Chris Mahl, Tổng thống và Giám đốc điều hành tại Pryon – Loạt phỏng vấn

Chris Mahl là Tổng thống và Giám đốc điều hành tại Pryon. Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm tại các công ty phần mềm doanh nghiệp nổi tiếng nhất thế giới, Chris chuyên về việc mở rộng chiến lược thị trường và vận hành cho các công ty công nghệ ở tất cả các giai đoạn phát triển.

Pryon cung cấp một con đường đáng tin cậy, an toàn và đã được chứng minh để triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong các doanh nghiệp. Các động cơ nạp và truy xuất hàng đầu của Pryon có thể được kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn tạo sinh để thực hiện tạo sinh tăng cường bằng truy xuất và cung cấp các câu trả lời chính xác, tức thời và có thể xác minh tại quy mô doanh nghiệp.

Pryon tập trung vào Tạo sinh Tăng cường bằng Truy xuất (RAG). Bạn có thể giải thích cách tiếp cận của bạn về truy xuất khác với các hệ thống tìm kiếm và quản lý kiến thức được hỗ trợ bởi AI khác như thế nào?

Cách tiếp cận của Pryon về truy xuất nổi bật vì Động cơ Truy xuất của chúng tôi có thể truy cập nội dung theo thời gian thực từ các nguồn đa dạng như tệp PDF, hình ảnh, trang web và video trong khi duy trì quyền riêng tư dữ liệu mà không có sự phụ thuộc bên ngoài. Chúng tôi đã kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa với thuộc tính dữ liệu粒 để đạt được độ chính xác truy xuất hơn 90%. Không giống như nhiều hệ thống, hệ thống của chúng tôi mở rộng hiệu quả cho các tổ chức lớn, cho phép các nhóm đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên cơ sở kiến thức hiện có của họ.

Động cơ Nạp của Pryon được thiết kế để cấu trúc một lượng lớn nội dung đa phương tiện. Điều gì làm cho quá trình nạp của bạn độc đáo và nó làm thế nào để tăng cường độ chính xác của truy xuất?

Động cơ nạp của Pryon có thể xử lý nội dung đa phương tiện – trích xuất câu trả lời từ âm thanh, hình ảnh, văn bản và video trên các nguồn khác nhau. Điều này giải quyết vấn đề cơ bản về dữ liệu bị ngắt kết nối trong các doanh nghiệp. Với dữ liệu không cấu trúc tăng trưởng hơn 50% mỗi năm, động cơ nạp của chúng tôi biến đổi thông tin bị phân tán thành kiến thức cấu trúc và có thể hành động. Quá trình này được thiết kế cho bảo mật và quyền riêng tư, giữ cho dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm được bảo vệ trong khi làm cho nó hữu ích ngay lập tức.

Hệ thống Truy xuất của bạn hứa hẹn mang lại câu trả lời tức thời, chính xác và có thể xác minh. Pryon đảm bảo độ chính xác và giảm thiểu các ảo giác khi trích xuất thông tin như thế nào?

Pryon đảm bảo độ chính xác và giảm thiểu các ảo giác thông qua một số cơ chế. Công nghệ của chúng tôi kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa với thuộc tính dữ liệu粒, có nghĩa là các câu trả lời có thể được truy xuất trở lại nguồn gốc cụ thể của chúng. Sự thuộc tính này là quan trọng cho việc xác minh. Hệ thống của chúng tôi truy cập nội dung theo thời gian thực từ nguồn gốc thay vì dựa vào các cơ sở kiến thức có thể đã lỗi thời hoặc không đầy đủ. Sự kết nối trực tiếp này với các tài liệu nguồn, kết hợp với độ chính xác truy xuất cao (hơn 90%) của chúng tôi, giảm đáng kể rủi ro của các ảo giác mà nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo sinh phải đối mặt.

Làm thế nào Pryon xử lý các cập nhật theo thời gian thực cho thông tin, đặc biệt là trong các môi trường động như chính phủ, năng lượng và chăm sóc sức khỏe?

Pryon đảm bảo truy cập theo thời gian thực vào thông tin cập nhật nhất thông qua việc đồng bộ hóa nội dung linh hoạt và theo yêu cầu. Người dùng có thể kích hoạt đồng bộ hóa nội dung thông qua Cổng quản trị của chúng tôi hoặc tự động hóa các cập nhật bằng cách sử dụng Sync-API của chúng tôi trên cơ sở định kỳ – cho dù hàng tuần, hàng ngày hoặc thậm chí hàng giờ, tùy thuộc vào nhu cầu hoạt động. Quá trình kiểm tra delta của chúng tôi tối ưu hóa hiệu quả bằng cách chỉ cập nhật nội dung đã thay đổi, đảm bảo truy xuất kiến thức nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm tài nguyên trong các môi trường quan trọng như chính phủ, năng lượng và chăm sóc sức khỏe.

Pryon hợp tác với các cơ quan chính phủ và quốc phòng. Mặc dù chi tiết thường được phân loại, bạn có thể thảo luận về một trường hợp sử dụng trong đó AI của bạn đã cải thiện đáng kể việc ra quyết định hoặc hiệu quả hoạt động?

Pryon hợp tác với một loạt các cơ quan quốc phòng và tình báo, bao gồm Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân (AFRL) và Văn phòng Kỹ thuật số và Trí tuệ Nhân tạo (CDAO), để giúp hợp lý hóa hoạt động và cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn và thông minh hơn.

Một ví dụ mạnh mẽ là sự hợp tác của chúng tôi với Văn phòng Chuyển đổi Số của Bộ Không quân Hoa Kỳ (DAF DTO). Đội này hỗ trợ nhân viên mua sắm và bảo trì thường cần tìm thông tin quan trọng bị chôn vùi trên hàng trăm nghìn trang web và tài liệu. Cùng nhau, chúng tôi đã ra mắt DTO Wingman, một trợ lý được hỗ trợ bởi AI cung cấp câu trả lời chính xác và theo thời gian thực cho các câu hỏi phức tạp – hoàn chỉnh với thuộc tính nguồn.

Thay vì tìm kiếm thủ công các tài liệu chính sách hoặc quy định, người dùng có thể đơn giản đặt câu hỏi như “Tôi được ủy quyền mua gì với thẻ du lịch của mình?” hoặc “Bộ luật Số hóa là gì và nó liên quan đến việc mua sắm như thế nào?” AI trả về các phản hồi chính xác và thậm chí giúp tạo báo cáo và tài liệu trình bày nhanh chóng.

Bằng cách cung cấp cho nhân viên Không quân và Lực lượng Vũ trụ quyền truy cập tức thời vào các câu trả lời đáng tin cậy, DTO Wingman đang giúp các đội làm việc hiệu quả hơn và cung cấp hướng dẫn đáng tin cậy và kịp thời cho nhân viên cấp cao và người ra quyết định.

Công việc của bạn trong lĩnh vực khoa học đời sống đề cập đến nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI. Hệ thống của Pryon giúp các nhà nghiên cứu điều hướng các tập dữ liệu lớn như PubMed hoặc kho lưu trữ nghiên cứu riêng như thế nào?

Hệ thống của Pryon giúp các nhà nghiên cứu điều hướng các tập dữ liệu lớn như PubMed hoặc kho lưu trữ nghiên cứu riêng thông qua một số khả năng chính.

Chất lượng nghiên cứu được cải thiện:

• Giảm thiểu lỗi của con người: Việc thu thập dữ liệu cập nhật theo thời gian thực đảm bảo ít bỏ sót các bài viết hoặc bằng chứng bị bỏ qua.
• Được hỗ trợ bởi bằng chứng: Mỗi câu trả lời đều dựa trên tài liệu gốc, thúc đẩy việc đưa ra kết luận dựa trên dữ liệu, được nguồn gốc từ câu mà nó đến.

Bảo vệ nội dung nhạy cảm:

• Tính bảo mật: Duy trì các biện pháp kiểm soát truy cập và mã hóa dữ liệu nghiêm ngặt, thiết yếu cho các tập dữ liệu độc quyền hoặc liên quan đến bệnh nhân.
• Tuân thủ: Với dữ liệu được quản lý bởi các quy định như HIPAA hoặc GDPR, các nhà nghiên cứu có thể tin tưởng rằng thông tin nhạy cảm được bảo vệ.

Đối với dịch vụ khách hàng và bán hàng, AI của Pryon so sánh với các giải pháp chatbot và CRM truyền thống như thế nào về việc tăng hiệu quả và giảm tải hỗ trợ?

Các tương tác dịch vụ khách hàng/bán hàng thường phải cân bằng giữa độ chính xác và sự linh hoạt của các giải pháp chatbot/CRM. Vì việc đưa ra câu trả lời không chính xác cho khách hàng là không thể chấp nhận được và có thể có hậu quả pháp lý, nhiều nhà cung cấp chatbot và các giải pháp AI đối话 truyền thống chọn hạn chế sự linh hoạt của giải pháp với các tương tác kiểu “FAQ chỉ” cứng nhắc.

Điều này gây khó khăn cho nhà cung cấp, đòi hỏi phải mã hóa thủ công các câu trả lời cụ thể cho các câu hỏi thường gặp, và cung cấp trải nghiệm kém cho khách hàng, người có giao diện của một chatbot nhưng trải nghiệm không linh hoạt hoàn toàn, không khác gì việc đọc một FAQ. Các nhà cung cấp khác chọn sử dụng trải nghiệm tạo sinh linh hoạt hơn với ít ràng buộc hơn đối với mô hình ngôn ngữ lớn, tuy nhiên do thiếu khả năng truy xuất chính xác, điều này liên quan đến việc nhồi nhét toàn bộ danh mục sản phẩm hoặc trang web vào cửa sổ ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ lớn, giảm độ chính xác của đầu ra, có thể là thảm họa.

Nghệ thuật và khoa học của RAG là về việc tối đa hóa tín hiệu (sự thật) và giảm thiểu tiếng ồn (nội dung không liên quan thường làm混乱 mô hình ngôn ngữ lớn). Độ chính xác của việc truy xuất của Pryon – có thể nguồn gốc câu trả lời ở mức độ câu cụ thể trên tất cả tài liệu của bạn – có nghĩa là dịch vụ khách hàng và bán hàng không còn phải đánh đổi giữa độ chính xác và sự linh hoạt.

Bạn thấy thách thức lớn nhất trong việc áp dụng AI trong doanh nghiệp hiện nay là gì, đặc biệt là với các hệ thống dựa trên RAG?

Mặc dù chắc chắn đây là điều chúng tôi tìm thấy trong các tương tác của mình với thị trường, nhưng nó cũng ngày càng được công nhận rằng ‘dữ liệu sẵn sàng cho AI’ (hoặc sự thiếu hụt của nó) là điểm thất bại lớn nhất cho các triển khai AI. 

• 91% các giám đốc điều hành trong một cuộc khảo sát của Harvard Business Review cho biết một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy là điều cần thiết cho việc triển khai AI thành công.
• McKinsey đã tìm thấy rằng 70% các sáng kiến GenAI phải đối mặt với các thách thức liên quan đến dữ liệu, với chỉ 1% dữ liệu quan trọng của doanh nghiệp được phản ánh trong các mô hình ngày nay.
• Tờ Wall Street Journal đã trích dẫn độ tin cậy là mối quan tâm hàng đầu cho việc áp dụng đại lý AI – một vấn đề gắn liền với chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu.
• Gartner đã xác định sự thiếu hụt dữ liệu sẵn sàng cho GenAI là lý do hàng đầu cho các triển khai thất bại.

Dữ liệu sẵn sàng cho AI vượt ra ngoài việc vector hóa các tài liệu word của bạn – nó là về việc thống nhất các nguồn bị cô lập, làm việc với các định dạng phức tạp như đầu vào đa phương tiện, làm sạch dữ liệu của bạn, tăng cường dữ liệu của bạn, đưa nó vào một định dạng mà mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm việc, chia nhỏ nó ở mức độ粒 hợp lý để duy trì độ chính xác tối ưu và giảm chi phí, lập chỉ mục thông minh, kết nối nó với một hệ thống truy xuất hiệu suất cao, v.v.

Đây là những thách thức lớn đòi hỏi phải có năng lực và công cụ chuyên dụng – trong một cuộc khảo sát các nhà xây dựng RAG đang phát triển các giải pháp trong các doanh nghiệp lớn mà Pryon đã thực hiện, việc chuẩn bị dữ liệu được xếp hạng là phần khó nhất, tốn thời gian và kỹ thuật nhất trong quá trình xây dựng, ngay sau đó là truy xuất thông tin.

Làm thế nào bạn phân biệt bộ RAG của Pryon với các giải pháp doanh nghiệp được cung cấp bởi Microsoft , Google (GOOGL ) hoặc OpenAI?

Sự khác biệt cụ thể thay đổi từ người chơi này sang người chơi khác, nhưng ở mức độ cao, các công ty công nghệ lớn đang tập trung vào việc trở thành ‘giao diện’ với AI tại nơi làm việc. Pryon tập trung vào mức độ cơ bản hơn của ngăn xếp – lớp kiến thức. Pryon giải quyết các vấn đề sâu sắc về chuẩn bị dữ liệu và truy xuất trong khi các công ty công nghệ lớn tập trung vào việc cung cấp các giải pháp AI rộng rãi có thể phục vụ một số trường hợp sử dụng RAG đơn giản nhưng thường bị phá vỡ khi các trường hợp sử dụng thực tế của doanh nghiệp và chính phủ trở nên phức tạp. Pryon cũng có thể bổ sung cho các hệ thống này, với nội dung được tạo bởi Copilot, Gemini hoặc GPT cắm vào Lớp kiến thức của Pryon để được tổ chức và sẵn sàng cho các ứng dụng và đại lý hạ nguồn sử dụng.

Với các quy định về AI đang phát triển, chẳng hạn như Đạo luật AI của EU và Hướng dẫn AI của Mỹ, Pryon tiếp cận việc tuân thủ và sử dụng AI một cách đạo đức như thế nào?

Khi các quy định về AI tiếp tục phát triển trên toàn cầu, Pryon vẫn cam kết tuân thủ và triển khai AI một cách có trách nhiệm. Cách tiếp cận của chúng tôi phù hợp với các khuôn khổ như Đạo luật AI của EU, Hướng dẫn AI của Mỹ và các nguyên tắc Trí tuệ Nhân tạo Có trách nhiệm (RAI) của Bộ Quốc phòng, đảm bảo các giải pháp AI của chúng tôi là đáng tin cậy, minh bạch và có thể quản lý. Thông qua việc tuân thủ khuôn khổ RAI SHIELD, chúng tôi tích hợp đánh giá nghiêm ngặt, khả năng theo dõi và giám sát liên tục trên toàn bộ vòng đời AI – ưu tiên bảo mật, công bằng và hiệu suất. Bằng cách nhúng những phương pháp hay nhất này vào phương pháp luận triển khai của chúng tôi, Pryon trao quyền cho các tổ chức khai thác AI một cách có trách nhiệm trong khi đáp ứng các tiêu chuẩn quy định và đạo đức cao nhất.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Pryon.