Dane są paliwem dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji (AI), ale olbrzymia skala i różnorodność danych generowanych przez przedsiębiorstwa sprawiają, że ich efektywne wykorzystanie jest kosztowne i czasochłonne. Zgodnie z prognozami IDC, globalna ilość danych generowanych przez przedsiębiorstwa osiągnie poziom 317 zettabajtów rocznie do 2028 r. W tym samym czasie powstanie 29 zettabajtów unikalnych danych, z czego aż 78% będzie miało charakter nieustrukturyzowany, a 44% danych nieustrukturyzowanych będzie pochodzić z nagrań audio i wideo. Ze względu na tę gigantyczną skalę oraz różnorodność danych, większość aplikacji opartych na generatywnej AI wykorzystuje jedynie niewielką część dostępnych danych.
Jeśli firmy chcą osiągnąć sukces w erze AI, muszą znaleźć sposób na wykorzystanie całej swojej bazy danych. Tradycyjne metody przetwarzania danych i obliczeń okazują się niewystarczające do tego zadania. Odpowiedzią na ten problem okazuje się być silnik zapytań AI, który otwiera nowe możliwości zarządzania i wykorzystywania danych na dużą skalę.
Czym jest silnik zapytań AI?
Silnik zapytań AI to zaawansowany system, który łączy aplikacje zasilane sztuczną inteligencją z danymi przedsiębiorstwa. Stanowi kluczowy element tzw. agentowej AI, działając jako pomost między bazą wiedzy organizacji a aplikacjami, umożliwiając bardziej precyzyjne i kontekstowe odpowiedzi. To nie tylko pasywny mechanizm wyszukiwania, ale aktywny system umożliwiający wykorzystanie AI jako pomocnika w przedsiębiorstwie.
Centralnym punktem silnika zapytań AI są tzw. agenci AI. Mogą oni zbierać informacje z różnych źródeł danych, planować, rozumować i podejmować działania wspierające pracowników w przedsiębiorstwie. Agenci AI mogą komunikować się z użytkownikami w sposób naturalny lub działać w tle, oferując jednocześnie możliwość interakcji i wprowadzania zmian przez człowieka na każdym etapie działania. Praktycznie rzecz biorąc, silnik zapytań AI to zaawansowany system, który przetwarza ogromne ilości danych, przechowuje wiedzę oraz umożliwia szybkie i skuteczne jej wyszukiwanie i wykorzystanie.
Silniki zapytań AI i inteligencja w danych nieustrukturyzowanych
Jedną z wielkich zalet silników zapytań AI jest zdolność do przetwarzania danych nieustrukturyzowanych, co stanowi istotny postęp technologiczny. Tradycyjne systemy opierają się głównie na analizie danych ustrukturyzowanych, dzięki narzędziom takim jak bazy relacyjne, które wymagają precyzyjnych zapytań sformułowanych w językach takich jak SQL. Wyniki takich zapytań są jednak ograniczone do danych zapisanych w określonych formatach.
Silniki zapytań AI z kolei potrafią przetwarzać dane w różnych formatach: ustrukturyzowane, półustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Dane takie jak pliki PDF, dzienniki systemowe, obrazy czy wideo mogą być analizowane bez względu na to, czy są przechowywane na serwerach plików, systemach równoległych czy w obiektowych bazach danych. Dzięki naturalnym językom agenci AI interpretują intencje użytkowników nawet w sytuacjach, gdy zapytanie jest ambiwalentne, a wyniki prezentowane są w prosty, konwersacyjny sposób, ułatwiając ich analizę.
Dzięki tym funkcjom firmy mogą czerpać więcej wiedzy i lepiej wykorzystywać dane, niezależnie od ich struktury. Przykładowo przedsiębiorstwa takie jak DataStax i NetApp rozwijają platformy danych AI, które umożliwiają ich klientom tworzenie silników zapytań AI dla przyszłościowych zastosowań biznesowych.
Kluczowe cechy silników zapytań AI
- Obsługa różnorodnych danych: Silniki zapytań AI mogą analizować i przetwarzać różnego rodzaju dane, od tekstów poprzez obrazy aż po wideo, zarówno w formatach ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.
- Skalowalność: Systemy te radzą sobie z danymi o wielkości petabajtów, dzięki czemu umożliwiają szybki dostęp do dużych baz wiedzy.
- Precyzyjne wyszukiwanie: Dzięki zaawansowanym metodom wyszukiwania opartym na wektorach, silniki zapytań zapewniają dokładniejsze wyniki i efektywniejsze wykorzystanie różnych źródeł danych.
- Uczenie ciągłe: Silniki zapytań zapisują i wykorzystują informacje zwrotne z aplikacji zasilanych AI, co pozwala na stałe doskonalenie tych systemów w czasie.
Jednym z elementów składowych silników zapytań AI jest tzw. „retrieval-augmented generation” (RAG). Ta metodologia łączy potencjał generatywnych modeli AI z narzędziami do wyszukiwania danych, tworząc interaktywne interfejsy obsługujące język naturalny. Dzięki RAG każda organizacja może łatwo przekształcić swoje dane techniczne, podręczniki, polityki czy wideo w bazy wiedzy. Silnik zapytań AI może następnie wykorzystywać te źródła do wsparcia takich obszarów jak obsługa klienta, szkolenia pracowników czy produktywność w zespołach deweloperskich.
Badania i rozwój w zakresie technik przechowywania informacji i metod ich wyszukiwania stale ewoluują, co oznacza, że funkcjonalności silników zapytań AI będą się jeszcze bardziej rozwijały w przyszłości.
Wpływ silników zapytań AI na organizacje
Silniki zapytań AI rewolucjonizują sposób, w jaki organizacje wykorzystują swoje dane, zapewniając pełne wsparcie ze strony agentów AI. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą maksymalnie wykorzystać swoje bazy wiedzy, poprawić trafność generowanych odpowiedzi, przetwarzać dane dotychczas niewykorzystywane oraz tworzyć cykle danych napędzanych przez AI, które z czasem ulepszają aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.
Przykłady potencjalnych zastosowań obejmują m.in. wirtualnych asystentów AI, którzy oferują spersonalizowane wsparcie dla klientów, agentów AI do wyszukiwania i podsumowywania materiałów wideo, narzędzia do analizy podatności oprogramowania czy też asystentów badawczych wspomagających zespoły naukowe.
Dzięki temu, że silniki zapytań AI łączą surowe dane z aplikacjami wspomaganymi AI, stają się kluczowym elementem w procesie wydobywania wartości z danych w przedsiębiorstwach. W erze ekspansji danych technologiczne rozwiązania takie jak te mogą stać się fundamentem sukcesu organizacji na każdym polu działalności.
