ABB

ABB 3AFE61320946P0001 POS.A6091

品牌：ABB

型号：POS.A6091

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产品详情

检索增强生成 (RAG)

RAG 是一种尖端的设计模式，使法学硕士能够在直接响应提示时利用特定的工业数据。通过结合上下文学习，RAG 允许法学硕士根据私人上下文数据进行推理，从而提供确定性答案，而不是基于现有公共信息的概率响应。此外，RAG 使我们能够在企业租户内保持工业数据的专有性和安全性。与任何先进技术一样，法学硕士很容易受到对抗性攻击和数据泄露。在工业环境中，由于敏感数据（例如专有设计和客户信息），这些担忧被放大。确保适当的匿名化，保护法学硕士基础设施，保护数据传输和实施强大的身份验证机制是减轻网络安全风险和保护敏感信息的重要步骤。RAG 允许维护访问控制、与大型企业建立信任并满足严格的安全和审计要求。

通过在生成式人工智能解决方案中利用数据情境化、工业知识图谱和 RAG 技术，我们不仅可以解决数据泄漏、信任和访问控制以及幻觉挑战，还可以影响解决方案的整体效率和成本。

LLM 具有上下文窗口限制，限制了他们在响应提示时可以考虑的标记范围。此外，每个令牌都会增加每个查询的总成本。如果您将这些查询视为 Google 搜索，您就会发现成本是多么容易增加。为了克服这个问题，将专有工业数据置于上下文中、创建工业知识图并通过 RAG 优化查询变得至关重要。这些步骤确保法学硕士能够访问可搜索且具有语义意义的输入源，从而更有效地利用大量工业数据。

总之，虽然法学硕士为各个行业提供了巨大的潜力，但解决不准确、安全漏洞和隐私风险等挑战至关重要。通过整理和情境化数据、构建行业知识图并利用 RAG 等尖端技术，法学硕士可以成为简化运营、自动化任务和为不同行业的企业提供可行见解的宝贵资产。