Extraktivní AI

Extraktivní AI je specializovaná oblast umělé inteligence zaměřená na identifikaci a získávání konkrétních informací z existujících datových zdrojů. Na rozdíl od generativní AI, která vytváří nový obsah, je extraktivní AI navržena tak, aby vyhledávala přesné údaje ve strukturovaných i nestrukturovaných datech. Díky využití pokročilých technik zpracování přirozeného jazyka (NLP) dokáže extraktivní AI porozumět lidské řeči a extrahovat smysluplné informace z různých formátů, jako jsou textové dokumenty, obrázky, zvukové soubory a další.

V jádru funguje extraktivní AI jako inteligentní datový těžař. Prochází velké objemy informací a hledá relevantní úryvky, které odpovídají dotazu nebo klíčovým slovům uživatele. Tato schopnost činí extraktivní AI neocenitelnou v úlohách, kde je vyžadována přesnost, transparentnost a kontrola nad získanými informacemi. Zajišťuje, že uživatelé dostávají přesné odpovědi přímo z ověřených zdrojů.

Jak funguje Extraktivní AI?

Extraktivní AI pracuje kombinací sofistikovaných NLP technik a algoritmů strojového učení. Proces zahrnuje několik klíčových kroků:

1. Zpracování vstupních dat:
   • Systém přijímá různé formáty dat, jako jsou textové dokumenty, PDF, e-maily, obrázky a další.
   • Data jsou předzpracována pro sjednocení formátů a přípravu k analýze.
2. Tokenizace:
   • Textová data jsou rozdělena na menší jednotky zvané tokeny (slova nebo fráze).
   • Tokenizace umožňuje analýzu jazykových struktur.
3. Označování slovních druhů:
   • Každý token je označen podle své gramatické role (např. podstatné jméno, sloveso, přídavné jméno).
   • Tento krok pomáhá pochopit syntaktické vztahy mezi slovy.
4. Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER):
   • Systém rozpoznává a třídí klíčové entity v textu, jako jsou jména osob, organizací, místa, data nebo peněžní hodnoty.
   • NER umožňuje extrakci specifických informací relevantních pro dotaz.
5. Sémantická analýza:
   • Systém interpretuje význam a kontext slov a vět.
   • Rozumí synonymům, antonymům i kontextovým nuancím.
6. Zpracování dotazu:
   • Uživatel zadá dotaz nebo klíčová slova popisující požadovanou informaci.
   • Systém interpretuje dotaz a určí parametry vyhledávání.
7. Vyhledání informací:
   • Pomocí indexace a vyhledávacích algoritmů systém prohledává data a hledá shody s dotazem.
   • Relevantní úryvky jsou identifikovány a extrahovány.
8. Prezentace výsledků:
   • Získané informace jsou uživateli předloženy v přehledné a organizované podobě.
   • Systém může také uvést zdroj nebo kontext, odkud byly informace získány.

Tento systematický přístup umožňuje extraktivní AI dodávat přesné a spolehlivé informace přímo z existujících dat, což zajišťuje důvěryhodnost i transparentnost.

Rozdíl mezi Extraktivní a Generativní AI

Pochopení rozdílu mezi extraktivní a generativní AI je klíčové pro správný výběr nástroje pro konkrétní aplikaci.

Obě technologie využívají AI a NLP, ale extraktivní AI se soustředí na přesnost a vyhledávání, zatímco generativní AI klade důraz na kreativitu a tvorbu nového obsahu.

Příklad 1: Extrakce dat z faktur

Firma denně zpracovává přes 1 000 faktur od různých dodavatelů, z nichž každá má jedinečný formát. Ruční zadávání údajů z faktur je časově náročné a náchylné k chybám.

• Automatizace zadávání dat:
  Systém automaticky extrahuje klíčové údaje z faktur, jako je název dodavatele, datum vystavení, částky a položky.
• Zachování tabulkových struktur:
  Systém uchovává tabulkové formáty faktur, což zajišťuje integritu dat.
• Kategorizace:
  Extrahovaná data jsou tříděna do kategorií, například obecné informace, údaje o dodavateli a položky.

Přínosy:

• Přesnost: Dosahuje až 99% přesnosti při extrakci dat.
• Efektivita: Výrazně zkracuje dobu zpracování.
• Úspora nákladů: Snižuje provozní náklady spojené s ručním zadáváním dat.

Příklad 2: Analýza právních dokumentů pomocí extraktivní AI

Právní kancelář potřebuje zkontrolovat tisíce smluv a identifikovat ustanovení týkající se důvěrnosti a konkurenčních doložek. Pomocí extraktivní AI:

• Identifikace ustanovení:
  AI systém prohledá smlouvy a extrahuje ustanovení týkající se důvěrnosti a konkurenčních dohod.
• Hodnocení rizik:
  Označí ustanovení, která mohou představovat rizika nesouladu nebo konflikty s existujícími dohodami.
• Generování shrnutí:
  Poskytuje shrnutí klíčových smluvních závazků pro rychlou orientaci.

Přínosy:

• Úspora času: Zkracuje čas potřebný na ruční kontrolu dokumentů.
• Vyšší přesnost: Minimalizuje riziko přehlédnutí klíčových ustanovení.
• Lepší compliance: Podporuje dodržování právních a regulačních předpisů.

Příklad 3: Zlepšení zákaznické podpory

Technologická společnost chce zlepšit zkušenost zákaznické podpory. Nasazením extraktivní AI:

• Využití báze znalostí:
  Extrahuje odpovědi z rozsáhlé databáze podpůrných dokumentů.
• Rychlé odpovědi:
  Poskytuje zákazníkům okamžité a přesné odpovědi na jejich dotazy.
• Podpora agentů:
  Dodává podpůrným agentům relevantní informace během komunikace.

Přínosy:

• Vyšší spokojenost zákazníků: Rychlejší řešení problémů.
• Menší zátěž: Snižuje počet požadavků vyžadujících zásah člověka.
• Konzistentní kvalita podpory: Zajišťuje přesné a jednotné odpovědi.

Výzkum v oblasti Extraktivní AI

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Publikováno: 2024-09-12
   Autoři: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Tato studie se zabývá efektivitou nasazení edge AI modelů ve scénářích řízených velkými cloudovými AI modely. Zmiňuje výzvy spojené s přizpůsobením edge AI modelů pro specifické uživatelské aplikace a právní problémy vyplývající z nevhodného lokálního trénování. Autoři navrhují framework „DiReDi“, který zahrnuje procesy destilace znalostí a reverzní destilace. Framework umožňuje aktualizovat edge AI modely na základě uživatelských dat při zachování soukromí. Simulační výsledky ukazují, že framework dokáže zlepšit edge AI modely začleněním znalostí z reálných uživatelských scénářů.
   Více zde

2. An open-source framework for data-driven trajectory extraction from AIS data — the $α$-method
   Publikováno: 2024-08-23
   Autoři: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Tento výzkum představuje framework pro extrakci trajektorií lodí z AIS dat, což je klíčové pro námořní bezpečnost a povědomí o situaci v oboru. Práce řeší technické nepřesnosti a problémy s kvalitou dat v AIS zprávách návrhem rámce závislého na manévrovatelnosti a řízeného daty. Framework efektivně dekóduje, konstruuje a vyhodnocuje trajektorie, čímž zvyšuje transparentnost v těžbě AIS dat. Autoři poskytují open-source implementaci v Pythonu, která dokazuje robustnost při extrakci čistých a nepřerušených trajektorií pro další analýzu.
   Více zde

3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Publikováno: 2024-07-16
   Autoři: David Moats, Chandrima Ganguly
   Tento komentář hodnotí program Democratic Inputs společnosti Open AI, který financuje projekty na zvýšení účasti veřejnosti na generativní AI. Autoři kritizují předpoklady programu, jako je obecnost LLM modelů a ztotožnění participace s demokracií. Prosazují účast na AI zaměřenou na konkrétní komunity a konkrétní problémy tak, aby měly komunity vliv na výsledky, včetně vlastnictví dat nebo modelů. Práce zdůrazňuje potřebu demokratického zapojení do návrhu AI systémů.
   Více zde

4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Publikováno: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Tato práce zkoumá proces extrakce informací (IE) z nestrukturovaných a neoznačených dat pomocí augmentované AI a počítačového vidění. Zdůrazňuje výzvy spojené s nestrukturovanými daty a potřebu efektivních metod IE. Studie ukazuje, jak mohou augmentovaná AI a počítačové vidění zvýšit přesnost extrakce informací a tím zlepšit rozhodovací procesy. Výzkum poskytuje náhled na možné aplikace těchto technologií v různých oblastech.
   Více zde