Extraktiv AI

Extraktiv AI är en specialiserad gren av artificiell intelligens som fokuserar på att identifiera och hämta specifik information från befintliga datakällor. Till skillnad från generativ AI, som skapar nytt innehåll, är extraktiv AI utformad för att lokalisera exakta datadelar inom strukturerade eller ostrukturerade datasätt. Genom att använda avancerade tekniker för naturlig språkbehandling (NLP) kan extraktiv AI förstå mänskligt språk för att extrahera meningsfull information från en mängd olika format, såsom textdokument, bilder, ljudfiler och mer.

I grunden fungerar extraktiv AI som en intelligent datagruvbrytare. Den sållar igenom stora mängder information för att hitta relevanta utdrag som matchar en användares fråga eller sökord. Denna förmåga gör extraktiv AI ovärderlig för uppgifter som kräver noggrannhet, transparens och kontroll över den extraherade informationen. Det säkerställer att användarna får precisa svar direkt hämtade från betrodda datakällor.

Hur fungerar Extraktiv AI?

Extraktiv AI arbetar genom en kombination av sofistikerade NLP-tekniker och maskininlärningsalgoritmer. Processen involverar flera viktiga steg:

1. Datainläsning:
   • Systemet accepterar olika dataformat, inklusive textdokument, PDF-filer, e-post, bilder och mer.
   • Data förbehandlas för att standardisera format och förberedas för analys.
2. Tokenisering:
   • Textdata delas upp i mindre enheter kallade tokens, såsom ord eller fraser.
   • Tokenisering underlättar analysen av språkstrukturer.
3. Ordklassanalys (Part-of-Speech Tagging):
   • Varje token märks med sin grammatiska roll (t.ex. substantiv, verb, adjektiv).
   • Detta steg hjälper till att förstå de syntaktiska relationerna mellan orden.
4. Namngiven entity-igenkänning (NER):
   • Systemet identifierar och klassificerar nyckelentiteter i texten, såsom namn på personer, organisationer, platser, datum och monetära värden.
   • NER möjliggör extraktion av specifik information relevant för frågan.
5. Semantisk analys:
   • Systemet tolkar betydelsen och kontexten för ord och meningar.
   • Det förstår synonymer, antonymer och kontextuella nyanser.
6. Frågebearbetning:
   • Användaren matar in en fråga eller sökord som specificerar den önskade informationen.
   • Systemet tolkar frågan för att fastställa sökparametrar.
7. Informationshämtning:
   • Med hjälp av indexering och sökalgoritmer skannar systemet data för att hitta matchningar till frågan.
   • Relevanta datafragment identifieras och extraheras.
8. Resultatpresentation:
   • Den extraherade informationen presenteras för användaren i ett tydligt och organiserat format.
   • Systemet kan också tillhandahålla källan eller kontexten från vilket informationen extraherades.

Detta systematiska tillvägagångssätt gör att extraktiv AI kan leverera precis och korrekt information som direkt hämtats från befintliga data, vilket säkerställer tillförlitlighet och trovärdighet.

Skillnad mellan Extraktiv AI och Generativ AI

Att förstå skillnaden mellan extraktiv AI och generativ AI är avgörande för att välja rätt verktyg för specifika tillämpningar.

Även om båda teknologierna använder AI och NLP, fokuserar extraktiv AI på noggrannhet och hämtning, medan generativ AI betonar kreativitet och skapande av nytt innehåll.

Exempel 1: Datautvinning från fakturor

Ett företag hanterar över 1 000 fakturor dagligen från olika leverantörer, var och en med unika format. Manuell inmatning av fakturadata är tidskrävande och benägen för fel.

• Automatisering av datainmatning:
  Systemet extraherar automatiskt viktiga fakturadetaljer som leverantörsnamn, fakturadatum, belopp och radpostdetaljer.
• Bevara tabellstrukturer:
  Bevarar fakturornas tabellformat, vilket säkerställer dataintegritet.
• Kategorisering:
  Organiserar extraherad data i kategorier som allmän information, leverantörsinformation och radposter.

Fördelar:

• Noggrannhet: Uppnår upp till 99 % noggrannhet vid datautvinning.
• Effektivitet: Minskar avsevärt handläggningstiden.
• Kostnadsbesparingar: Sänker driftkostnaderna kopplade till manuell datainmatning.

Exempel 2: Analys av juridiska dokument med Extraktiv AI

En advokatbyrå behöver granska tusentals avtal för att identifiera klausuler kring sekretess och konkurrensförbud. Genom att använda extraktiv AI:

• Klausulidentifiering:
  AI-systemet skannar avtal och extraherar klausuler som rör sekretess och konkurrensförbud.
• Riskbedömning:
  Flaggor för klausuler som kan innebära regelefterlevnadsrisker eller konflikter med befintliga avtal.
• Sammanfattningsgenerering:
  Tillhandahåller sammanfattningar av viktiga avtalsförpliktelser för snabb översikt.

Fördelar:

• Tidsbesparing: Minskar den tid jurister lägger på manuell dokumentgranskning.
• Förbättrad noggrannhet: Minimerar risken att förbise kritiska klausuler.
• Förbättrad efterlevnad: Stödjer efterlevnad av juridiska och regulatoriska standarder.

Exempel 3: Förbättring av kundsupport

Ett teknikföretag vill förbättra sin kundsupportupplevelse. Genom att implementera extraktiv AI:

• Användning av kunskapsbas:
  Extraherar svar från ett omfattande bibliotek av supportdokument.
• Snabba svar:
  Ger kunder omedelbara, exakta svar på deras frågor.
• Agentstöd:
  Förser supportmedarbetare med relevant information under samtal.

Fördelar:

• Förbättrad kundnöjdhet: Snabbare lösning av ärenden.
• Minskad arbetsbelastning: Minskar antalet supportärenden som kräver mänsklig handläggning.
• Konsekvent supportkvalitet: Säkerställer exakta och enhetliga svar.

Forskning om Extraktiv AI

1. DiReDi: Destillering och omvänd destillering för AIoT-applikationer
   Publicerad: 2024-09-12
   Författare: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Denna artikel diskuterar effektiviteten med att distribuera edge-AI-modeller i verkliga scenarier som hanteras av stora molnbaserade AI-modeller. Den belyser utmaningarna med att skräddarsy edge-AI-modeller för användarspecifika applikationer och potentiella juridiska frågor som kan uppstå vid olämplig lokal träning. För att hantera dessa utmaningar föreslår författarna ramverket “DiReDi”, som involverar kunskapsdestillering och omvänd destillering. Ramverket gör det möjligt för edge-AI-modeller att uppdateras baserat på användarspecifik data samtidigt som användarens integritet bibehålls. Studiens simuleringsresultat visar ramverkets förmåga att förbättra edge-AI-modeller genom att införliva kunskap från verkliga användarscenarier.
   Läs mer

2. Ett open-source-ramverk för datadriven extraktion av fartygsrutter från AIS-data — $α$-metoden
   Publicerad: 2024-08-23
   Författare: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Denna forskning presenterar ett ramverk för att extrahera fartygsrutter från AIS-data, vilket är avgörande för maritim säkerhet och situationsmedvetenhet. Artikeln tar upp tekniska fel och datakvalitetsproblem i AIS-meddelanden genom att föreslå ett manöverberoende, datadrivet ramverk. Ramverket avkodar, konstruerar och utvärderar rutter effektivt, vilket förbättrar transparensen vid datautvinning från AIS. Författarna tillhandahåller en open-source-implementation i Python och visar dess robusthet vid extraktion av rena och obrutna rutter för vidare analys.
   Läs mer

3. Att skala ned AI-deltagande: En kommentar på Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Publicerad: 2024-07-16
   Författare: David Moats, Chandrima Ganguly
   Denna kommentar utvärderar Open AIs Democratic Inputs-program, som finansierar projekt för att öka allmänhetens deltagande i generativ AI. Författarna kritiserar programmets antaganden, såsom generaliteten hos LLM:er och att likställa deltagande med demokrati. De förespråkar AI-deltagande som fokuserar på specifika samhällen och konkreta problem, så att dessa samhällen har inflytande över resultaten, inklusive data- eller modellägande. Artikeln betonar behovet av demokratiskt engagemang i AI-designprocesser.
   Läs mer

4. Informationsutvinning från ostrukturerad data med Augmented-AI och datorseende
   Publicerad: 2023-12-15
   Författare: Aditya Parikh
   Denna artikel utforskar processen för informationsutvinning (IE) från ostrukturerad och omärkt data med hjälp av augmented AI och datorseendetekniker. Den belyser de utmaningar som är förknippade med ostrukturerad data och behovet av effektiva IE-metoder. Studien visar hur augmented AI och datorseende kan förbättra noggrannheten vid informationsutvinning och därigenom underlätta bättre beslutsfattande. Forskningen ger insikter om potentiella tillämpningar av dessa teknologier inom olika områden.
   Läs mer