Strukturlaşdırılmış məlumatlar üçün RAG, sistemlərə yalnız təlim məlumatlarına güvənmək əvəzinə birbaşa verilənlər bazalarına sorğu verməyə imkan verərək AI performansını yaxşılaşdıran bir metoddur. Təbii dildəki sorğuları xüsusi verilənlər bazası əmrlərinə çevirməklə, bu proses AI modelinə daxili biznes sistemlərindən dəqiq və cari məlumatları əldə etməyə imkan verir. Təşkilatlar bunu tez-tez insan sualları ilə backend yaddaşı arasındakı boşluğu aradan qaldırmaq üçün istifadə edirlər ki, bu da AI köməkçisi tərəfindən verilən cavabların təsdiqlənmiş və canlı şirkət qeydlərinə əsaslanmasını təmin edir.
Strukturlaşdırılmış məlumatlarla əldəetmə necə işləyir?
Strukturlaşdırılmış məlumatlardan əldəetmə tez-tez təbii dilin SQL və ya Cypher sorğularına çevrilməsini tələb edir. Strukturlaşdırılmamış mətn sənədlərini axtarmaq əvəzinə, AI istifadəçi ilə verilənlər bazası mühərriki arasında tərcüməçi rolunu oynayır. İstifadəçi sual verdikdə, model niyyəti təhlil edir və verilənlər bazası sxeminə uyğun bir sorğu qurur. Bu sorğu daha sonra xüsusi bir nəticə əldə etmək üçün SQL verilənlər bazasına və ya qrafik verilənlər bazasına göndərilir, AI isə bunu istifadəçiyə oxunaqlı formatda təqdim edir.
Tipik bir hesabda bu proses təbii dil terminlərinin sütun adları və ya verilənlər bazası atributları ilə xəritələnməsini əhatə edir. İstifadəçi keçən ayın ümumi gəlirini soruşarsa, sistem ‘gəlir’ sütununu və tarix filtrini müəyyən edir. Model etibarlı sintaksis yaratmaq üçün sxemə və ya metadata xülasəsinə çıxış əldə etməlidir. Bu xəritələnmə olmadan, AI mövcud olmayan cədvəl adlarını və ya birləşmə şərtlərini uydura bilər ki, bu da sorğu xətalarına və ya yanlış məlumatların ortaya çıxmasına səbəb olur.
Verilənlər bazası inteqrasiyasında ümumi çətinliklər nələrdir?
Bu texnologiyanın tətbiqi təhlükəsizlik və icazə parametrlərinə diqqətli yanaşma tələb edir. AI potensial olaraq verilənlər bazasının istənilən hissəsinə sorğu verə biləcəyi üçün həssas cədvəllərə və ya PII məlumatlarına girişi məhdudlaşdırmalısınız. Administratorlar tez-tez AI tətbiqi üçün xüsusi verilənlər bazası görünüşü və ya yalnız oxuna bilən istifadəçi yaradırlar. Bu təcrübə modelin təsadüfən qeydləri dəyişdirməsinin və ya daxili qalmalı olan məxfi müştəri detallarını ifşa etməsinin qarşısını alır. Yaradılan sorğuların gözlənilən nümunələrə uyğun olduğundan əmin olmaq üçün verilənlər bazası qeydlərinizi həmişə yoxlayın.
Digər bir ümumi maneə sxem mürəkkəbliyidir. Yüzlərlə cədvəli olan böyük verilənlər bazaları AI-nin hansı sütunların müvafiq məlumatları ehtiva etdiyini müəyyən etməsini çətinləşdirir. On cədvəli olan sadə bir verilənlər bazasını modelin anlaması asandır, lakin mürəkkəb ERP sistemi yaxşı sənədləşdirilmiş məlumat lüğəti tələb edir. Belə hallarda, AI-yə sxemin bir hissəsini təqdim etmək, yəni kontekstdən xəbərdar olan göstərişlər vermək, modeli diqqət mərkəzində saxlamaq və sorğu yaradılmasında səhvləri minimuma endirmək üçün praktik bir yoldur.
Məlumatların əldə edilməsi üçün RAG yanaşmalarının müqayisəsi
| Metod | Əsas Məqsəd | Məlumat növü |
|---|---|---|
| Vektor axtarışı | Semantik uyğunluqları tapmaq | Strukturlaşdırılmamış |
| Mətn-SQL | Dəqiq sorğuları yerinə yetirmək | Strukturlaşdırılmış |
| Qrafik əldəetmə | Mürəkkəb əlaqələri izləmək | Əlaqəli qovşaqlar |
Alien Road strukturlaşdırılmış məlumatlar üçün RAG-ı necə tətbiq edir
Alien Road-da biz RAG-ı müştəri verilənlər bazaları ilə inteqrasiya etmək üçün sistemli bir yanaşma izləyirik. Biz ən çox hansı biznes suallarının yarandığını müəyyən etmək üçün kəşf mərhələsi ilə başlayırıq. Məsələn, pərakəndə satış müştərisi inventar səviyyələri haqqında hesabat verməlidirsə, biz ümumi ifadələri onların SQL strukturu ilə əlaqələndirən xəritələmə qatı qururuq. Daha sonra canlı istehsala keçməzdən əvvəl dəqiqliyi təmin etmək üçün yaradılan sorğuları sınaq mühitində yoxlayırıq. Bu, AI-nin etibarlı anlayışlar təqdim etməsini təmin edir.
Prosesimiz çatışmayan parametrləri və ya qeyri-müəyyən tarixləri olan sorğular kimi kənar halları idarə etmək üçün sistem təlimatlarının təkmilləşdirilməsini əhatə edir. AI-nin harada çətinlik çəkdiyini müəyyən etmək və sxem təriflərini buna uyğun tənzimləmək üçün sorğu yaratma qeydlərini izləyirik. Model ilə verilənlər bazası arasındakı interfeysi sadə saxlamaqla yüksək performansı qoruyuruq. Bu metod əməliyyat xərclərini aşağı saxlayarkən müştərilərə daxili performans göstəricilərinə daxil olmaq üçün sürətli və dəqiq bir yol təqdim edir.
Verilənlər bazasına hazır əldəetmə sistemi qurmaq üçün addımlar
- Cədvəl adlarının və sütun təsvirlərinin AI üçün aydın və mənalı olduğundan əmin olmaq üçün verilənlər bazası sxeminizi yoxlayın.
- Təhlükəsizliyi artırmaq üçün AI tətbiqi üçün xüsusi olaraq yalnız oxuna bilən verilənlər bazası istifadəçi hesabı yaradın.
- Sxem təriflərini, cədvəl əlaqələrini və nümunə sorğu formatlarını özündə birləşdirən metadata göstərişi hazırlayın.
- İcradan əvvəl yaradılan SQL kodunu icazə verilən əməliyyatlar siyahısı ilə yoxlayan bir təsdiqləmə qatı tətbiq edin.
- AI-nin düzgün sorğu yaratmadığı halları tutmaq və göstərişi yeniləmək üçün rəy dövrəsindən istifadə edin.
Niyə strukturlaşdırılmış əldəetməyə vektor axtarışından üstünlük verməlisiniz?
Vektor axtarışı mətndə oxşar fikirləri tapmaq üçün əladır, lakin dəqiq hesablama və ya filtrləmə üçün düzgün alət deyil. Müəyyən bir zaman çərçivəsində müəyyən bir bölgə üçün satışların cəmini hesablamalısınızsa, vektor axtarışı dəqiq rəqəm verə bilməz. O, oxşar səslənən sənədləri əldə edə bilər, lakin verilənlər bazası sorğusunun riyazi imkanlarına malik deyil. Strukturlaşdırılmış əldəetmə cavabın statistik ehtimaldan çox faktiki məlumat nöqtələrinə əsaslanmasını təmin edir.
Relasiya məlumatları ilə işləyərkən qeydlər arasındakı əlaqələr çox vacibdir. Müştəri ID-si sifariş ID-si ilə düzgün xəritələnməlidir. Vektor axtarışı tez-tez bu sərt əlaqələri itirir, çünki o, semantik oxşarlığa diqqət yetirir. SQL və ya Cypher istifadə edərək, siz AI-ni bu bütövlük məhdudiyyətlərinə hörmət etməyə məcbur edirsiniz. Bu, biznes qərarlarının birbaşa əsas qeyd sistemindən çıxarılan dəqiq saylara, orta göstəricilərə və ya tendensiyalara əsaslandığı mühitlərdə dəqiqliyi əhəmiyyətli dərəcədə artırır.
Sxem idarəetməsi üçün ən yaxşı təcrübələr
- AI təhlili üçün lazım olmayan cədvəlləri gizlədərək verilənlər bazası sxeminizi sadə saxlayın.
- AI-nin onları təbii dil terminləri ilə asanlıqla əlaqələndirə bilməsi üçün sütunlar üçün təsviri adlardan istifadə edin.
- AI-yə ümumi sorğuları necə idarə edəcəyini göstərmək üçün göstərişdə məhdud sayda nümunə təqdim edin.
- Uzun müddət davam edən proseslərin həddindən artıq resurs istehlak etməsinin qarşısını almaq üçün sorğu vaxt aşımı tətbiq edin.
- Sistem təlimatlarını təkmilləşdirmək və ümumi sorğu xətalarını aradan qaldırmaq üçün qeydləri vaxtaşırı nəzərdən keçirin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Gündəlik əməliyyatlarınıza aydın dəyər verən bir xüsusi məlumat dəsti seçməklə başlayın. Bütün müəssisə anbarınızı bir anda birləşdirməyə ehtiyac yoxdur. Sadə, təmiz məlumatları olan bir cədvəl seçin və sütunları AI-yə izah edən əsas təlimatlar toplusunu yazın. Modelin onları SQL-ə nə qədər yaxşı çevirdiyini görmək üçün bu quraşdırmanı bir neçə əvvəlcədən təyin edilmiş sualla sınayın. Etibarlı bir iş axışınız olduqdan sonra daha mürəkkəb cədvəllərə və sorğulara keçə bilərsiniz.
Tez-tez verilən suallar
AI-ni istehsal verilənlər bazama qoşmaq təhlükəsizdirmi?
Sərt təhlükəsizlik protokollarına əməl etsəniz, bu təhlükəsizdir. AI-nin məlumatları dəyişə və ya silə bilməyəcəyinə əmin olmaq üçün xüsusi, yalnız oxuna bilən verilənlər bazası istifadəçi hesabından istifadə edin. Xüsusiyyəti istehsalda aktivləşdirməzdən əvvəl həmişə ayrı bir sınaq mühitində sınaqdan keçirin. Verilənlər bazası girişini yalnız lazımi cədvəllərlə məhdudlaşdırmaq və sorğu limitləri tətbiq etməklə, icazəsiz giriş və ya performans problemləri riskini minimuma endirirsiniz.
Bu, qeyri-SQL verilənlər bazaları ilə işləyə bilərmi?
Bəli, o, qrafik verilənlər bazaları kimi digər verilənlər bazası növləri ilə işləyir. Məsələn, Cypher qrafik verilənlər bazaları üçün standart sorğu dilidir və SQL ilə eyni şəkildə istifadə edilə bilər. Modelə istifadə etdiyiniz verilənlər bazası növünün xüsusi sintaksisi və sxemi haqqında təlimat verilməlidir. Əsas prinsip eyni qalır: təbii dil niyyətini xüsusi məlumat saxlama sisteminiz üçün düzgün sintaksisə çevirmək.
AI yanlış sorğu yaradarsa nə baş verir?
Yaradılan sorğu sintaktik olaraq yanlışdırsa, verilənlər bazası xəta qaytaracaq və AI suala cavab verə bilməyəcəyini bildirməlidir. Sorğu düzgündürsə, lakin yanlış məlumat qaytarırsa, bu, adətən göstərişdə verilən sxem təsviri ilə bağlı bir problemə işarə edir. Xətanı təhlil etməli, təlimatlarınızı və ya sxem təriflərinizi tənzimləməli və gələcək nəticələrin dəqiqliyini artırmaq üçün sorğunu yenidən cəhd etməlisiniz.
SQL-də mürəkkəb birləşmələri necə idarə edə bilərəm?
Mürəkkəb birləşmələr AI-yə cədvəl əlaqələri haqqında aydın məlumat verməklə idarə olunur. Xarici açarların siyahısını və cədvəllərin sistem göstərişinizdə necə əlaqələndiyinin təsvirlərini daxil edin. Sorğu bir neçə birləşmə tələb edirsə, həmin xüsusi cədvəlləri necə əlaqələndirəcəyinə dair nümunələr göstərərək modeli istiqamətləndirməli ola bilərsiniz. Sadə və yaxşı sənədləşdirilmiş sxem AI-nin mürəkkəb sorğuları anlamasını və yerinə yetirməsini çox asanlaşdırır.
Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası · AI Optimizasiyası