Iseõppiv
Süsteem, mis paraneb iga interaktsiooniga — kogemuste mälu, automaatne täiustamine ja kasvav organisatsiooniline teadmusbaas.
Staatiline AI on AI, mis vananeb kiiresti. Seetõttu on meie platvorm varustatud iseõppimise mehhanismidega — iga interaktsioon, iga ülesanne, iga kasutaja tagasiside rikastab süsteemi teadmisi. Agendid loovad oma kogemuste mälu, täiustavad oma lähenemist tulemuslikkuse põhjal ja kohalikke mudeleid häälestakse peenelt organisatsioonispetsiifiliste andmetega. Süsteem, mis teab täna rohkem kui eile.
Agendi kogemuste mälu
Iga agent loob oma kogemuste mälu — salvestades varasemate probleemide lahendusi, tõhusaid lähenemisi, kasutajate tagasisidet. Kui ta kohtab tulevikus sarnast ülesannet, tugineb ta oma ajaloole ja rakendab tõestatud lahendust. Mälu on semantiliselt indekseeritud (vektorandmebaas), seega agent ei otsi märksõnade, vaid tähenduse järgi. See võimaldab teadmiste ülekandmist sarnaste, kuid mitte identsete probleemide vahel.
Automaatne täiustamine
Iga viip süsteemis on versioonitud ja seiratud. Süsteem kogub tulemuslikkuse mõõdikuid: vastuse kvaliteet, valmimisaeg, iteratsioonide arv lahendamiseni, kasutaja tagasiside. Kui lähenemine annab järjekindlalt halvemaid tulemusi, pakub süsteem automaatselt variante ja testib neid kontrollitud tingimustes (A/B-testimine). Kõige tõhusamad variandid juurutatakse. See on pidev, automaatne optimeerimine — ilma käsitsi sekkumiseta.
Kohaliku mudeli peenhäälestamine
Kohalikke mudeleid häälestakse automaatselt peenelt organisatsioonispetsiifiliste andmetega. See tähendab, et mudel õpib ettevõtte suhtlusstiili, tööstusharu terminoloogiat ja otsustuseelistusi. Peenhäälestamine toimub GPU-serverites täieliku andmekontrolliga — treeninguandmed ei lahku kunagi kliendi infrastruktuurist. Protsess on automaatne: süsteem tuvastab parandamist vajavad valdkonnad, valmistab ette treeninguandmed ja teostab peenhäälestamise planeeritud hooldusakende ajal.
Organisatsiooniline teadmusbaas
Iga interaktsioon süsteemiga rikastab organisatsioonilist teadmusbaasi. Pühendatud teadmushalduse agent indekseerib automaatselt meeskonna töötulemused: probleemide lahendused, äriotsused, väljatöötatud protseduurid. Vektorteadmusbaas semantilise otsinguga võimaldab igal agendil koheselt leida vastuseid küsimustele, mis on varem juba lahendatud. Mida kauem süsteem töötab, seda rohkem ta teab — ja seda kiiremini ja täpsemalt ta vastab.
Põhipunktid
- Kogemuste mälu semantilise otsinguga
- Automaatne lähenemiste A/B-testimine
- Mudelite peenhäälestamine organisatsiooni andmetega
- Treeninguandmed ei lahku kunagi infrastruktuurist
- Kasvav organisatsiooniline teadmusbaas
- Süsteemi õppimine 24/7