AI Extractivă

AI extractivă este o ramură specializată a inteligenței artificiale care se concentrează pe identificarea și recuperarea informațiilor specifice din surse de date existente. Spre deosebire de AI generativă, care creează conținut nou, AI extractivă este proiectată să localizeze fragmente exacte de date din seturi de date structurate sau nestructurate. Prin utilizarea tehnicilor avansate de procesare a limbajului natural (NLP), AI extractivă poate înțelege limbajul uman pentru a extrage informații relevante dintr-o varietate de formate, precum documente text, imagini, fișiere audio și altele.

În esență, AI extractivă funcționează ca un miner inteligent de date. Ea parcurge cantități mari de informații pentru a găsi fragmente relevante care corespund interogării sau cuvintelor cheie ale utilizatorului. Această capacitate face AI-ul extractiv de neprețuit pentru sarcinile care necesită acuratețe, transparență și control asupra informațiilor extrase. Astfel, utilizatorii primesc răspunsuri precise, extrase direct din surse de date de încredere.

Cum funcționează AI extractivă?

AI extractivă operează printr-o combinație de tehnici sofisticate NLP și algoritmi de machine learning. Procesul implică mai mulți pași cheie:

1. Ingestia datelor:
   • Sistemul acceptă diverse formate de date, inclusiv documente text, PDF-uri, e-mailuri, imagini și altele.
   • Datele sunt preprocesate pentru standardizarea formatelor și pregătirea pentru analiză.
2. Tokenizare:
   • Datele text sunt împărțite în unități mai mici numite tokeni, cum ar fi cuvinte sau expresii.
   • Tokenizarea facilitează analiza structurilor lingvistice.
3. Etichetarea părților de vorbire:
   • Fiecare token este etichetat cu rolul său gramatical (ex: substantiv, verb, adjectiv).
   • Acest pas ajută la înțelegerea relațiilor sintactice dintre cuvinte.
4. Recunoașterea entităților denumite (NER):
   • Sistemul identifică și clasifică entitățile cheie din text, cum ar fi nume de persoane, organizații, locații, date și valori monetare.
   • NER permite extragerea informațiilor specifice relevante pentru interogare.
5. Analiza semantică:
   • Sistemul interpretează sensul și contextul cuvintelor și propozițiilor.
   • Înțelege sinonime, antonime și nuanțe contextuale.
6. Procesarea interogării:
   • Utilizatorul introduce o interogare sau cuvânt(e) cheie specificând informația necesară.
   • Sistemul interpretează interogarea pentru a stabili parametrii de căutare.
7. Recuperarea informațiilor:
   • Folosind algoritmi de indexare și căutare, sistemul scanează datele pentru a găsi potriviri cu interogarea.
   • Fragmentele relevante de date sunt identificate și extrase.
8. Prezentarea rezultatelor:
   • Informațiile extrase sunt prezentate utilizatorului într-un format clar și organizat.
   • Sistemul poate furniza și sursa sau contextul din care au fost extrase informațiile.

Această abordare sistematică permite AI-ului extractiv să livreze informații precise și exacte, sursate direct din date existente, asigurând fiabilitate și încredere.

Diferența dintre AI extractivă și AI generativă

Înțelegerea distincției dintre AI extractivă și AI generativă este esențială pentru alegerea instrumentului potrivit pentru diverse aplicații.

Deși ambele tehnologii folosesc AI și NLP, AI extractivă pune accentul pe acuratețe și recuperare, în timp ce AI generativă se concentrează pe creativitate și generarea de conținut nou.

Exemplul 1: Extragerea datelor din facturi

O companie procesează zilnic peste 1.000 de facturi de la diverși furnizori, fiecare având formate unice. Introducerea manuală a datelor din facturi este o activitate consumatoare de timp și predispusă la erori.

• Automatizarea introducerii datelor:
  Sistemul extrage automat detalii esențiale din facturi precum numele furnizorului, data facturii, sumele și detaliile pe linii.
• Păstrarea structurilor tabelare:
  Păstrează formatele tabelare ale facturilor, asigurând integritatea datelor.
• Categorisire:
  Organizează datele extrase în categorii precum informații generale, detalii furnizor și linii de produse.

Beneficii:

• Acuratețe: Realizează o acuratețe de până la 99% în extragerea datelor.
• Eficiență: Reduce semnificativ timpul de procesare.
• Reducerea costurilor: Scade costurile operaționale asociate introducerii manuale a datelor.

Exemplul 2: Analiza documentelor juridice cu AI extractivă

O firmă de avocatură trebuie să verifice mii de contracte pentru a identifica clauzele referitoare la confidențialitate și acorduri de neconcurență. Folosind AI extractivă:

• Identificarea clauzelor:
  Sistemul AI scanează contractele pentru a extrage clauze referitoare la confidențialitate și termeni de neconcurență.
• Evaluarea riscurilor:
  Semnalează clauzele ce pot prezenta riscuri de conformitate sau conflicte cu acordurile existente.
• Generarea de sumar:
  Furnizează rezumate ale obligațiilor contractuale esențiale pentru referință rapidă.

Beneficii:

• Economisirea timpului: Reduce timpul petrecut de avocați pentru revizuirea manuală a documentelor.
• Acuratețe îmbunătățită: Minimizează riscul de a omite clauze critice.
• Conformitate îmbunătățită: Susține respectarea standardelor legale și de reglementare.

Exemplul 3: Îmbunătățirea suportului clienți

O companie tech dorește să-și îmbunătățească experiența de suport clienți. Prin implementarea AI extractive:

• Utilizarea bazei de cunoștințe:
  Extrage răspunsuri dintr-o bază vastă de documente de suport.
• Răspunsuri rapide:
  Oferă clienților răspunsuri imediate și exacte la întrebările lor.
• Asistență pentru agenți:
  Furnizează agenților de suport informații relevante în timpul interacțiunilor.

Beneficii:

• Satisfacție crescută a clienților: Rezolvarea mai rapidă a problemelor.
• Reducerea volumului de muncă: Scade numărul de tichete de suport ce necesită intervenție umană.
• Calitate constantă a suportului: Asigură răspunsuri exacte și uniforme.

Cercetare despre AI extractivă

1. DiReDi: Distilare și Distilare Inversă pentru aplicații AIoT
   Publicat: 2024-09-12
   Autori: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Acest articol discută eficiența implementării modelelor AI de tip edge în scenarii reale gestionate de modele AI cloud de mari dimensiuni. Sunt evidențiate provocările personalizării modelelor edge pentru aplicații specifice utilizatorilor și potențialele probleme legale ce pot apărea din antrenarea locală necorespunzătoare. Pentru a răspunde acestor provocări, autorii propun cadrul „DiReDi”, care implică procese de distilare a cunoștințelor și distilare inversă. Acest cadru permite actualizarea modelelor edge AI pe baza datelor specifice utilizatorului, menținând în același timp confidențialitatea acestuia. Rezultatele simulărilor arată capacitatea cadrului de a îmbunătăți modelele edge AI prin încorporarea cunoștințelor din scenarii reale de utilizator.
   Citește mai mult

2. Un cadru open-source pentru extragerea traiectoriilor bazate pe date din AIS — metoda $α$
   Publicat: 2024-08-23
   Autori: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Această cercetare prezintă un cadru pentru extragerea traiectoriilor navelor din date AIS, esențial pentru siguranța maritimă și conștientizarea domeniului. Lucrarea abordează inexactități tehnice și probleme de calitate a datelor din mesajele AIS propunând un cadru dependent de manevrabilitate, orientat pe date. Cadrul decodează, construiește și evaluează eficient traiectoriile, îmbunătățind transparența în analiza datelor AIS. Autorii oferă o implementare open-source în Python, demonstrând robustețea în extragerea traiectoriilor curate și neîntrerupte pentru analize ulterioare.
   Citește mai mult

3. Aducerea participării AI la scară: Comentariu despre proiectul Open AI Democratic Inputs to AI
   Publicat: 2024-07-16
   Autori: David Moats, Chandrima Ganguly
   Acest comentariu evaluează programul Democratic Inputs al Open AI, care finanțează proiecte pentru a crește participarea publicului la AI generativă. Autorii critică presupunerile programului, precum generalitatea LLM-urilor și echivalarea participării cu democrația. Ei susțin participarea la AI axată pe comunități specifice și probleme concrete, asigurând că aceste comunități au un interes direct în rezultate, inclusiv în ceea ce privește deținerea datelor sau a modelelor. Lucrarea subliniază necesitatea implicării democratice în procesele de proiectare AI.
   Citește mai mult

4. Extragerea informațiilor din date nestructurate folosind Augmented-AI și Computer Vision
   Publicat: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Această lucrare explorează procesul de extragere a informațiilor (IE) din date nestructurate și neetichetate folosind tehnici augmented AI și computer vision. Sunt evidențiate provocările asociate datelor nestructurate și necesitatea unor metode eficiente de IE. Studiul demonstrează cum augmented AI și computer vision pot îmbunătăți acuratețea extragerii informațiilor, optimizând procesele decizionale. Cercetarea oferă perspective asupra potențialelor aplicații ale acestor tehnologii în diverse domenii.
   Citește mai mult