Beyond Vector Search: The Rise of the Agentic Knowledge Layer
В корпоративной среде первоначально ожидали идеального знания от ИИ, но в реальности агенты испытывают трудности с корпоративными знаниями. Традиционный векторный поиск уступил место новой архитектуре памяти, так как не справляется с сложными задачами. Для эффективной работы ИИ необходимо предоставлять данные в уместной форме, а не просто перегружать модель большим контекстом.
Что забрать из ролика в дело
Вводная
Рассматривается образец цифрового всезнающего оракула и ожидания идеального знания от ИИ.
Проблемы с реализацией
Алгоритмы не справляются с корпоративными знаниями, и агенты испытывают трудности в выполнении задач.
Новая архитектура памяти
Проблемы с традиционным векторным поиском и необходимостью новой архитектуры памяти для ИИ.
Затраты на контекст
Агенты теряют нить рассуждений и должны постоянно заново читать документы и переспрашивать пользователя.
Формы данных и подходы
Для работы с документами, таблицами, графами и текстом необходимы разные технологии и архитектуры.
Оператору входа в AI buyanov.io необходимо оркестровать различные формы знаний и технологии для эффективной работы с корпоративными данными, автоматизировать процессы и предоставлять уместный контекст для моделей ИИ.