Extractieve AI

Extractieve AI is een gespecialiseerde tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op het identificeren en ophalen van specifieke informatie uit bestaande databronnen. In tegenstelling tot generatieve AI, die nieuwe content creëert, is extractieve AI ontworpen om exacte gegevens op te sporen binnen gestructureerde of ongestructureerde datasets. Door gebruik te maken van geavanceerde natural language processing (NLP)-technieken kan extractieve AI menselijke taal begrijpen om zinvolle informatie te extraheren uit diverse formaten, zoals tekstdocumenten, afbeeldingen, audiobestanden en meer.

In essentie functioneert extractieve AI als een intelligente dataminer. Het doorzoekt enorme hoeveelheden informatie om relevante fragmenten te vinden die overeenkomen met de zoekopdracht of trefwoorden van een gebruiker. Deze capaciteit maakt extractieve AI onmisbaar voor taken die nauwkeurigheid, transparantie en controle over de geëxtraheerde informatie vereisen. Het zorgt ervoor dat gebruikers precieze antwoorden ontvangen die rechtstreeks afkomstig zijn uit betrouwbare databronnen.

Hoe werkt Extractieve AI?

Extractieve AI werkt via een combinatie van geavanceerde NLP-technieken en machine learning-algoritmen. Het proces omvat verschillende belangrijke stappen:

1. Data-inname:
   • Het systeem accepteert verschillende dataformaten, waaronder tekstdocumenten, PDF’s, e-mails, afbeeldingen en meer.
   • Data wordt gepreprocessed om formaten te standaardiseren en klaar te maken voor analyse.
2. Tokenisatie:
   • Tekstdata wordt opgedeeld in kleinere eenheden, tokens genoemd, zoals woorden of zinnen.
   • Tokenisatie vergemakkelijkt de analyse van taalstructuren.
3. Part-of-speech tagging:
   • Elke token krijgt een grammaticale rol (bijv. zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord).
   • Deze stap helpt bij het begrijpen van de syntactische relaties tussen woorden.
4. Named Entity Recognition (NER):
   • Het systeem identificeert en classificeert belangrijke entiteiten in de tekst, zoals namen van personen, organisaties, locaties, data en geldbedragen.
   • NER maakt het mogelijk om specifieke informatie te extraheren die relevant is voor de zoekopdracht.
5. Semantische analyse:
   • Het systeem interpreteert de betekenis en context van woorden en zinnen.
   • Het begrijpt synoniemen, antoniemen en contextuele nuances.
6. Queryverwerking:
   • De gebruiker voert een zoekopdracht of trefwoord(en) in waarmee wordt gespecificeerd welke informatie nodig is.
   • Het systeem interpreteert de query om de zoekparameters te bepalen.
7. Informatieopvraging:
   • Met behulp van indexerings- en zoekalgoritmen scant het systeem de data om overeenkomsten met de query te vinden.
   • Relevante datafragmenten worden geïdentificeerd en geëxtraheerd.
8. Presentatie van resultaten:
   • De geëxtraheerde informatie wordt aan de gebruiker gepresenteerd in een duidelijk en georganiseerd formaat.
   • Het systeem kan ook de bron of context tonen waaruit de informatie is geëxtraheerd.

Deze systematische benadering stelt extractieve AI in staat om nauwkeurige informatie rechtstreeks uit bestaande data te leveren, wat betrouwbaarheid en vertrouwen waarborgt.

Verschil tussen Extractieve AI en Generatieve AI

Het begrijpen van het onderscheid tussen extractieve AI en generatieve AI is cruciaal bij het kiezen van het juiste hulpmiddel voor specifieke toepassingen.

Hoewel beide technologieën gebruikmaken van AI en NLP, richt extractieve AI zich op nauwkeurigheid en opvraging, terwijl generatieve AI draait om creativiteit en het genereren van nieuwe inhoud.

Voorbeeld 1: Factuurdata-extractie

Een bedrijf verwerkt dagelijks meer dan 1.000 facturen van verschillende leveranciers, elk met unieke formaten. Handmatige invoer van factuurgegevens is arbeidsintensief en foutgevoelig.

• Automatisering van gegevensinvoer:
  Het systeem extraheert automatisch essentiële factuurdetails zoals leveranciersnaam, factuurdatum, bedragen en regelitems.
• Behouden van tabelstructuren:
  Behoudt de tabelformaten van facturen, wat de dataintegriteit waarborgt.
• Categorisatie:
  Organiseert geëxtraheerde data in categorieën zoals algemene informatie, leveranciersgegevens en regelitems.

Voordelen:

• Nauwkeurigheid: Tot 99% nauwkeurigheid bij data-extractie.
• Efficiëntie: Significante tijdsbesparing bij verwerking.
• Kostenbesparing: Lagere operationele kosten door minder handmatige invoer.

Voorbeeld 2: Juridische documentanalyse met Extractieve AI

Een advocatenkantoor moet duizenden contracten doorlopen om clausules te identificeren over vertrouwelijkheid en non-concurrentie. Met extractieve AI:

• Clausule-identificatie:
  Het AI-systeem scant contracten en haalt clausules over vertrouwelijkheid en non-concurrentie eruit.
• Risicobeoordeling:
  Markeert clausules die mogelijk compliance risico’s of conflicten met bestaande overeenkomsten opleveren.
• Samenvatting genereren:
  Biedt samenvattingen van belangrijke contractuele verplichtingen voor snelle referentie.

Voordelen:

• Tijdsbesparing: Minder tijd kwijt aan handmatige documentreview.
• Verbeterde nauwkeurigheid: Minimaliseert het risico op het over het hoofd zien van cruciale clausules.
• Betere compliance: Ondersteunt naleving van wettelijke en regelgevende normen.

Voorbeeld 3: Verbetering van Klantenservice

Een technologiebedrijf wil de klantervaring bij support verbeteren. Door extractieve AI toe te passen:

• Kennisbankgebruik:
  Haalt antwoorden uit een grote verzameling supportdocumenten.
• Snelle antwoorden:
  Geeft klanten onmiddellijk nauwkeurige antwoorden op hun vragen.
• Ondersteuning voor agenten:
  Voorziet supportmedewerkers tijdens interacties van relevante informatie.

Voordelen:

• Hogere klanttevredenheid: Snellere oplossing van problemen.
• Minder werklast: Minder supporttickets vereisen menselijke tussenkomst.
• Consistente ondersteuningskwaliteit: Nauwkeurige en uniforme antwoorden.

Onderzoek naar Extractieve AI

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Gepubliceerd: 2024-09-12
   Auteurs: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Dit artikel bespreekt de efficiëntie van het inzetten van edge AI-modellen in praktijksituaties die worden beheerd door grote cloudgebaseerde AI-modellen. Het benadrukt de uitdagingen bij het aanpassen van edge AI-modellen voor specifieke gebruikersapplicaties en de potentiële juridische problemen bij onjuiste lokale training. Om deze uitdagingen aan te pakken, stellen de auteurs het “DiReDi”-raamwerk voor, dat kennisdistillatie en reverse distillatieprocessen omvat. Het raamwerk maakt het mogelijk edge AI-modellen te updaten op basis van gebruikersspecifieke data met behoud van privacy. De simulaties tonen aan dat het framework edge AI-modellen kan verbeteren door kennis uit daadwerkelijke gebruikersscenario’s te integreren.
   Lees meer

2. Een open-source framework voor datagedreven traject-extractie uit AIS-data — de $α$-methode
   Gepubliceerd: 2024-08-23
   Auteurs: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Dit onderzoek presenteert een framework voor het extraheren van scheepstrajecten uit AIS-data, essentieel voor maritieme veiligheid en domeinbewustzijn. Het artikel behandelt technische onnauwkeurigheden en kwaliteitsproblemen in AIS-berichten door een manoeuvreerbaarheid-afhankelijk, datagedreven framework voor te stellen. Het framework decodeert, construeert en beoordeelt trajecten effectief en verbetert de transparantie bij AIS-datamining. De auteurs bieden een open-source Python-implementatie, die de robuustheid aantoont bij het extraheren van schone en ononderbroken trajecten voor verdere analyse.
   Lees meer

3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Gepubliceerd: 2024-07-16
   Auteurs: David Moats, Chandrima Ganguly
   Deze commentaar evalueert het Democratic Inputs-programma van Open AI, dat projecten financiert om publieke participatie in generatieve AI te vergroten. De auteurs bekritiseren aannames van het programma, zoals de generaliteit van LLM’s en het gelijkstellen van participatie aan democratie. Ze pleiten voor AI-participatie die zich richt op specifieke gemeenschappen en concrete problemen, waarbij deze gemeenschappen een aandeel hebben in de uitkomsten, inclusief data- of modelbezit. Het artikel benadrukt het belang van democratische betrokkenheid bij AI-ontwerp.
   Lees meer

4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Gepubliceerd: 2023-12-15
   Auteur: Aditya Parikh
   Dit artikel onderzoekt het proces van informatie-extractie (IE) uit ongestructureerde en niet-gelabelde data met behulp van augmented AI en computervisie-technieken. Het belicht de uitdagingen van ongestructureerde data en de noodzaak van efficiënte IE-methoden. Het onderzoek toont aan hoe augmented AI en computervisie de nauwkeurigheid van informatie-extractie kunnen verbeteren, wat leidt tot betere besluitvorming. De studie geeft inzicht in de potentiële toepassingen van deze technologieën in diverse domeinen.
   Lees meer