В эпоху принятия решений на основе данных роль искусственного интеллекта как никогда высока. От прогнозирования тенденций на фондовом рынке до создания персонализированного контента для пользователей — модели ИИ находятся в авангарде инноваций. Однако эффективность этих моделей тесно связана с качеством и актуальностью потребляемых ими данных, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии компании Couchbase.

Проблема устаревших данных, их влияние на результаты прогнозирования и иллюзия точности

В области ИИ справедлива поговорка «мусор на входе, мусор на выходе». Когда модели обучаются или питаются неполной, необъективной или устаревшей информацией, результаты прогнозирования страдают. Например, на финансовых рынках, где условия меняются за миллисекунды, использование устаревших данных может привести к упущенным возможностям или даже финансовым потерям. Устаревшие данные могут создавать иллюзию точности. Модели могут демонстрировать высокую уверенность в своих прогнозах, но эти прогнозы основаны на реальности, которая уже не существует.

Последствия устаревших данных далеко идущие:

  • Бизнес-решения. В таких отраслях, как финансы, здравоохранение и розничная торговля, решения, основанные на устаревшей информации, могут привести к значительным финансовым потерям или упущенным возможностям.
  • Безопасность. В таких критически важных приложениях, как автономные автомобили или медицинская диагностика, устаревшие данные могут стать вопросом жизни и смерти.
  • Потребительский опыт. В сервисах, ориентированных на потребителя, таких как рекомендательные системы или персонализированный маркетинг, устаревшие прогнозы могут привести к снижению вовлеченности и удовлетворенности пользователей.

Загадка галлюцинаций в фундаментальных моделях

Фундаментальные модели невероятно мощны, но они не застрахованы от того, чтобы генерировать нелепый или фактически неверный контент — явление, известное как «галлюцинации». Галлюцинации возникают потому, что модель опирается на статический набор данных, который может не содержать самой актуальной или контекстуально значимой информации.

Уменьшение количества галлюцинаций, повышение точности и релевантности с помощью данных реального времени

Интеграция данных реального времени в систему ИИ может значительно снизить вероятность возникновения галлюцинаций. Когда модель имеет доступ к самым актуальным данным, она может генерировать прогнозы или контент, соответствующие контексту.

Данные реального времени гарантируют, что прогнозы модели будут соответствовать самым свежим данным. Это очень важно для предприятий, если они хотят использовать всю мощь ИИ для принятия решений и перехода к высокоэффективным прогнозным сценариям использования, которые может открыть ИИ.

Роль баз данных для ИИ реального времени

Основой для создания гиперконтекстуализированного и персонализированного опыта для приложений, обогащенных генеративным ИИ, является система записей и истины в организации. Данные реального времени являются неотъемлемым компонентом этого стека ИИ-приложений реального времени, поэтому крайне важно, чтобы оперативные базы данных были тесно интегрированы в конвейер ИИ. Это обеспечивает бесперебойный поток данных в реальном времени в модели, позволяя им мгновенно адаптироваться к изменяющимся условиям.

Для создания такого опыта разработчикам необходима высокопроизводительная мультимодальная платформа баз данных, способная эффективно хранить, управлять и запрашивать неструктурированные данные. Им необходим слой долговременной памяти для больших языковых моделей (LLM), позволяющий дополнить контекст разговорами и контекстную историю данными реального времени, а также обеспечить возможность хранения и поиска данных в родном для LLM формате — в виде высокоразмерных математических векторов. Ключевым моментом в обеспечении долговременной памяти фундаментальных моделей является наличие высокодоступной базы данных, способной хранить и запрашивать неструктурированные данные. Такие базы могут хранить огромные объемы информации и делать ее легкодоступной для модели, тем самым выступая в роли «памяти» модели.

Мультимодальная платформа баз данных хорошо подходит для того, чтобы стать платформой данных для ИИ-приложений реального времени. Она может легко объединять операционные и транзакционные, аналитические и семантические хранилища с интеграцией в платформы LLM с открытым исходным кодом и от облачных провайдеров, что ускоряет процесс создания разработчиками приложений нового поколения.

Интеграция данных реального времени в генеративные и прогностические модели ИИ — это не просто техническое усовершенствование, это смена парадигмы. По мере того как мы движемся к все более динамичному миру, способность ИИ адаптироваться и предоставлять точные и своевременные инсайты станет краеугольным камнем эффективного принятия решений. Решив проблемы устаревших данных и галлюцинаций, мы сможем раскрыть истинный потенциал ИИ, сделав его бесценным активом в нашем будущем, основанном на данных.