![](https://lizard-soft.com/i_upload/1_2ec14baa1722032443.jpeg)
АІ-UniBot: вдосконалений Knowledge On-Demand на останній моделі АІ
Достовірні дані тут і зараз – це вже половина успіху в бізнес-середовищі. Принаймні, так стверджує тотальна більшість наших Замовників і Партнерів. Саме тому ми постійно вдосконалюємо функцію Knowledge On-Demand – інструмент інтелектуального пошуку даних в корпоративних базах знань, реалізований у Персональному асистенті & Корпоративному чат-боті UniBot. Ми впроваджуємо власні розробки та імплементуємо найновіші моделі Штучного Інтелекту (АІ), аби постійно підвищувати релевантність пошуку. І в цьому матеріалі ми ділимося останніми змінами в AI-UniBot від Lizard Soft.
- Новий механізм екстракції контенту
Серед основних нововведень – щонайперше новий механізм екстракції контенту з документів. Він тепер використовує найновіші моделі Azure AI для OCR (технологія оптичного розпізнавання символів) та Computer Vision (розпізнавання, класифікація та аналіз зображень і відео). Ці покращення особливо стосуються алгоритмів розпізнавання табличних даних, даних у вигляді графіків та схем бізнес-процесів. Це означає, що навіть складні таблиці або графічні представлення процесів тепер можуть бути автоматично розпізнані та інтегровані в систему для подальшого аналізу і використання.
- Новий механізм семантичного чанкінгу інформації
Значно ефективніше працювати з великими документами дозволяє новий механізм семантичного чанкінгу інформації. Оскільки кожна модель АІ має обмеження на розмір інформації, з яким можна працювати в рамках одного запиту, завантаження великих документів стає економічно недоцільним. Натомість, новий механізм дозволяє порізати документ на частини (чанки) таким чином, щоб кожен з них був «шукабельним» і містив повноцінний контекст. Це значно покращує здатність АІ робити правильні висновки на основі наданої інформації.
- Новий формат семантичного індексу з підтримкою строгого режиму пошуку і особливостей словобудови
Також впроваджено новий формат семантичного індексу з підтримкою строгого режиму пошуку і нюансів мовної морфології індексованого тексту. Наприклад, якщо в тексті є словосполучення «фізичних осіб», а Користувач шукає словосполучення «фізична особа», то система їх знайде. Адже розуміє, що словобудова обох словосполучень спільна. Це нововведення дозволяє зменшити кількість ітерацій, необхідних для формування відповіді на запит Користувача. А це, в свою чергу, зменшує час очікування та економить ресурси Компанії.
Оновлені функції АІ-UniBot відкривають нові можливості застосування Knowledge On-Demand у різних бізнес-кейсах. Наприклад, у Компаніях, де велика кількість даних зберігається в складних таблицях або на схемах (як-от опис бізнес-процесів), найкраще зарекомендують себе нові механізми екстракції і семантичного індексування. Завдяки ним необхідну інформацію буде надано максимально швидко і точно. Інший приклад – Компанії, які мають значну кількість документів схожої тематики з неочевидною різницею. Наприклад, технічні специфікації продуктів або контракти з різними Клієнтами. З такими документами найефективніше «працює» новий механізм чанкінгу.
Коротше кажучи, останні оновлення в АІ-UniBot значно підвищили ефективність і точність інтелектуального пошуку даних. Таким чином функція Knowledge On-Demand стала ще більш корисною для бізнесів. Завдяки новим можливостям екстракції контенту, семантичного чанкінгу та індексування, Користувачі ще швидше отримують достовірну інформацію у відповідь на свої запити, хай яким складним чи масштабним є контент, в якому здійснюється пошук. А значить, обгрунтовані рішення ухвалюються іще швидше, а це – вже половина успіху, стверджує тотальна більшість наших Замовників і Партнерів.
![](/userfiles/images/УКР_новий Knowledge on Demand.png)