AI Trích Xuất

AI Trích Xuất là một nhánh chuyên biệt của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc xác định và truy xuất thông tin cụ thể từ các nguồn dữ liệu hiện có. Khác với AI sinh, vốn tạo ra nội dung mới, AI trích xuất được thiết kế để xác định chính xác các phần dữ liệu trong các bộ dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến, AI trích xuất có thể hiểu ngôn ngữ con người để rút ra thông tin có ý nghĩa từ nhiều định dạng khác nhau, như tài liệu văn bản, hình ảnh, tệp âm thanh và nhiều loại khác.

Về bản chất, AI trích xuất hoạt động như một công cụ khai thác dữ liệu thông minh. Nó rà soát qua lượng thông tin khổng lồ để tìm ra các đoạn dữ liệu liên quan, phù hợp với truy vấn hoặc từ khóa của người dùng. Khả năng này khiến AI trích xuất trở nên vô giá đối với các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác, minh bạch và kiểm soát đối với thông tin được trích xuất. Nó đảm bảo rằng người dùng nhận được câu trả lời chính xác, được lấy trực tiếp từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy.

AI Trích Xuất Hoạt Động Như Thế Nào?

AI Trích Xuất vận hành thông qua sự kết hợp giữa các kỹ thuật NLP tinh vi và các thuật toán machine learning. Quy trình bao gồm một số bước chính:

1. Tiếp nhận Dữ liệu:
   • Hệ thống tiếp nhận nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như tài liệu văn bản, PDF, email, hình ảnh, v.v.
   • Dữ liệu được tiền xử lý để chuẩn hóa và chuẩn bị cho phân tích.
2. Phân tách (Tokenization):
   • Dữ liệu văn bản được chia nhỏ thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token, như từ hoặc cụm từ.
   • Việc phân tách giúp phân tích cấu trúc ngôn ngữ.
3. Gán nhãn Từ loại:
   • Mỗi token được gán nhãn vai trò ngữ pháp (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ).
   • Bước này hỗ trợ hiểu mối quan hệ cú pháp giữa các từ.
4. Nhận diện Thực thể (NER):
   • Hệ thống nhận diện và phân loại các thực thể chính trong văn bản như tên người, tổ chức, địa điểm, ngày tháng, giá trị tiền tệ.
   • NER cho phép trích xuất thông tin cụ thể liên quan đến truy vấn.
5. Phân tích Ngữ nghĩa:
   • Hệ thống diễn giải ý nghĩa và ngữ cảnh của từ và câu.
   • Nó hiểu từ đồng nghĩa, trái nghĩa và các sắc thái ngữ cảnh.
6. Xử lý Truy vấn:
   • Người dùng nhập truy vấn hoặc từ khóa xác định thông tin cần tìm.
   • Hệ thống diễn giải truy vấn để xác định phạm vi tìm kiếm.
7. Truy xuất Thông tin:
   • Sử dụng các thuật toán đánh chỉ mục và tìm kiếm, hệ thống quét dữ liệu để tìm các kết quả phù hợp.
   • Các đoạn dữ liệu liên quan được xác định và trích xuất.
8. Trình bày Kết quả:
   • Thông tin trích xuất được trình bày cho người dùng theo cách rõ ràng, có tổ chức.
   • Hệ thống cũng có thể cung cấp nguồn gốc hoặc ngữ cảnh của thông tin trích xuất.

Quy trình có hệ thống này giúp AI Trích Xuất cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy, được lấy trực tiếp từ dữ liệu hiện có.

Sự Khác Biệt Giữa AI Trích Xuất và AI Sinh

Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa AI Trích Xuất và AI Sinh rất quan trọng để lựa chọn đúng công nghệ cho từng ứng dụng cụ thể.

Cả hai công nghệ đều tận dụng AI và NLP, nhưng AI Trích Xuất tập trung vào độ chính xác và truy xuất, trong khi AI Sinh nhấn mạnh sự sáng tạo và tạo ra nội dung mới.

Ví dụ 1: Trích Xuất Dữ liệu Hóa đơn

Một công ty xử lý hơn 1.000 hóa đơn mỗi ngày từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, mỗi nhà cung cấp lại có một định dạng riêng. Việc nhập dữ liệu hóa đơn thủ công tốn nhiều công sức và dễ xảy ra sai sót.

• Tự động hóa Nhập Dữ liệu:
  Hệ thống tự động trích xuất các thông tin hóa đơn thiết yếu như tên nhà cung cấp, ngày hóa đơn, số tiền và chi tiết từng hạng mục.
• Giữ Nguyên Cấu trúc Bảng:
  Bảo toàn định dạng bảng của hóa đơn, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
• Phân loại:
  Sắp xếp dữ liệu trích xuất vào các nhóm như thông tin chung, chi tiết nhà cung cấp và danh sách hạng mục.

Lợi ích:

• Chính xác: Đạt tới 99% độ chính xác trong trích xuất dữ liệu.
• Hiệu quả: Rút ngắn đáng kể thời gian xử lý.
• Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí vận hành liên quan đến nhập liệu thủ công.

Ví dụ 2: Phân tích Tài liệu Pháp lý với AI Trích Xuất

Một công ty luật cần rà soát hàng nghìn hợp đồng để xác định các điều khoản liên quan đến bảo mật và không cạnh tranh. Sử dụng AI Trích Xuất:

• Nhận diện Điều khoản:
  Hệ thống AI quét hợp đồng để trích xuất các điều khoản liên quan đến bảo mật và không cạnh tranh.
• Đánh giá Rủi ro:
  Đánh dấu các điều khoản có thể gây rủi ro tuân thủ hoặc xung đột với các thỏa thuận hiện có.
• Tạo Tóm tắt:
  Cung cấp tóm tắt các nghĩa vụ hợp đồng chính để dễ dàng tham khảo.

Lợi ích:

• Tiết kiệm thời gian: Giảm thời gian luật sư phải rà soát thủ công tài liệu.
• Tăng độ chính xác: Giảm nguy cơ bỏ sót các điều khoản quan trọng.
• Tăng cường tuân thủ: Hỗ trợ tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và quy định.

Ví dụ 3: Nâng cao Hỗ trợ Khách hàng

Một công ty công nghệ muốn cải thiện trải nghiệm hỗ trợ khách hàng. Bằng cách triển khai AI Trích Xuất:

• Tận dụng Kho Kiến thức:
  Trích xuất câu trả lời từ kho tài liệu hỗ trợ lớn.
• Phản hồi nhanh:
  Cung cấp cho khách hàng câu trả lời chính xác ngay lập tức.
• Hỗ trợ Nhân viên:
  Cung cấp thông tin liên quan cho nhân viên hỗ trợ trong quá trình tương tác.

Lợi ích:

• Tăng sự hài lòng của khách hàng: Giải quyết vấn đề nhanh hơn.
• Giảm khối lượng công việc: Giảm số lượng phiếu hỗ trợ cần nhân viên xử lý trực tiếp.
• Đảm bảo chất lượng đồng nhất: Đảm bảo câu trả lời chính xác và nhất quán.

Nghiên cứu về AI Trích Xuất

1. DiReDi: Chưng cất và Chưng cất Ngược cho Ứng dụng AIoT
   Xuất bản: 2024-09-12
   Tác giả: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Bài báo này thảo luận về hiệu quả của việc triển khai các mô hình AI biên trong các kịch bản thực tế được quản lý bởi các mô hình AI dựa trên đám mây lớn. Nó làm rõ các thách thức trong việc tùy chỉnh mô hình AI biên cho các ứng dụng cụ thể của người dùng và các vấn đề pháp lý tiềm ẩn do huấn luyện cục bộ không đúng cách. Để giải quyết những thách thức này, các tác giả đề xuất khung “DiReDi”, bao gồm quy trình chưng cất tri thức và chưng cất ngược. Khung này cho phép cập nhật mô hình AI biên dựa trên dữ liệu người dùng, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. Kết quả mô phỏng cho thấy khung này có khả năng nâng cao mô hình AI biên bằng việc đưa tri thức từ các tình huống thực tế của người dùng.
   Đọc thêm

2. Khung mã nguồn mở cho trích xuất quỹ đạo từ dữ liệu AIS dựa trên dữ liệu — phương pháp $α$
   Xuất bản: 2024-08-23
   Tác giả: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Nghiên cứu này giới thiệu một khung trích xuất quỹ đạo tàu từ dữ liệu AIS, rất quan trọng cho an toàn hàng hải và nhận thức miền biển. Bài báo giải quyết các vấn đề kỹ thuật và chất lượng dữ liệu trong thông điệp AIS bằng cách đề xuất một khung dựa trên khả năng điều động và dữ liệu. Khung này giải mã, xây dựng và đánh giá quỹ đạo hiệu quả, nâng cao tính minh bạch trong khai thác dữ liệu AIS. Các tác giả cung cấp một bản triển khai Python mã nguồn mở, minh chứng cho độ bền vững của khung trong việc trích xuất các quỹ đạo sạch và liên tục để phân tích sâu hơn.
   Đọc thêm

3. Đưa Sự Tham Gia AI Xuống Quy Mô: Bình luận về Dự án Đầu vào Dân chủ cho AI của Open AI
   Xuất bản: 2024-07-16
   Tác giả: David Moats, Chandrima Ganguly
   Bài bình luận này đánh giá chương trình Đầu vào Dân chủ của Open AI, tài trợ cho các dự án tăng cường sự tham gia của công chúng vào AI sinh. Các tác giả phê bình những giả định của chương trình, như tính tổng quát của LLMs và việc đồng nhất tham gia với dân chủ. Họ kêu gọi sự tham gia AI tập trung vào các cộng đồng cụ thể và vấn đề cụ thể, đảm bảo các cộng đồng này có quyền lợi trong kết quả, kể cả quyền sở hữu dữ liệu hoặc mô hình. Bài viết nhấn mạnh sự cần thiết của việc tham gia dân chủ trong quá trình thiết kế AI.
   Đọc thêm

4. Trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc sử dụng AI tăng cường và Thị giác Máy tính
   Xuất bản: 2023-12-15
   Tác giả: Aditya Parikh
   Bài báo này khám phá quy trình trích xuất thông tin (IE) từ dữ liệu phi cấu trúc và không gắn nhãn bằng các kỹ thuật AI tăng cường và thị giác máy tính. Nó nhấn mạnh các thách thức liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc và nhu cầu các phương pháp IE hiệu quả. Nghiên cứu chứng minh cách AI tăng cường và thị giác máy tính có thể cải thiện độ chính xác của trích xuất thông tin, qua đó nâng cao quy trình ra quyết định. Nghiên cứu cung cấp cái nhìn về các ứng dụng tiềm năng của các công nghệ này trong nhiều lĩnh vực.
   Đọc thêm