Dự đoán năm 2025: Năm của AI hợp chất để áp dụng cho doanh nghiệp

Năm mới sẽ chứng kiến ​​sự ứng dụng AI theo những cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây, sau khi hiệu chỉnh lại những gì chúng ta hiện biết có thể đạt được trong doanh nghiệp. Sơ đồ tri thức hỗ trợ AI hợp chất sẽ là trọng tâm khi chúng bổ sung nhiên liệu để chuyển đổi thông tin phi cấu trúc thành kiến ​​thức có thể hành động. Cùng với các công cụ khác như Đồ thịRAG điều đó làm Trí tuệ nhân tạo (GenAI) hiệu quả hơn, chúng sẽ tiếp tục mở đường cho cách AI tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Quan điểm thực tế về những gì có thể thực hiện được với các mô hình AI tạo sinh sẽ mang đến năm của AI hợp chất

Các tổ chức đang bắt đầu triển khai tiềm năng của GenAI để giải quyết các vấn đề thực tế. Trong năm mới, chúng ta sẽ thấy nó được áp dụng theo những cách chưa từng thấy trước đây, nhưng khi nói đến việc áp dụng AI cho người dùng doanh nghiệp, các mô hình vẫn chưa đủ để tự giải quyết các vấn đề phức tạp. Lấy con người làm ví dụ, chúng ta thông minh hơn và hiệu quả hơn với các công cụ, và chúng ta có thể hoàn thành nhiều việc hơn khi có quyền truy cập vào máy tính, thư viện và máy tính. Chúng ta không thể mong đợi các mô hình ngôn ngữ thực hiện mọi thứ chúng ta cần ở giai đoạn này, đặc biệt là trong bối cảnh doanh nghiệp, nếu không có công cụ phù hợp. Việc thêm biểu đồ kiến ​​thức hỗ trợ khối lượng công việc AI hợp chất sẽ cho phép các hệ thống được tận dụng rộng rãi và hưởng lợi từ bên trong doanh nghiệp.

Một cuộc cách mạng về xếp hạng thông tin với GraphRAG

Vào những ngày đầu của Internet, các công cụ tìm kiếm chính là AltaVista và Lycos. Một truy vấn tìm kiếm sẽ lập chỉ mục tất cả các từ trên một trang và cung cấp kết quả theo thứ hạng trang. Cuối cùng, Google đã phát minh lại điều này bằng cách xem xét cách các trang liên quan đến nhau. Các trang trở nên quan trọng hơn nếu các trang quan trọng khác được trỏ đến chúng. Quy tắc đệ quy này chỉ khả thi khi bạn xem web như một biểu đồ. Đây là cách chúng ta kết thúc với Google và thứ hạng trang mà chúng ta biết ngày nay. Hơn nữa, khi Google bắt đầu chuyển đổi dữ liệu văn bản thành biểu đồ kiến ​​thức vào năm 2012, chúng tôi đã thấy sự thay đổi trong cách người dùng tiếp nhận thông tin có cấu trúc về các thực thể trong thế giới thực khi tìm kiếm.

Trong năm tới, sẽ có một sự tiến triển tương tự như chúng ta đã thấy với internet từ tìm kiếm từ khóa đến tìm kiếm dựa trên cấu trúc mạng và đồ thị. Tìm kiếm dựa trên văn bản đã chuyển đổi thành biểu diễn có cấu trúc cũng sẽ xảy ra với các mô hình ngôn ngữ, mang lại lợi ích rất lớn cho các doanh nghiệp. Khi chúng ta tiến triển với GenAI, chúng ta bắt đầu thấy điều gì đó tương tự với GenAI tận dụng GIẺ, chuyển đổi mọi từ hoặc mọi phần của tài liệu thành một vectơ, cho phép chúng ta lấy một câu hỏi và ánh xạ nó với từng từ riêng lẻ trong tài liệu.

Tôi tin rằng lần lặp lại tiếp theo của tìm kiếm sẽ chuyển sang sử dụng kết hợp giữa biểu đồ kiến ​​thức và RAG. Điều này thực hiện là tham chiếu chéo các tài liệu và nhanh chóng tìm thấy chúng có điểm chung và liên kết chúng như một kết nối khi nó hoạt động để trả lời truy vấn. Theo thời gian, rất có thể hầu hết những gì chúng ta đã ghi lại sẽ được chuyển đổi thành thông tin có cấu trúc sẽ được đưa vào biểu đồ kiến ​​thức cho phép lý luận xảy ra khi chúng ta được yêu cầu thực hiện truy vấn tìm kiếm. Sẽ có sự nhấn mạnh vào việc chuyển đổi nhanh chóng thông tin văn bản phi cấu trúc thành thông tin có cấu trúc cho kiến ​​thức biểu tượng để nó có thể hành động được.

Giao diện của Internet đang thay đổi, cuộc sống hàng ngày của chúng ta sẽ chứng kiến ​​việc áp dụng AI trước lực lượng lao động

Là một người lớn lên cùng Google, không thể tránh khỏi việc nhận thấy rằng giao diện của internet đang bắt đầu thay đổi. Sự gia tăng của việc áp dụng ChatGPT đã tiến triển thành cơ chế chính cho cách thế hệ tiếp theo giao tiếp với internet. Khi chúng ta tiếp tục thấy sự áp dụng này vào năm 2025 và sau đó, nó sẽ có tác động đáng kể đến cách các ngành công nghiệp như quảng cáo phát triển để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Giống như hầu hết các cải tiến công nghệ, chúng ta sẽ triển khai chúng trong cuộc sống cá nhân trước. Tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy điều này xảy ra với các trợ lý cá nhân như Siri hoặc Alexa dựa trên các mô hình ngôn ngữ lý luận và phát triển các mô hình tự nhiên cho thói quen hàng ngày của chúng ta. Khi chúng ta bắt đầu thấy mọi người dựa nhiều hơn vào sự hỗ trợ cá nhân bên ngoài công việc, kỳ vọng có những trợ lý tương tự tại nơi làm việc của họ cũng sẽ theo sau.

Hiệu chỉnh lại ngân sách để triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp

Bây giờ, khi chu kỳ cường điệu AI đỉnh cao đã qua, mọi người thực tế hơn nhiều trong cách tiếp cận GenAI. Trong năm rưỡi qua, nhiều người đã chi một phần lớn ngân sách của mình cho GenAI và họ có thể đã gác lại các lĩnh vực quan trọng khác của dấu chân CNTT và dữ liệu và đầu tư không đủ. Vì vậy, vào năm tới, chúng ta sẽ thấy nhiều tổ chức hiệu chỉnh ngân sách tốt hơn để làm nhiều hơn. Bây giờ, khi chúng ta có khả năng hiển thị và tiếp xúc về cách GenAI có thể hoạt động hoặc không hoạt động đối với một tổ chức, các doanh nghiệp đó có thể cân bằng khoản đầu tư giữa GenAI và tất cả các sáng kiến ​​quan trọng khác.