Extraktívna AI

Extraktívna AI je špecializovaná oblasť umelej inteligencie zameraná na identifikáciu a získavanie konkrétnych informácií z existujúcich dátových zdrojov. Na rozdiel od generatívnej AI, ktorá vytvára nový obsah, je extraktívna AI navrhnutá na vyhľadávanie presných úsekov dát v štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných datasetoch. Využívaním pokročilých techník spracovania prirodzeného jazyka (NLP) dokáže extraktívna AI porozumieť ľudskému jazyku a extrahovať zmysluplné informácie z rôznych formátov, ako sú textové dokumenty, obrázky, zvukové súbory a ďalšie.

V jadre funguje extraktívna AI ako inteligentný dolovač dát. Prechádza obrovské množstvo informácií, aby našla relevantné úseky zodpovedajúce dotazu alebo kľúčovým slovám používateľa. Táto schopnosť robí z extraktívnej AI neoceniteľný nástroj pre úlohy, ktoré vyžadujú presnosť, transparentnosť a kontrolu nad získanými informáciami. Zabezpečuje, že používatelia dostanú presné odpovede priamo z dôveryhodných dátových zdrojov.

Ako funguje extraktívna AI?

Extraktívna AI pracuje kombináciou sofistikovaných NLP techník a algoritmov strojového učenia. Proces pozostáva z niekoľkých kľúčových krokov:

1. Načítanie dát:
   • Systém prijíma rôzne dátové formáty, vrátane textových dokumentov, PDF, emailov, obrázkov a ďalších.
   • Dáta sú predspracované na štandardizáciu formátov a prípravu na analýzu.
2. Tokenizácia:
   • Textové dáta sú rozdelené na menšie jednotky nazývané tokeny, napríklad slová alebo frázy.
   • Tokenizácia uľahčuje analýzu jazykových štruktúr.
3. Tagovanie slovných druhov:
   • Každý token je označený podľa gramatickej funkcie (napr. podstatné meno, sloveso, prídavné meno).
   • Tento krok pomáha porozumieť syntaktickým vzťahom medzi slovami.
4. Rozpoznávanie pomenovaných entít (NER):
   • Systém identifikuje a klasifikuje kľúčové entity v texte, ako sú mená osôb, organizácií, lokality, dátumy či finančné hodnoty.
   • NER umožňuje extrakciu konkrétnych informácií relevantných k dotazu.
5. Sémantická analýza:
   • Systém interpretuje význam a kontext slov a viet.
   • Rozumie synonymám, antonymám a kontextovým nuansám.
6. Spracovanie dotazu:
   • Používateľ zadá dotaz alebo kľúčové slovo/slová, ktoré špecifikujú požadovanú informáciu.
   • Systém interpretuje dotaz na určenie parametrov vyhľadávania.
7. Vyhľadávanie informácií:
   • Pomocou indexovania a vyhľadávacích algoritmov systém prehľadáva dáta, aby našiel zhodu s dotazom.
   • Identifikuje a extrahuje relevantné úseky dát.
8. Prezentácia výsledkov:
   • Získané informácie sú prezentované používateľovi v prehľadnej a organizovanej forme.
   • Systém môže zároveň poskytnúť zdroj alebo kontext, z ktorého boli informácie extrahované.

Tento systematický prístup umožňuje extraktívnej AI poskytovať presné a spoľahlivé informácie priamo z existujúcich dát, čím zaručuje dôveryhodnosť a spoľahlivosť.

Rozdiel medzi extraktívnou a generatívnou AI

Pochopenie rozdielu medzi extraktívnou a generatívnou AI je kľúčové pri výbere vhodného nástroja pre konkrétne aplikácie.

Hoci obe technológie využívajú AI a NLP, extraktívna AI sa zameriava na presnosť a vyhľadávanie, zatiaľ čo generatívna AI zdôrazňuje kreativitu a tvorbu nového obsahu.

Príklad 1: Extrakcia údajov z faktúr

Spoločnosť spracováva denne viac ako 1 000 faktúr od rôznych dodávateľov, pričom každá má iný formát. Ručné zadávanie údajov z faktúr je časovo náročné a náchylné na chyby.

• Automatizácia zadávania údajov:
  Systém automaticky extrahuje podstatné údaje z faktúry, ako sú meno dodávateľa, dátum vystavenia, sumy a položky.
• Zachovanie tabuľkových štruktúr:
  Zachováva tabuľkové formáty faktúr, čím chráni integritu údajov.
• Kategorizácia:
  Organizuje extrahované údaje do kategórií, ako sú všeobecné informácie, údaje o dodávateľovi a položky.

Výhody:

• Presnosť: Dosahuje až 99% presnosť extrakcie údajov.
• Efektivita: Výrazne skracuje čas spracovania.
• Úspora nákladov: Znižuje prevádzkové náklady spojené s ručným zadávaním údajov.

Príklad 2: Analýza právnych dokumentov pomocou extraktívnej AI

Advokátska kancelária potrebuje skontrolovať tisíce zmlúv a identifikovať klauzuly týkajúce sa dôvernosti a zákazu konkurencie. S využitím extraktívnej AI:

• Identifikácia klauzúl:
  AI systém prehľadáva zmluvy a extrahuje klauzuly týkajúce sa dôvernosti a zákazu konkurencie.
• Hodnotenie rizík:
  Označuje klauzuly, ktoré môžu predstavovať riziko nevyhovovania alebo konflikt s existujúcimi dohodami.
• Generovanie súhrnov:
  Poskytuje súhrny kľúčových zmluvných záväzkov na rýchle nahliadnutie.

Výhody:

• Úspora času: Skracuje čas potrebný na ručnú kontrolu dokumentov.
• Zvýšená presnosť: Minimalizuje riziko prehliadnutia kritických klauzúl.
• Vyššia zhoda: Podporuje dodržiavanie právnych a regulačných noriem.

Príklad 3: Zlepšenie zákazníckej podpory

Technologická spoločnosť chce zlepšiť skúsenosť zákazníckej podpory. Nasadením extraktívnej AI:

• Využitie znalostnej databázy:
  Extrahuje odpovede z rozsiahleho úložiska podporných dokumentov.
• Rýchle odpovede:
  Poskytuje zákazníkom okamžité a presné odpovede na ich otázky.
• Asistencia agentom:
  Poskytuje podporným agentom relevantné informácie počas komunikácie.

Výhody:

• Zlepšená spokojnosť zákazníkov: Rýchlejšie riešenie problémov.
• Zníženie pracovnej záťaže: Znižuje počet tiketov vyžadujúcich zásah človeka.
• Konzistentná kvalita podpory: Zaisťuje presné a jednotné odpovede.

Výskum v oblasti extraktívnej AI

1. DiReDi: Distilácia a reverzná distilácia pre AIoT aplikácie
   Publikované: 2024-09-12
   Autori: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Tento článok sa zaoberá efektivitou nasadenia edge AI modelov v reálnych scenároch, ktoré riadia veľké cloudové AI modely. Zdôrazňuje výzvy pri prispôsobovaní edge AI modelov pre používateľské aplikácie a potenciálne právne problémy vyplývajúce z nesprávneho lokálneho trénovania. Na riešenie týchto problémov autori navrhujú rámec „DiReDi“, ktorý zahŕňa procesy distilácie vedomostí a reverznej distilácie. Rámec umožňuje aktualizovať edge AI modely na základe používateľských dát pri zachovaní súkromia používateľa. Simulačné výsledky štúdie preukazujú schopnosť rámca zlepšiť edge AI modely zapojením vedomostí zo skutočných používateľských scenárov.
   Čítajte viac

2. Open-source rámec pre extrakciu trajektórií z AIS dát — $α$-metóda
   Publikované: 2024-08-23
   Autori: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Tento výskum predstavuje rámec na extrakciu trajektórií lodí z AIS dát, čo je kľúčové pre námornú bezpečnosť a prehľad v danej oblasti. Článok rieši technické nepresnosti a problémy s kvalitou dát v AIS správach navrhnutím rámca závislého od manévrovateľnosti a poháňaného dátami. Rámec efektívne dekóduje, zostavuje a hodnotí trajektórie, čím zvyšuje transparentnosť pri dolovaní AIS dát. Autori poskytujú open-source implementáciu v Pythone, ktorá demonštruje robustnosť rámca pri extrakcii čistých a neprerušených trajektórií na ďalšiu analýzu.
   Čítajte viac

3. Prenesenie účasti na AI do praxe: Komentár k projektu Open AI Democratic Inputs to AI
   Publikované: 2024-07-16
   Autori: David Moats, Chandrima Ganguly
   Tento komentár hodnotí program Democratic Inputs spoločnosti Open AI, ktorý financuje projekty na podporu verejnej účasti pri generatívnej AI. Autori kritizujú predpoklady programu, ako je všeobecnosť LLM a zrovnávanie účasti s demokraciou. Plédovali za AI participáciu zameranú na konkrétne komunity a konkrétne problémy, pričom tieto komunity by mali mať podiel na výsledkoch, vrátane vlastníctva dát alebo modelov. Práca zdôrazňuje potrebu demokratického zapojenia do dizajnových procesov AI.
   Čítajte viac

4. Extrakcia informácií z neštruktúrovaných dát pomocou Augmented-AI a počítačového videnia
   Publikované: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Táto práca skúma proces extrakcie informácií (IE) z neštruktúrovaných a neoznačených dát s využitím augmented AI a techník počítačového videnia. Zdôrazňuje výzvy spojené s neštruktúrovanými dátami a potrebu efektívnych metód IE. Štúdia ukazuje, ako augmented AI a počítačové videnie môžu zlepšiť presnosť extrakcie informácií a tým podporiť rozhodovacie procesy. Výskum prináša pohľad na potenciálne aplikácie týchto technológií v rôznych oblastiach.
   Čítajte viac