Dự đoán 2025: Năm của Trí tuệ nhân tạo hợp chất cho Việc áp dụng Doanh nghiệp

Năm mới sẽ mang lại việc áp dụng trí tuệ nhân tạo theo những cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây, sau khi tái định hướng những gì chúng ta hiện biết có thể đạt được trong doanh nghiệp. Biểu đồ kiến thức hỗ trợ trí tuệ nhân tạo hợp chất sẽ đứng đầu và trung tâm khi chúng thêm nhiên liệu để chuyển đổi thông tin không cấu trúc thành kiến thức có thể hành động. Cùng với các công cụ khác như GraphRAG giúp Trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI) hiệu quả hơn, chúng sẽ tiếp tục mở đường cho cách trí tuệ nhân tạo tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Xem xét thực tế về những gì có thể được thực hiện với Mô hình Trí tuệ nhân tạo sinh sẽ mang lại năm của trí tuệ nhân tạo 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 trí tuệ nhân tạo cho người dùng doanh nghiệp, các mô hình vẫn chưa đủ trên自己的 để giải quyết các vấn đề phức tạp. Hãy lấy chúng ta, con người, ví dụ, chúng ta thông minh và hiệu quả hơn với các công cụ, và chúng ta đã có thể đạt được nhiều hơn với quyền truy cập vào máy tính, thư viện và máy tính. Chúng ta không thể mong đợi các mô hình ngôn ngữ làm mọi thứ chúng ta cần chúng làm tại giai đoạn này, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp, mà không có công cụ phù hợp. Thêm biểu đồ kiến thức hỗ trợ khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo hợp chất sẽ cho phép hệ thống được tận dụng và được hưởng lợi rộng rãi trong doanh nghiệp.

Một cuộc cách mạng về xếp hạng thông tin với GraphRAG

Trong 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 đổi mới 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递归 này chỉ có thể 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 ta đã thấy sự tiến hóa của cách người dùng nhận được thông tin cấu trúc về các thực thể thực tế khi tìm kiếm.

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

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

Giao diện của internet đang thay đổi, cuộc sống hàng ngày của chúng ta sẽ thấy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trước lực lượng lao động

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

Giống như hầu hết các đổi mới 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 mà lý lẽ và phát triển mẫu tự nhiên cho thói quen hàng ngày của chúng ta. Khi chúng ta bắt đầu thấy mọi người dựa nhiều hơn vào hỗ trợ cá nhân bên ngoài công việc, kỳ vọng của việc có các trợ lý tương tự tại nơi làm việc sẽ theo sát.

Tái định hướng ngân sách cho việc triển khai Trí tuệ nhân tạo sinh trong doanh nghiệp

Bây giờ chu kỳ hype trí tuệ nhân tạo đã qua, mọi người đang thực tế hơn trong cách tiếp cận GenAI. Trong năm rưỡi qua, nhiều người đã chi một phần lớn ngân sách của họ cho GenAI, và họ có thể đã đặt các lĩnh vực quan trọng khác của dấu chân IT và dữ liệu trên mặt sau và đầu tư thấp. Vì vậy, năm tới, chúng ta sẽ thấy nhiều tổ chức định hướng lại ngân sách tốt hơn để làm nhiều hơn. Bây giờ chúng ta đã có tầm nhìn và tiếp xúc với cách GenAI có thể hoạt động hoặc không hoạt động cho một tổ chức, các doanh nghiệp có thể cân bằng đầu tư giữa GenAI và tất cả các sáng kiến quan trọng khác.