Prehľadávať všetok obsah označený Information Retrieval
Agentický RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) je pokročilý rámec umelej inteligencie, ktorý integruje inteligentných agentov do tradičných RAG systémov, čo umožňuje autonómnu analýzu dopytov, strategické rozhodovanie a adaptívne vyhľadávanie informácií pre vyššiu presnosť a efektivitu.
Extraktívna AI je špecializovaná oblasť umelej inteligencie zameraná na identifikáciu a získavanie konkrétnych informácií z existujúcich dátových zdrojov. Na rozdiel od generatívnej AI, extraktívna AI vyhľadáva presné úseky dát v štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných datasetoch pomocou pokročilých NLP techník, čím zabezpečuje presnosť a spoľahlivosť pri extrakcii a vyhľadávaní informácií.
Hodnotenie dokumentov v Retrieval-Augmented Generation (RAG) je proces hodnotenia a zoradenia dokumentov na základe ich relevantnosti a kvality v reakcii na dopyt, čím sa zabezpečí, že pre generovanie presných a kontextuálne vhodných odpovedí sa použijú len tie najvhodnejšie a najkvalitnejšie dokumenty.
Obohatenie obsahu pomocou AI zlepšuje surový, nestruktúrovaný obsah aplikovaním techník umelej inteligencie na extrakciu zmysluplných informácií, štruktúry a poznatkov—čím sa obsah stáva prístupnejším, vyhľadávateľnejším a hodnotnejším pre aplikácie ako analýza dát, vyhľadávanie informácií a rozhodovanie.
Perplexity AI je pokročilý vyhľadávací nástroj poháňaný umelou inteligenciou a konverzačný nástroj, ktorý využíva NLP a strojové učenie na poskytovanie presných, kontextových odpovedí s citáciami. Ideálny pre výskum, vzdelávanie a profesionálne použitie, integruje viacero veľkých jazykových modelov a zdrojov pre presné a aktuálne získavanie informácií.
Retrieval Augmented Generation (RAG) je pokročilý AI rámec, ktorý kombinuje tradičné systémy na vyhľadávanie informácií s generatívnymi veľkými jazykovými modelmi (LLM), čo umožňuje AI generovať text, ktorý je presnejší, aktuálny a kontextovo relevantný vďaka integrácii externých znalostí.
Rozšírenie dopytu je proces vylepšenia pôvodného dopytu používateľa pridaním pojmov alebo kontextu, čím sa zlepšuje vyhľadávanie dokumentov pre presnejšie a kontextovo relevantné odpovede, najmä v systémoch RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Vyhľadávanie informácií využíva AI, NLP a strojové učenie na efektívne a presné získavanie dát, ktoré spĺňajú požiadavky používateľa. Je základom pre webové vyhľadávače, digitálne knižnice a podnikové riešenia. IR rieši výzvy ako nejednoznačnosť, zaujatosti algoritmov a škálovateľnosť, pričom budúce trendy sa zameriavajú na generatívnu AI a hlboké učenie.
