“`html
Гибридный подход к анализу бизнес-данных с использованием LLM и систем на основе правил
Анализ бизнес-данных – это область, которая сосредотачивается на извлечении действенных идей из обширных наборов данных, необходимых для обоснованных принятий решений и поддержания конкурентного преимущества. Традиционные системы на основе правил, хотя и точные, нуждаются в помощи в работе с сложностью и динамикой современных бизнес-данных. С другой стороны, модели искусственного интеллекта (ИИ), особенно большие языковые модели (LLM), отличаются в распознавании закономерностей и прогнозировании, но могут нуждаться в большей точности для конкретных бизнес-приложений. Эта двойственность требует инновационных подходов, объединяющих преимущества обеих методологий.
Практические решения и ценность
Одно из основных вызовов – генерация точных и действенных идей из обширных и разнообразных бизнес-данных. Традиционные методы часто нуждаются в адаптации к динамике современных данных, что приводит к неэффективности и неточностям. Несмотря на их мощь, модели ИИ часто нуждаются в улучшении точности для выполнения бизнес-специфических задач. Это создает критическую необходимость в гибридных подходах, которые эффективно интегрируют системы на основе правил с моделями ИИ для улучшения всего процесса анализа данных.
В настоящее время методы анализа бизнес-данных включают системы на основе правил и автономные модели ИИ. Системы на основе правил известны своей точностью и надежностью, но сталкиваются с ограничениями при работе с сложными и динамичными средами данных. Модели ИИ, особенно LLM, отличаются в распознавании закономерностей и прогнозировании, но часто нуждаются в большей точности для конкретных бизнес-приложений. Таким образом, исследование гибридных методов, объединяющих эти технологии, является важным для достижения улучшенной производительности в анализе данных.
Исследователи из Narrative BI представили новый гибридный подход, который объединяет надежность систем на основе правил с адаптивными возможностями LLM. Этот подход направлен на использование точности систем на основе правил и сильных сторон распознавания закономерностей LLM для генерации действенных бизнес-идей из сложных наборов данных. Интеграция этих двух методологий обещает решить каждое из их недостатков, предлагая более сбалансированное и эффективное решение для анализа бизнес-данных.
Предложенный гибридный подход интегрирует интерпретируемые техники ИИ, такие как LIME, с системами на основе правил и надзорной классификацией документов. Фреймворк включает LLM для понимания естественного языка и системы на основе правил для предварительной обработки и анализа данных. В процессе использовались наборы данных, включая корпоративные данные Google Analytics 4 и Google Ads, собранные через API за два года. Процесс включал очистку, нормализацию и преобразование данных, за которыми следовало создание действенных идей с помощью LLM. Это сочетание использует преимущества обеих методологий для обеспечения качественного анализа данных и действенных бизнес-идей, эффективно решая сложности современных бизнес-данных.
Результаты показывают эффективность этого гибридного подхода. Гибридная модель улучшает прозрачность и надежность в процессах извлечения данных, поскольку заинтересованные лица могут легко понять и подтвердить созданные идеи. Исследование также подчеркивает смягчение рисков, связанных с предубеждениями и неточностями, присущими LLM. Например, системы на основе правил улучшили эффективность обработки до 100% по сравнению с 63% для автономных LLM, а гибридный подход достиг 87%. Кроме того, гибридная модель значительно снизила галлюцинации по именам, с ошибками, снизившимися с 12% в автономных LLM до всего 3% при комбинировании хэширования и анализа LLM.
Наиболее значительные результаты гибридной модели включают улучшение обнаружения важных бизнес-идей, где гибридный подход достиг эффективности обработки 82% по сравнению с 71% для систем на основе правил и 67% для автономных LLM. Общее удовлетворение пользователей, измеренное отношением лайков к дизлайкам, было наивысшим для гибридного подхода – 4,60, по сравнению с 3,82 для LLM и 1,79 для систем на основе правил. Эти метрики подчеркивают превосходство гибридной модели в балансировке точности, эффективности и удовлетворения пользователей.
В заключение, гибридная модель эффективно решает вызовы традиционных методов, объединяя точность систем на основе правил с гибкостью LLM. Эта интеграция приводит к улучшенной предварительной обработке данных, действенному анализу и действенному бизнес-интеллекту, демонстрируя потенциал гибридных подходов в преобразовании анализа бизнес-данных. Проведенное исследование от Narrative BI показывает, как использование преимуществ систем на основе правил и LLM может улучшить извлечение и анализ сложных бизнес-данных, предоставляя прочную основу для будущих инноваций в бизнес-интеллекте.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также, не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш информационный бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту с 45 тысячами подписчиков.
Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию. AI Sales Bot
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
