Ekstraktiv KI

Ekstraktiv KI er en spesialisert gren av kunstig intelligens som fokuserer på å identifisere og hente ut spesifikk informasjon fra eksisterende datakilder. I motsetning til generativ KI, som skaper nytt innhold, er ekstraktiv KI utviklet for å lokalisere nøyaktige datadeler i strukturerte eller ustrukturerte datasett. Ved å utnytte avanserte teknikker innen naturlig språkprosessering (NLP) kan ekstraktiv KI forstå menneskelig språk for å hente ut meningsfull informasjon fra ulike formater, som tekstfiler, bilder, lydfiler og mer.

I bunn og grunn fungerer ekstraktiv KI som en intelligent datagraver. Den siler gjennom store mengder informasjon for å finne relevante utdrag som samsvarer med en brukers forespørsel eller nøkkelord. Denne evnen gjør ekstraktiv KI uvurderlig for oppgaver som krever nøyaktighet, åpenhet og kontroll over den uttrekkede informasjonen. Den sikrer at brukere mottar presise svar hentet direkte fra pålitelige datakilder.

Hvordan fungerer ekstraktiv KI?

Ekstraktiv KI opererer gjennom en kombinasjon av sofistikerte NLP-teknikker og maskinlæringsalgoritmer. Prosessen involverer flere viktige trinn:

1. Datainntak:
   • Systemet aksepterer ulike dataformater, inkludert tekstfiler, PDF-er, e-poster, bilder og mer.
   • Dataene forhåndsbehandles for å standardisere formater og forberede til analyse.
2. Tokenisering:
   • Tekstdata deles opp i mindre enheter kalt tokens, som ord eller fraser.
   • Tokenisering legger til rette for analyse av språkstrukturer.
3. Ordklassemerking:
   • Hvert token merkes med sin grammatiske rolle (f.eks. substantiv, verb, adjektiv).
   • Dette steget hjelper med å forstå de syntaktiske relasjonene mellom ordene.
4. Navngitt enhetsgjenkjenning (NER):
   • Systemet identifiserer og klassifiserer viktige enheter i teksten, som navn på personer, organisasjoner, steder, datoer og pengeverdi.
   • NER muliggjør uttrekk av spesifikk informasjon relevant for forespørselen.
5. Semantisk analyse:
   • Systemet tolker betydningen og konteksten til ord og setninger.
   • Det forstår synonymer, antonymer og kontekstuelle nyanser.
6. Forespørselsbehandling:
   • Brukeren skriver inn en forespørsel eller nøkkelord som spesifiserer hvilken informasjon som trengs.
   • Systemet tolker forespørselen for å fastsette søkeparametrene.
7. Informasjonsinnhenting:
   • Ved hjelp av indeksering og søkealgoritmer skanner systemet dataene for å finne treff på forespørselen.
   • Relevante datafragmenter identifiseres og hentes ut.
8. Resultatpresentasjon:
   • Uttrekt informasjon presenteres for brukeren i et tydelig og organisert format.
   • Systemet kan også vise kilden eller konteksten hvor informasjonen ble hentet fra.

Denne systematiske tilnærmingen gjør at ekstraktiv KI kan levere presis og nøyaktig informasjon direkte hentet fra eksisterende data, og sikrer pålitelighet og troverdighet.

Forskjellen mellom ekstraktiv KI og generativ KI

Å forstå forskjellen mellom ekstraktiv KI og generativ KI er avgjørende for å velge riktig verktøy til ulike bruksområder.

Selv om begge teknologiene benytter KI og NLP, fokuserer ekstraktiv KI på nøyaktighet og uthenting, mens generativ KI vektlegger kreativitet og generering av nytt innhold.

Eksempel 1: Datauttrekk fra fakturaer

Et selskap behandler over 1 000 fakturaer daglig fra ulike leverandører, alle med ulike formater. Manuell innlegging av fakturadata er tidkrevende og utsatt for feil.

• Automatisering av dataregistrering:
  Systemet trekker automatisk ut viktige fakturadetaljer som leverandørnavn, fakturadato, beløp og linjeposter.
• Beholder tabellstruktur:
  Bevarer tabellformatet i fakturaene og sikrer dataintegritet.
• Kategorisering:
  Organiserer uttrekt data i kategorier som generell informasjon, leverandørdetaljer og linjeposter.

Fordeler:

• Nøyaktighet: Oppnår opptil 99 % nøyaktighet ved datauttrekk.
• Effektivitet: Reduserer behandlingstiden betydelig.
• Kostnadsbesparelser: Reduserer driftskostnader knyttet til manuell dataregistrering.

Eksempel 2: Juridisk dokumentanalyse med ekstraktiv KI

Et advokatfirma må gjennomgå tusenvis av kontrakter for å finne klausuler relatert til konfidensialitet og konkurranseforbud. Ved å bruke ekstraktiv KI:

• Klausulidentifisering:
  KI-systemet skanner kontraktene og trekker ut klausuler som omhandler konfidensialitet og konkurransebegrensninger.
• Risikovurdering:
  Finner klausuler som kan medføre brudd på regelverk eller konflikter med eksisterende avtaler.
• Oppsummering:
  Gir korte oppsummeringer av viktige kontraktsforpliktelser for rask oversikt.

Fordeler:

• Tidsbesparelse: Reduserer tiden advokater bruker på manuell gjennomgang av dokumenter.
• Bedre nøyaktighet: Minimerer risikoen for å overse kritiske klausuler.
• Bedre etterlevelse: Støtter overholdelse av juridiske og regulatoriske krav.

Eksempel 3: Forbedring av kundestøtte

Et teknologiselskap ønsker å forbedre kundeopplevelsen i kundestøtte. Ved å ta i bruk ekstraktiv KI:

• Bruk av kunnskapsbase:
  Henter ut svar fra et omfattende arkiv av støttedokumenter.
• Raske svar:
  Gir kunder umiddelbare og nøyaktige svar på deres spørsmål.
• Støtte til agenter:
  Tilbyr støtteagenter relevant informasjon under samtaler.

Fordeler:

• Bedre kundetilfredshet: Raskere løsning av problemer.
• Redusert arbeidsmengde: Færre supportsaker som krever menneskelig inngripen.
• Konsistent kvalitet: Sikrer nøyaktige og ensartede svar.

Forskning på ekstraktiv KI

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Publisert: 2024-09-12
   Forfattere: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Denne artikkelen diskuterer effektiviteten ved å implementere edge-KI-modeller i virkelige scenarioer styrt av store skybaserte KI-modeller. Den belyser utfordringer med tilpasning av edge-KI-modeller til brukerspesifikke applikasjoner og potensielle juridiske problemer knyttet til feil lokal trening. For å møte disse utfordringene foreslår forfatterne “DiReDi”-rammeverket, som innebærer kunnskapsdestillasjon og revers destillasjon. Rammeverket gjør det mulig å oppdatere edge-KI-modeller basert på brukerspesifikke data, samtidig som brukerens personvern ivaretas. Simuleringsresultatene viser at rammeverket kan forbedre edge-KI-modeller ved å inkorporere kunnskap fra faktiske brukerscenarioer.
   Les mer

2. An open-source framework for data-driven trajectory extraction from AIS data — the $α$-method
   Publisert: 2024-08-23
   Forfattere: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Denne forskningen presenterer et rammeverk for uttrekk av skipsbaner fra AIS-data, noe som er avgjørende for maritim sikkerhet og domeneoversikt. Artikkelen tar for seg tekniske unøyaktigheter og datakvalitetsproblemer i AIS-meldinger ved å foreslå et manøvrerbarhetsavhengig, datadrevet rammeverk. Rammeverket dekoder, konstruerer og vurderer effektivt baner, og bidrar til økt åpenhet i AIS-datagraving. Forfatterne gir en åpen kildekodeimplementering i Python, som demonstrerer robusthet i uttrekk av rene og uavbrutte baner for videre analyse.
   Les mer

3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Publisert: 2024-07-16
   Forfattere: David Moats, Chandrima Ganguly
   Denne kommentaren vurderer Open AI sitt Democratic Inputs-program, som støtter prosjekter for å styrke offentlig deltakelse i generativ KI. Forfatterne kritiserer programmets antakelser, som generaliteten til LLM-er og likestilling av deltakelse med demokrati. De argumenterer for KI-deltakelse som fokuserer på spesifikke samfunn og konkrete problemer, og sikrer at disse samfunnene har eierskap til resultatene, inkludert data eller modeller. Artikkelen understreker behovet for demokratisk involvering i KI-designprosesser.
   Les mer

4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Publisert: 2023-12-15
   Forfatter: Aditya Parikh
   Denne artikkelen utforsker prosessen med informasjonsuttrekk (IE) fra ustrukturerte og umerkede data ved hjelp av augmented KI og datamaskinsyn. Den fremhever utfordringene med ustrukturerte data og behovet for effektive IE-metoder. Studien viser hvordan augmented KI og datamaskinsyn kan forbedre nøyaktigheten i informasjonsuttrekk, og dermed styrke beslutningsprosesser. Forskningen gir innsikt i mulige bruksområder for disse teknologiene innen ulike sektorer.
   Les mer