Riassunto
Si è appreso in che modo Foundry IQ trasforma gli agenti di intelligenza artificiale da chatbot semplici a strumenti aziendali avanzati in grado di accedere alle informazioni dell'organizzazione.
Rag risolve il problema di conoscenza
Il recupero della generazione aumentata risolve le limitazioni fondamentali degli agenti di intelligenza artificiale connettendoli a origini di conoscenza in tempo reale. Invece di basarsi solo sui dati di training, gli agenti abilitati per RAG recuperano informazioni rilevanti, aumentano le query con contesto effettivo e generano risposte basate sul contenuto dell'organizzazione. In questo modo vengono forniti aggiornamenti in tempo reale, trasparenza delle fonti e basi reali.
Foundry IQ fornisce una piattaforma di conoscenza condivisa
Foundry IQ elimina la necessità di creare un'infrastruttura RAG personalizzata per ogni agente. È possibile creare knowledge base organizzate per dominio aziendale, connettere origini dati da SharePoint, Archiviazione BLOB di Azure, OneLake o indici di Ricerca di intelligenza artificiale di Azure esistenti e qualsiasi agente può accedervi. Quando si migliora una knowledge base, ogni agente connesso offre immediatamente vantaggi. Questo approccio condiviso amplia l'accesso alle conoscenze nell'organizzazione.
La qualità dei dati determina l'efficacia del recupero
È possibile migliorare il recupero tramite tre tecniche chiave:
- I profili di punteggio aumentano i campi o gli attributi specifici per visualizzare risultati più pertinenti
- La classificazione semantica usa i modelli di intelligenza artificiale per comprendere significato e contesto oltre le parole chiave
- Gli analizzatori personalizzati gestiscono contenuti specializzati come HTML, codici prodotto o terminologia tecnica
Queste tecniche interagiscono per trasformare la ricerca di base in recupero intelligente su misura per il contenuto.
Istruzioni sul comportamento dell'agente di controllo
Le istruzioni efficaci per gli agenti specificano quando recuperare (usare sempre la base di conoscenza), come citare (formato esatto per l'attribuzione delle fonti) e cosa fare quando non si è certi (soluzione alternativa elegante). Testare tipi di query diversi per verificare un comportamento coerente. Monitorare l'utilizzo della produzione per identificare i modelli e perfezionare la configurazione.
Passaggi successivi
Iniziare con un dominio di conoscenze di alto valore in cui informazioni accurate e citate forniscono un impatto aziendale immediato. Creare la prima knowledge base, configurare le impostazioni di data quality, creare un agente con istruzioni di recupero chiare e testare sistematicamente prima della distribuzione agli utenti.