Ekstraktiv AI

Ekstraktiv AI er en specialiseret gren af kunstig intelligens, der fokuserer på at identificere og hente specifik information fra eksisterende datakilder. I modsætning til generativ AI, som skaber nyt indhold, er ekstraktiv AI designet til at lokalisere præcise datapunkter i både strukturerede og ustrukturerede datasæt. Ved at udnytte avancerede teknikker inden for naturlig sprogbehandling (NLP) kan ekstraktiv AI forstå menneskesprog for at udtrække meningsfuld information fra forskellige formater såsom tekstdokumenter, billeder, lydfiler og meget mere.

I sin kerne fungerer ekstraktiv AI som en intelligent dataminer. Den gennemgår store mængder information for at finde relevante udklip, der matcher en brugers forespørgsel eller nøgleord. Denne evne gør ekstraktiv AI uundværlig til opgaver, der kræver nøjagtighed, gennemsigtighed og kontrol over den udtrukne information. Det sikrer, at brugerne modtager præcise svar udledt direkte fra pålidelige datakilder.

Hvordan fungerer ekstraktiv AI?

Ekstraktiv AI opererer gennem en kombination af sofistikerede NLP-teknikker og maskinlæringsalgoritmer. Processen involverer flere nøgletrin:

1. Dataindtagelse:
   • Systemet accepterer forskellige dataformater, herunder tekstdokumenter, PDF-filer, e-mails, billeder og mere.
   • Data forbehandles for at standardisere formater og klargøre til analyse.
2. Tokenisering:
   • Tekstdata deles op i mindre enheder kaldet tokens, såsom ord eller fraser.
   • Tokenisering letter analysen af sproglige strukturer.
3. Ordklassetagging:
   • Hver token mærkes med sin grammatiske rolle (fx substantiv, verbum, adjektiv).
   • Dette trin hjælper med at forstå syntaktiske relationer mellem ord.
4. Navngiven entitetsgenkendelse (NER):
   • Systemet identificerer og klassificerer nøgleenheder i teksten, såsom navne på personer, organisationer, steder, datoer og pengebeløb.
   • NER muliggør udtræk af specifik information, der er relevant for forespørgslen.
5. Semantisk analyse:
   • Systemet fortolker betydningen og konteksten af ord og sætninger.
   • Det forstår synonymer, antonymer og kontekstuelle nuancer.
6. Forespørgselsbehandling:
   • Brugeren indtaster en forespørgsel eller nøgleord, der angiver den ønskede information.
   • Systemet fortolker forespørgslen for at fastlægge søgeparametre.
7. Informationssøgning:
   • Ved hjælp af indeksering og søgealgoritmer gennemgår systemet data for at finde matches til forespørgslen.
   • Relevante dataudsnit identificeres og udtrækkes.
8. Resultatpræsentation:
   • Udtrukket information præsenteres for brugeren i et klart og organiseret format.
   • Systemet kan også angive kilden eller konteksten, hvorfra informationen blev hentet.

Denne systematiske tilgang gør det muligt for ekstraktiv AI at levere præcis og korrekt information direkte fra eksisterende data, hvilket sikrer pålidelighed og troværdighed.

Forskellen på ekstraktiv AI og generativ AI

Det er afgørende at forstå forskellen på ekstraktiv AI og generativ AI, når man skal vælge det rigtige værktøj til specifikke anvendelser.

Selvom begge teknologier udnytter AI og NLP, fokuserer ekstraktiv AI på nøjagtighed og udtræk, mens generativ AI lægger vægt på kreativitet og skabelse af nyt indhold.

Eksempel 1: Dataudtræk fra fakturaer

En virksomhed behandler over 1.000 fakturaer dagligt fra forskellige leverandører, hver med unikke formater. Manuel indtastning af fakturadata er tidskrævende og fejlbehæftet.

• Automatiseret dataindtastning:
  Systemet udtrækker automatisk vigtige fakturadetaljer som leverandørnavn, fakturadato, beløb og linjeposter.
• Bevar tabelformater:
  Bevarer fakturaernes tabelstrukturer og sikrer dataintegritet.
• Kategorisering:
  Organiserer udtrukket data i kategorier som generel information, leverandørdata og linjeposter.

Fordele:

• Nøjagtighed: Opnår op til 99% nøjagtighed i dataudtræk.
• Effektivitet: Reducerer behandlingstiden markant.
• Omkostningsbesparelse: Sænker driftsomkostninger forbundet med manuel dataindtastning.

Eksempel 2: Analyse af juridiske dokumenter med ekstraktiv AI

Et advokatfirma skal gennemgå tusindvis af kontrakter for at identificere klausuler om fortrolighed og konkurrenceklausuler. Ved at bruge ekstraktiv AI:

• Identifikation af klausuler:
  AI-systemet scanner kontrakter for at udtrække klausuler vedrørende fortrolighed og konkurrenceforbud.
• Risikovurdering:
  Marker de klausuler, der kan udgøre compliance-risici eller konflikter med eksisterende aftaler.
• Opsummering:
  Leverer resuméer af centrale kontraktlige forpligtelser til hurtig reference.

Fordele:

• Tidsbesparelse: Reducerer den tid, advokater bruger på manuel dokumentgennemgang.
• Forbedret nøjagtighed: Minimerer risikoen for at overse vigtige klausuler.
• Øget compliance: Understøtter overholdelse af juridiske og regulatoriske standarder.

Eksempel 3: Forbedring af kundesupport

En teknologivirksomhed ønsker at forbedre sin kundesupportoplevelse. Ved at implementere ekstraktiv AI:

• Udnyttelse af vidensbase:
  Udtrækker svar fra et omfattende bibliotek af supportdokumenter.
• Hurtige svar:
  Giver kunderne øjeblikkelige og præcise svar på deres henvendelser.
• Agentassistance:
  Forsyner supportmedarbejdere med relevant information under samtaler.

Fordele:

• Forbedret kundetilfredshed: Hurtigere løsning af problemer.
• Reduceret arbejdsbelastning: Mindsker antallet af supportsager, der kræver menneskelig indgriben.
• Ensartet supportkvalitet: Sikrer præcise og ensartede svar.

Forskning inden for ekstraktiv AI

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Udgivet: 2024-09-12
   Forfattere: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Dette paper diskuterer effektiviteten af at implementere edge AI-modeller i virkelige scenarier styret af store cloud-baserede AI-modeller. Det fremhæver udfordringerne ved at tilpasse edge AI-modeller til bruger-specifikke applikationer samt de potentielle juridiske problemer, der opstår ved forkert lokal træning. For at imødekomme disse udfordringer foreslår forfatterne “DiReDi”-rammeværket, som indebærer knowledge distillation og reverse distillation-processer. Rammeværket gør det muligt at opdatere edge AI-modeller baseret på brugerdata og samtidig opretholde brugerens privatliv. Simulationsresultater viser rammeværkets evne til at forbedre edge AI-modeller ved at indarbejde viden fra faktiske brugerscenarier.
   Læs mere

2. An open-source framework for data-driven trajectory extraction from AIS data — the $α$-method
   Udgivet: 2024-08-23
   Forfattere: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Denne forskning præsenterer et rammeværk til udtræk af skibsruter fra AIS-data, hvilket er afgørende for maritim sikkerhed og domæneovervågning. Artiklen adresserer tekniske unøjagtigheder og datakvalitetsproblemer i AIS-beskeder ved at foreslå et manøvredygtighedsafhængigt, datadrevet rammeværk. Rammeværket dekoder, konstruerer og vurderer ruter effektivt og forbedrer gennemsigtigheden i AIS-datamining. Forfatterne stiller en open source Python-implementering til rådighed, som demonstrerer robustheden i at udtrække rene og uafbrudte ruter til videre analyse.
   Læs mere

3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Udgivet: 2024-07-16
   Forfattere: David Moats, Chandrima Ganguly
   Denne kommentar evaluerer Open AI’s Democratic Inputs-program, som finansierer projekter, der øger offentlig deltagelse i generativ AI. Forfatterne kritiserer programmets antagelser, såsom LLM’ers generalitet og ligestillingen af deltagelse og demokrati. De anbefaler AI-deltagelse, der fokuserer på specifikke fællesskaber og konkrete problemstillinger, så disse grupper får en andel i resultaterne, herunder ejerskab til data eller modeller. Artiklen understreger behovet for demokratisk involvering i AI-designprocesser.
   Læs mere

4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Udgivet: 2023-12-15
   Forfatter: Aditya Parikh
   Denne artikel udforsker processen med informationsudtræk (IE) fra ustrukturerede og uklassificerede data ved hjælp af augmented AI og computer vision-teknikker. Den fremhæver udfordringerne ved ustrukturerede data og behovet for effektive IE-metoder. Studiet demonstrerer, hvordan augmented AI og computer vision kan forbedre nøjagtigheden af informationsudtræk og dermed styrke beslutningsprocesser. Forskningen giver indblik i potentielle anvendelser af disse teknologier på tværs af forskellige domæner.
   Læs mere