知識圖譜作為連接結構化數據和大語言模型的關鍵技術,正在引起企業界的廣泛關注。它可以幫助企業更好地理解數據之間的關系,提高AI應用的準確性和可解釋性。雖然構建知識圖譜仍存在技術挑戰,但結合生成式AI的新方法正在簡化這一過程,有望加速知識圖譜在企業中的應用和價值實現。
檢索增強生成 (RAG) 技術已成為企業利用專有數據優化大語言模型 (LLM) 輸出的黃金標準。該技術能夠將企業特定的知識融入 LLM,從而提升生成式 AI 服務的質量和相關性。然而,如何在企業范圍內大規模應用 RAG 仍面臨挑戰。本文探討了通過 RAGOps 和智能代理等新興方法來擴展 RAG 的潛力,為企業提供更強大的生成式 AI 能力。