已成為企業(yè)利用專有數(shù)據(jù)優(yōu)化大語言模型 (LLM) 輸出的黃金標(biāo)準(zhǔn)。該技術(shù)能夠?qū)⑵髽I(yè)特定的知識融入 LLM,從而提升生成式 AI 服務(wù)的質(zhì)量和相關(guān)性。然而,如何在企業(yè)范圍內(nèi)大規(guī)模應(yīng)用 RAG 仍面臨挑戰(zhàn)。本文探討了通過 RAGOps 和智能代理等新興方法來擴(kuò)展 RAG 的潛力,為企業(yè)提供更強(qiáng)大的生成式 AI 能力。