Ekstrakcyjna AI

Ekstrakcyjna AI to wyspecjalizowana gałąź sztucznej inteligencji skoncentrowana na identyfikowaniu i pozyskiwaniu konkretnych informacji z istniejących źródeł danych. W przeciwieństwie do generatywnej AI, która tworzy nowe treści, ekstrakcyjna AI została zaprojektowana do lokalizowania dokładnych fragmentów danych w uporządkowanych lub nieuporządkowanych zbiorach danych. Wykorzystując zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), ekstrakcyjna AI potrafi rozumieć ludzki język i wydobywać istotne informacje z różnych formatów, takich jak dokumenty tekstowe, obrazy, pliki audio i nie tylko.

W swojej istocie ekstrakcyjna AI działa jak inteligentny „górnik danych”. Przeszukuje ogromne ilości informacji, aby znaleźć fragmenty pasujące do zapytania użytkownika lub słów kluczowych. Ta zdolność czyni ekstrakcyjną AI nieocenioną w zadaniach wymagających precyzji, przejrzystości i kontroli nad pozyskiwanymi informacjami. Zapewnia użytkownikom precyzyjne odpowiedzi pochodzące bezpośrednio ze sprawdzonych źródeł danych.

Jak działa Ekstrakcyjna AI?

Ekstrakcyjna AI działa poprzez połączenie zaawansowanych technik NLP i algorytmów uczenia maszynowego. Proces obejmuje kilka kluczowych etapów:

1. Pobieranie danych:
   • System akceptuje różne formaty danych, w tym dokumenty tekstowe, pliki PDF, e-maile, obrazy i inne.
   • Dane są wstępnie przetwarzane w celu ujednolicenia formatów i przygotowania do analizy.
2. Tokenizacja:
   • Dane tekstowe są dzielone na mniejsze jednostki zwane tokenami, takie jak słowa lub frazy.
   • Tokenizacja ułatwia analizę struktur językowych.
3. Oznaczanie części mowy:
   • Każdy token jest oznaczany swoją rolą gramatyczną (np. rzeczownik, czasownik, przymiotnik).
   • Ten etap pomaga zrozumieć relacje składniowe między słowami.
4. Rozpoznawanie nazwanych encji (NER):
   • System identyfikuje i klasyfikuje kluczowe encje w tekście, takie jak nazwy osób, organizacji, lokalizacji, daty i wartości pieniężne.
   • NER umożliwia wydobywanie konkretnych informacji istotnych dla zapytania.
5. Analiza semantyczna:
   • System interpretuje znaczenie i kontekst słów oraz zdań.
   • Rozumie synonimy, antonimy i niuanse kontekstowe.
6. Przetwarzanie zapytań:
   • Użytkownik wprowadza zapytanie lub słowa kluczowe określające potrzebne informacje.
   • System interpretuje zapytanie, aby ustalić parametry wyszukiwania.
7. Wyszukiwanie informacji:
   • Wykorzystując indeksowanie i algorytmy wyszukiwania, system skanuje dane, aby znaleźć dopasowania do zapytania.
   • Identyfikowane i wydobywane są odpowiednie fragmenty danych.
8. Prezentacja wyników:
   • Pozyskane informacje są prezentowane użytkownikowi w przejrzystym i uporządkowanym formacie.
   • System może także podać źródło lub kontekst, z którego informacja została pobrana.

To systematyczne podejście pozwala ekstrakcyjnej AI dostarczać precyzyjne i dokładne informacje bezpośrednio z istniejących danych, gwarantując niezawodność i wiarygodność.

Różnica między Ekstrakcyjną AI a Generatywną AI

Zrozumienie różnicy między ekstrakcyjną AI a generatywną AI jest kluczowe przy wyborze odpowiedniego narzędzia do konkretnych zastosowań.

Obie technologie korzystają z AI i NLP, jednak ekstrakcyjna AI skupia się na precyzji i wyszukiwaniu, podczas gdy generatywna AI akcentuje kreatywność i tworzenie nowych treści.

Przykład 1: Ekstrakcja danych z faktur

Firma przetwarza ponad 1000 faktur dziennie od różnych dostawców, każda w unikalnym formacie. Ręczne wprowadzanie danych z faktur jest pracochłonne i podatne na błędy.

• Automatyzacja wprowadzania danych:
  System automatycznie wydobywa kluczowe dane z faktur, takie jak nazwa dostawcy, data faktury, kwoty i szczegóły pozycji.
• Zachowanie struktur tabeli:
  Zachowuje formaty tabel w fakturach, zapewniając integralność danych.
• Kategoryzacja:
  Organizuje pozyskane dane w kategorie, takie jak informacje ogólne, dane dostawcy i pozycje.

Korzyści:

• Precyzja: Osiąga do 99% dokładności ekstrakcji danych.
• Wydajność: Znacząco skraca czas przetwarzania.
• Oszczędności: Obniża koszty operacyjne związane z ręcznym wprowadzaniem danych.

Przykład 2: Analiza dokumentów prawnych z Ekstrakcyjną AI

Kancelaria prawna musi przeanalizować tysiące umów w celu identyfikacji klauzul dotyczących poufności i zakazu konkurencji. Wykorzystując ekstrakcyjną AI:

• Identyfikacja klauzul:
  System AI skanuje umowy, wydobywając klauzule dotyczące poufności i zakazu konkurencji.
• Ocena ryzyka:
  Oznacza klauzule mogące stanowić ryzyko zgodności lub konflikt z istniejącymi umowami.
• Tworzenie podsumowań:
  Dostarcza podsumowania kluczowych zobowiązań umownych dla szybkiego wglądu.

Korzyści:

• Oszczędność czasu: Skraca czas pracy prawników potrzebny na ręczne przeglądanie dokumentów.
• Większa dokładność: Minimalizuje ryzyko przeoczenia istotnych klauzul.
• Lepsza zgodność: Wspiera przestrzeganie standardów prawnych i regulacyjnych.

Przykład 3: Usprawnienie obsługi klienta

Firma technologiczna chce poprawić doświadczenie obsługi klienta. Wdrażając ekstrakcyjną AI:

• Wykorzystanie bazy wiedzy:
  Pozyskuje odpowiedzi z rozległego repozytorium dokumentacji wsparcia.
• Szybkie odpowiedzi:
  Zapewnia klientom natychmiastowe, dokładne odpowiedzi na ich pytania.
• Wsparcie agentów:
  Dostarcza agentom obsługi istotnych informacji podczas interakcji.

Korzyści:

• Wyższa satysfakcja klientów: Szybsze rozwiązywanie problemów.
• Mniejsze obciążenie pracą: Zmniejsza liczbę zgłoszeń wymagających interwencji człowieka.
• Spójna jakość wsparcia: Gwarantuje dokładne i jednolite odpowiedzi.

Badania nad Ekstrakcyjną AI

1. DiReDi: Destylacja i odwrotna destylacja dla zastosowań AIoT
   Opublikowano: 2024-09-12
   Autorzy: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Artykuł omawia efektywność wdrażania modeli AI na brzegu w rzeczywistych scenariuszach zarządzanych przez duże modele AI działające w chmurze. Podkreślono wyzwania związane z dostosowywaniem modeli edge AI do aplikacji specyficznych dla użytkownika i potencjalne problemy prawne wynikające z niewłaściwego szkolenia lokalnego. Aby rozwiązać te wyzwania, autorzy proponują ramy „DiReDi”, które obejmują procesy destylacji wiedzy i odwrotnej destylacji. Ramy pozwalają aktualizować modele edge AI na podstawie danych użytkowników przy zachowaniu prywatności. Wyniki symulacji pokazują możliwość ulepszania modeli edge AI poprzez włączenie wiedzy z rzeczywistych scenariuszy użytkownika.
   Czytaj więcej

2. Otwarta platforma do ekstrakcji trajektorii z danych AIS — metoda $α$
   Opublikowano: 2024-08-23
   Autorzy: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   W badaniu zaprezentowano ramy do ekstrakcji trajektorii statków z danych AIS, kluczowych dla bezpieczeństwa morskiego i świadomości sytuacyjnej. W pracy omówiono techniczne nieścisłości i problemy z jakością danych w komunikatach AIS, proponując zależne od manewrowości, oparte na danych podejście. Metodologia skutecznie dekoduje, buduje i ocenia trajektorie, poprawiając przejrzystość w eksploracji danych AIS. Autorzy udostępniają otwartoźródłową implementację w Pythonie, prezentując jej niezawodność w pozyskiwaniu czystych i nieprzerwanych trajektorii do dalszej analizy.
   Czytaj więcej

3. Sprowadzenie uczestnictwa w AI do skali: komentarz do projektu Democratic Inputs Open AI
   Opublikowano: 2024-07-16
   Autorzy: David Moats, Chandrima Ganguly
   Komentarz ocenia program Democratic Inputs Open AI, finansujący projekty mające na celu zwiększenie udziału publiczności w generatywnej AI. Autorzy krytykują założenia programu, takie jak ogólność dużych modeli językowych i utożsamianie uczestnictwa z demokracją. Postulują, by udział w AI koncentrował się na określonych społecznościach i konkretnych problemach, zapewniając tym społecznościom realny wpływ na wyniki, w tym własność danych lub modelu. Praca podkreśla potrzebę demokratycznego zaangażowania w procesy projektowania AI.
   Czytaj więcej

4. Ekstrakcja informacji z nieustrukturyzowanych danych z użyciem AI wspomaganej i komputerowego rozpoznawania obrazu
   Opublikowano: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Artykuł bada proces ekstrakcji informacji (IE) z nieustrukturyzowanych i nieoznaczonych danych, wykorzystując AI wspomaganą i techniki komputerowego rozpoznawania obrazu. Podkreśla wyzwania związane z nieustrukturyzowanymi danymi oraz potrzebę wydajnych metod IE. Badanie pokazuje, jak AI wspomagana i computer vision mogą zwiększyć precyzję ekstrakcji informacji, tym samym usprawniając procesy decyzyjne. Praca prezentuje potencjalne zastosowania tych technologii w różnych dziedzinach.
   Czytaj więcej