问题是，现成的法学硕士

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例如许多公司使用的 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Bard，都是使用互联网上普遍可用的通用数据构建的。 由于他们无法访问您的专有数据，因此基于它们构建的任何人工智能都无法提供客户期望的细微差别。 而且通用数据并不总是最新的。 例如，ChatGPT 的数据仅截至 2022 年 1 月。 要根据您公司的需求定制现成的法学硕士，您必须将自己公司的数据纳入人工智能 (AI) 模型中。 这个过程称为微调，可以为您的客户带来更好的结果。 但它既昂贵又耗时，而且可能会引发信任问题。 有一个更好的方法：矢量数据库，“人工智能时代的一种新型数据库”，它提供了微调的所有好处，还减轻了隐私问题，有助于统一数据，并节省时间和金钱。 向爱因斯坦副驾驶问好 您值得信赖的 CRM 对话式 AI 助手让每个人都能更快地完成工作。 这对您的公司来说将彻底改变游戏规则。 告诉我更多 什么是LLM微调？ 对法学硕士进行微调意味着对其进行培训，使其更好地完成特定任务，例如分析客户情绪或总结患者的健康史。


通过微调，您可以将模型公开给与您希望其完成的任务相关的示例或数据。 例如，律师事务所可能会 埃及 WhatsApp 数据​ 使用有关法律条款和术语的信息对法学硕士进行微调，以训练其从文档中提取某些信息。 但微调成本高昂，需要大量的计算能力、特定的专业知识和额外的基础设施。 而且它很耗时，因为大型模型需要大量时间来训练。 模型越大，需要的时间就越多。 此外，微调只是权宜之计，无法解决更根本的缺陷：缺乏统一数据。 为什么要关心统一数据？ 因为当您的公司数据分散在组织的不同部分时，您的客户会获得脱节、重复的体验。 Salesforce 产品管理执行副总裁 Rahul Auradkar 表示：“微调仍然是一个未知数，其好处也尚未得到证实。” “如果你使用与客户相关的数据来微调模型，你就会将他们的一些数据注入到模型中，这确实会引发很多信任问题。” 进入左侧阶段：矢量数据库 矢量数据库可以直接插入法学硕士或提示中。




之所以称为矢量数据库，是因为它以强调矢量的方式组织和存储数据，矢量是详细描述不同类型数据的标签。 这些描述符可帮助您在海量数据中查找相关信息，无论其来源如何。 例如，管理大型供应链的公司可以使用矢量数据库来分析和优化运输路线。 矢量数据库可以存储有关交通模式、天气状况和道路封闭的信息。页面上的人工智能聊天机器人会知道客户是否有资格获得升级或特别优惠，因为它会在正确的时间综合来自正确来源的相关数据。 通过这种方式，矢量数据库消除了微调的需要，并将您的所有企业数据与您的 CRM 一次性统一。 什么是非结构化数据？ 这些数据缺乏与组织的其他部分合成所需的格式或建模。 电子邮件、社交媒体帖子、音频、网页和文本都是示例。 阅读我们的数据术语表 这对于您从人工智能提示中获得的输出或答案的准确性、完整性和效率至关重要。 原因如下：绝大多数 (90%) 的企业数据以所谓的非结构化