Naštvalo vás ChatGPT tím,
že vám nedává správnou odpověď?
LLM modely velmi často poskytují nesprávné nebo zavádějící informace, přestože
že LLM má tyto informace k dispozici. Proč tomu tak je?
AI je tak dobrá,
jak dobrá jsou vaše data
Crap in, crap out.
Vždy záleží na kvalitě vstupních dat, z nichž je dataset pro AI agenty vytvořen. Pokud jsou vstupní data velmi strukturovaná nebo postrádají kontext, dají se očekávat špatné a nepřesné odpovědi.
CO JE PŘÍČINOU PROBLÉMU?
Automatický data-processing.
Většina řešení na trhu, která jsou založená na GPT, zpracovává data automaticky, a neumí se vypořádat s chybami, které vstupní data obsahují. Pokud dataset obsahuje chyby, kvalita odpovědí se opět snižuje.
Klíčem je kontext
Nezapomeňte na kontext.
Většina konkurenčních AI nástrojů nezohledňuje při zpracování informací původní strukturu obsahu. V důsledku toho mohou AI agenti postrádat kontext potřebný k vytvoření správné a přesné odpovědi.
Vektorové databáze nestačí
Nespoléhejte se na vektorovou databázi.
Všechny tradiční nástroje, které používají GPT jako znalostní AI asistenty, používají vektorovou databázi k ukládání informací specifických pro danou doménu. Ta však nemá dostatečný kontext, a proto jsou odpovědi asistenta často nepřesné či zcela chybné.
Králem je Přesnost!
Kaila nabízí market-leading 95% přesnost odpovědí generovaných ze vstupního datasetu.
osobní přístup
Na vašich datech nám záleží.
Vstupní data sice zpracováváme automaticky, ale náš tým poté soubor dat vyčistí a doplní chybějící souvislosti, které jsou důležité pro dosažení maximálně kvalitní a přesné odpovědi.
Čím vynikáme
Nejvyšší přesnost na trhu.
Naše jedinečná technologie Neural Graph výrazně zvyšuje přesnost odpovědí z našeho KaiLLM na základě vloženého externího souboru dat a zvyšuje porozumění dotazu uživatele i kvalitu odpovědi.
Proč dosahujeme nejlepších výsledků
Technologie Neural Graph.
Nad LLM modelem jsme vyvinuli další AI vrstvu. Neural Graph propojuje související data, aby zachytil význam a vztahy, a poskytl LLM modelu kontext, který tradiční vektorové databáze postrádají. Kaila kombinuje propojenost znalostních grafů se škálovatelností vektorových databází.
Porovnání kvality odpovědí LLM na základě daného souboru dat
