AI Orchestrator
Supere as limitações da IA generativa
LLMs são capazes de coisas incríveis, mas fornecer orientação adequada sobre seu comportamento é essencial para alcançar resultados consistentemente adequados e, portanto, é um fator-chave para a integração bem-sucedida da IA nos processos de negócios.
O orquestrador de IA funciona como um guardrail para modelos de IA generativa, permitindo a entrega de resultados precisos e adequados, tanto em termos de conteúdo quanto de formato.
A essênciado AI Orchestrator
AI Orchestrator é um algoritmo de IA projetado para aprimorar implementações de IA generativa no contexto empresarial. Suas capacidades discernem, orquestram e mantêm o contexto da conversa entre vários módulos, combinando diferentes tecnologias e abordagens. Isso facilita a geração de respostas precisas e contextualmente relevantes às consultas dos usuários.
Enfrentando os principais desafios de IA Generativa
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) podem gerar textos coerentes a partir de prompts em linguagem natural. No entanto, certas questões precisam ser resolvidas antes de integrar essa tecnologia aos contextos de negócios.
Alucinações
As respostas podem parecer precisas, mas frequentemente são combinações aleatórias e pouco confiáveis de palavras, conhecidas como "alucinações".
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Desinformação
LLMs sempre geram uma saída, independentemente de a solicitação precisar de informações além do conjunto de dados de treinamento, resultando em respostas potencialmente fabricadas e falsas.
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Citação da Fonte
LLMs não têm capacidade para fornecer quais fontes contribuíram para a formulação da resposta.
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A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) pode ser usada para tratar dessas questões. Essa técnica utiliza um repositório de conhecimento de dados da empresa, permitindo que a IA generativa produza respostas informadas contextualmente. Embora os recursos RAG desempenhem um papel fundamental na adoção empresarial, eles ficam aquém em certas áreas.
Respostas Certificadas
As ferramentas RAG não fornecem respostas predefinidas e validadas por humanos. Eles precisam do conhecimento para gerar respostas totalmente novas, mesmo para perguntas simples e frequentes.
Acesso a fontes externas
Acessar serviços externos e dados estruturados em linguagem natural não é uma característica por design na maioria das arquiteturas RAG.
Diálogos Personalizados
As conversas fornecidas pelos aplicativos RAG não podem seguir nenhum padrão específico.
Integração com Operatos Humanos
Nos sistemas RAG, a integração e intervenção de um operador de suporte humano na conversa não é uma operação simples e trivial.
Como funciona
O AI Orchestrator é um módulo proprietário que regula o comportamento de sistemas que possuem IA Generativa, permitindo resultados predeterminados quando devidamente configurados.
Solicitações Pré-classificação
O sistema pré-classifica os pedidos dos usuários para identificar o agente certo a ser envolvido. Ele processa a enunciação original para melhorar os processos de recuperação, por meio de técnicas como expansão de consultas, adição de metadados, etc.
Preservação do Contexto
O sistema garante continuidade e coerência nas interações ao acompanhar o histórico das conversas. Isso permite que o sistema forneça respostas precisas e relevantes considerando as trocas anteriores.
Integrações
A camada AI Orchestrator permite a integração de módulos especializados que atendem a solicitações específicas.
Múltiplas Fontes
Dados Estruturados
Perguntas Frequentes Repositórios
Aplicações externas
Fluxo de Diálogos
Centro de Contato
AIWave Abordagem
A camada AI Orchestrator é central para o sistema de IA Generativa Composta AIWave. Ele permite realizar tarefas de IA com vários modelos — individualmente ou em combinação — como LLMs, SLMs e outros algoritmos de aprendizado de máquina. Ele pode ser operado localmente e configurado para hardware leve ou requisitos específicos de desempenho.
As camadas RAG e NLQ podem gerar respostas usando um SLM ajustado, um LLM hospedado na nuvem padrão ou os documentos de texto, frases ou parágrafos mais relevantes, extraídos de uma base de conhecimento personalizada por algoritmos de sumarização proprietários.
Para maior flexibilidade, os clientes têm a opção de utilizar suas próprias assinaturas de LLM baseadas em nuvem.
Saiba mais sobreIA Generativa
RAG
Uma abordagem de ponta para aprimorar técnicas de extração de insights e recuperação de informações.