Mở khóa việc tạo nội dung GenAI với sức mạnh của RAG

Một năm trước, các tổ chức nghĩ rằng chỉ có đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu hoặc sử dụng các dịch vụ được quản lý mới có thể khai thác được sức mạnh của AI tạo sinh.

Ngày nay, quan điểm đó đã thay đổi. Các mô hình được đào tạo trước kết hợp với các kỹ thuật tạo tăng cường truy xuất (RAG) đang trở thành chuẩn mực. Lý do cho việc áp dụng này rất rõ ràng. RAG là một công cụ thay đổi cuộc chơi, cung cấp các câu trả lời chính xác và đáng tin cậy hơn bằng cách tăng cường các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước với thông tin cụ thể của tổ chức và các rào cản được cải tiến. Phương pháp tiếp cận này cho phép các doanh nghiệp nhanh chóng tạo ra nội dung chính xác, dựa trên dữ liệu cho nhiều ngành kinh doanh bao gồm tiếp thị, phát triển, nhân sự, v.v.

Lợi ích không dừng lại ở đó. Bạn có nhớ lần cuối cùng bạn cố gắng tìm “tệp đó” trong một ổ đĩa hỗn loạn chứa đầy các thư mục không? Bằng cách tận dụng RAG, các nhóm có thể tóm tắt thông tin, liên kết đến tài liệu có liên quan và so sánh và phân tích dữ liệu. Điều này dẫn đến sự nhanh nhẹn được cải thiện, đầu ra chất lượng cao hơn và phá vỡ các kho kiến ​​thức. Cuối cùng, các giải pháp GenAI sử dụng RAG mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức.

Hãy cùng vạch trần một số quan niệm sai lầm thường che giấu tiềm năng và làm chậm quá trình triển khai.

Quan niệm sai lầm 1: Dữ liệu của tôi phải được sắp xếp hoàn hảo

Nhiều tổ chức ngần ngại triển khai GenAI vì họ tin rằng bộ dữ liệu của họ chưa đủ “hoàn hảo”. Trong khi khả năng truy cập và chuẩn bị dữ liệu là chìa khóa thành công của GenAI, RAG hoạt động với các mô hình được đào tạo trước và nhiều loại dữ liệu khác nhau ngay cả khi chúng không được tổ chức hoàn hảo. Điều này bao gồm tài liệu dạng văn bản, bản trình bày, bảng, cơ sở dữ liệu, trang web và cơ sở kiến ​​thức.

Tính linh hoạt này cho phép các công ty bắt đầu tạo nội dung do AI thúc đẩy ngay bây giờ với các tập dữ liệu nhỏ hơn và cho phép họ thử nghiệm và tinh chỉnh các hoạt động quản lý dữ liệu của mình theo thời gian. Bằng cách tập trung vào các ứng dụng thực tế, doanh nghiệp có thể tránh được sự chậm trễ, đẩy nhanh ROI và mở rộng các sáng kiến ​​GenAI khi cần.

Quan niệm sai lầm thứ 2: Bất kỳ sáng kiến ​​GenAI nào cũng cần có nhà khoa học dữ liệu

Một niềm tin phổ biến khác là các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu thu thập và quản lý dữ liệu cho tất cả nội dung do AI thúc đẩy. Trên thực tế, các kỹ thuật RAG đơn giản hóa quy trình này, cho phép các nhóm không có kỹ năng khoa học dữ liệu chuyên biệt xử lý và cập nhật thông tin trong kho kiến ​​thức.

RAG chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc thành định dạng mà các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước có thể đọc được, giúp giảm nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu. Các công cụ và giao diện thân thiện với người dùng giúp các tổ chức dễ dàng quản lý và duy trì dữ liệu có liên quan, giúp các ứng dụng GenAI có thể truy cập được. Điều này giúp nhiều thông tin hơn có sẵn trên khắp các tổ chức, cho phép nhiều thành viên trong nhóm hơn đóng góp vào việc tạo nội dung và ra quyết định.

Quan niệm sai lầm thứ 3: Lợi ích đòi hỏi phải đầu tư vào các hệ thống lớn và các mô hình tùy chỉnh

Mọi người thường nghĩ rằng việc triển khai GenAI với RAG đòi hỏi ngân sách lớn, hệ thống phức tạp và mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh cho từng phòng ban. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng có kích thước phù hợp, có thể mở rộng kết hợp với bộ công cụ đơn giản hóa sẽ thay đổi mô hình này.

Dell và NVIDIA đã hợp tác xây dựng các giải pháp bắt đầu từ quy mô nhỏ, sử dụng các mô hình được đào tạo trước và bộ công cụ được tuyển chọn trên máy trạm. Chúng tạo ra các PoC và phòng thí nghiệm phát triển tuyệt vời, đồng thời cung cấp điểm vào dễ dàng để tạo nội dung do AI thúc đẩy với ít đầu tư ban đầu hơn.

Xem cách bắt đầu và chạy một trong những PoC ít tốn kém nhất, có tác động lớn nhất và dễ dàng nhất mà bạn từng chạy, kết hợp tính đơn giản của RAG với các máy trạm AI Dell Precision và lời khuyên chuyên môn từ các chuyên gia tư vấn AI của Dell tại đây .

Quan niệm sai lầm thứ 4: Tạo nội dung chỉ dành cho tiếp thị

Việc tạo nội dung do GenAI thúc đẩy thường được coi là lĩnh vực tiếp thị và đúng là nó khiến họ trông giống như siêu anh hùng. Nhưng không chỉ dành cho các nhà tiếp thị. GenAI với RAG có thể tăng năng suất cho hầu hết mọi vai trò trong một tổ chức.

Ví dụ, các nhóm sản phẩm có thể soạn thảo đề xuất, tạo tài liệu kỹ thuật và phát triển nguyên mẫu hiệu quả hơn. Tương tự, các phòng ban nhân sự và CNTT có thể hợp lý hóa việc tạo thông báo, báo cáo và hướng dẫn nội bộ hoặc thậm chí sử dụng GenAI với RAG để hỗ trợ các chatbot tự phục vụ và trợ lý kỹ thuật số. Xem xét kỹ hơn cách GenAI đang cách mạng hóa việc tạo nội dung .

Quan niệm sai lầm thứ 5: Sử dụng AI tạo sinh có nghĩa là tiết lộ dữ liệu cho các công cụ của bên thứ ba

Nhiều tổ chức lo ngại rằng việc tạo nội dung do GenAI thúc đẩy đòi hỏi các mô hình lớn trên các dịch vụ được quản lý, điều này có thể gây tổn hại đến tính bảo mật và tuân thủ. Mỗi khi một mô hình được đào tạo, nhắc nhở hoặc suy luận, dữ liệu độc quyền sẽ bị lộ, chuyển tiếp và tạo ra. Điều này làm nảy sinh những lo ngại hợp lệ về việc dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình bên ngoài, rò rỉ dữ liệu và quyền sở hữu dữ liệu.

Có thể giảm thiểu những rủi ro này bằng cách đưa AI vào dữ liệu và sử dụng đúng mô hình và cơ sở hạ tầng cho công việc. Cách tiếp cận này giúp bảo mật thông tin nhạy cảm, đảm bảo thông tin nằm trong tầm kiểm soát của công ty và giúp tuân thủ các quy định về dữ liệu dễ dàng hơn.

Dell và NVIDIA có thể giúp gì

Mặc dù những hiểu lầm về RAG ban đầu có thể gây ra sự do dự, nhưng các tổ chức không phải tự mình giải quyết những thách thức này. Dell và NVIDIA ở đây để hỗ trợ. Nếu bạn mới bắt đầu, Accelerator Workshops có thể giúp bạn thiết lập chiến lược và đạt được sự đồng thuận trong toàn tổ chức của mình. Dell Demo Center có quyền truy cập vào các bản demo tương tác hoặc thực hành. Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu thử nghiệm, các máy trạm Precision cung cấp sức mạnh cần thiết để phát triển và triển khai các mô hình GenAI tạo sinh một cách an toàn tại chỗ. Đối với AI doanh nghiệp toàn diện, Dell AI Factory với NVIDIA cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ đầy đủ.