Semantične plasti so manjkajoči del za analitiko, ki podpira AI – KDnuggets

Sponzorirane vsebine

Medtem ko si podjetja prizadevajo olajšati dostop do podatkov za zaposlene in zunanje stranke, se več vodij podatkov obrne na AI, da jim pomaga. Vendar ostaja zaskrbljenost, kako najbolje nastaviti robote AI in velike jezikovne modele, da bi zagotovili hiter dostop do pravilnih podatkov. Integracija semantične plasti z modeli učenja jezikov (LLM) predstavlja čisto rešitev za to, zlasti na področju klepetalnih robotov z umetno inteligenco. Ta kombinacija omogoča podjetjem ustvarjanje hitrih odzivov in poročil na podlagi njihovih podatkov. Izkoriščanje umetne inteligence in semantičnih slojev izboljšuje poslovno inteligenco, zaradi česar je interakcija ljudi s podatki lažja kot kdaj koli prej. 

Izvedite več v tem posnetem spletnem seminarju, v katerem se podjetje Quantatec za upravljanje voznih parkov sprehodi skozi AI Bot, ki so ga razvili na vrhu semantične plasti Cube, tako da lahko njihovi netehnični zaposleni preprosto obravnavajo vprašanja podatkov, ne da bi morali pisati poizvedbe SQL ali izdelati lastne nadzorne plošče .

Učinkovita vloga semantične plasti v klepetalnih robotih AI in natančnost podatkov

 
Klepetalni roboti z umetno inteligenco, ki jih poganjajo modeli učenja jezikov (LLM), so sposobni razumeti in odgovarjati na zapletene poizvedbe v naravnem jeziku z visoko natančnostjo. To pomeni, da namesto pisanja zapletenih poizvedb SQL lahko uporabniki preprosto postavijo vprašanje chatbotu v preprosti angleščini in prejmejo natančen odgovor. To ne samo, da naredi analizo podatkov bolj dostopno netehničnim uporabnikom, ampak tudi znatno pospeši proces pridobivanja in analize podatkov.

Čeprav so LLM-ji neverjetno močni, niso brez svojih omejitev. Eden od glavnih izzivov je zagotoviti, da klepetalni robot z umetno inteligenco pravilno interpretira in odgovori na uporabnikovo poizvedbo. Tu nastopi semantična plast. Semantična plast deluje kot posrednik med klepetalnim robotom AI in bazo podatkov, pri čemer interpretira poizvedbe klepetalnega robota in zagotavlja, da so pravilno izvedene.

Semantična plast ima tudi ključno vlogo pri zagotavljanju varnosti podatkov. Z nadzorom dostopa klepetalnega robota AI do baze podatkov lahko semantična plast prepreči nepooblaščen dostop do občutljivih podatkov. To je še posebej pomembno v okoljih z več najemniki, kjer imajo različni uporabniki različne ravni dostopa do podatkov.

Semantična plast poleg izboljšanja varnosti podatkov izboljša tudi delovanje klepetalnega robota AI. Semantična plast lahko znatno pospeši odzivni čas klepetalnega robota s predračunanjem zapletenih združevanj in izračunov. To ne le izboljša uporabniško izkušnjo, ampak podjetjem omogoča tudi hitrejšo in učinkovitejšo analizo svojih podatkov.

Če povzamemo, zlitje semantične plasti z LLM za oblikovanje klepetalnega robota z umetno inteligenco posodablja poslovno inteligenco in vdelano aplikacijo za analitične podatke. Njegova moč za izboljšanje učinkovitosti in natančnosti analize podatkov pomembno vpliva na procese odločanja in postavlja nov standard v poslovnih praksah. Poenostavlja dostop do analize podatkov, povečuje učinkovitost in krepi varnost. 

Več o tem v posnetem spletnem seminarju, v katerem podjetje Quantatec za upravljanje voznega parka sprehodi skozi AI Bot, ki so ga razvili na vrhu semantične plasti Cube, tako da lahko njihovi netehnični zaposleni zlahka dostopajo do podatkov.
 
 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.kdnuggets.com/2024/02/cube-semantic-layers-missing-piece-ai-enabled-analytics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=semantic-layers-are-the-missing-piece-for-ai-enabled-analytics