Skip to content
Med over 20 års erfaring i digital markedsføring og SEO, tar Nettpilot nå steget inn i kunstig intelligens-revolusjonen.
Vår ekspertise innen digitalt innsiktsarbeid danner et solid fundament for å utforske mulighetene AI-teknologi byr på. I denne artikkelen deler vi våre tanker om hvordan RAG-teknologi kan transformere kundeservice og markedsføring, og hvorfor Nettpilot er godt posisjonert til å guide bedrifter gjennom denne spennende utviklingen.
#AI
Skrevet av
Nickolass Jensen
Assistert av
Aurora Høegh-Omdal
Kira-of-Nettpilot
I samråd med Google Gemini, Co-Pilot, ChatGPT4o.
Kildehenvisninger finnes nederst under artiklen.
Dette er min lange, litt mer nerdete og grundige versjonen av artiklen: Fra Science Fiction til virkelighet: MemoRAG – Fremtidens hukommelse for AI.
RAG (Retrieval-Augmented Generation). R-A-G. Lær deg dette. Forstå hva det faktisk betyr, både for deg som forbruker som beveger deg rundt på nett og i digitale kanaler, og for deg som jobber med informasjonsinnhentning, datainnsamling og innsikt.
Det er med RAG vi bygger kunnskapsbanken til kunstig intelligens. RAG kombinerer informasjonsgjenfinning med tekstgenerering.
RAG-systemer bruker spesialiserte verktøy for å hente nyttig informasjon fra eksterne databaser. Dette gjør at språkmodeller LLM= Large Language Models) kan generere faktabaserte svar ved å bruke den innhentede kunnskapen som kontekst.
Et eksempel finner du her veldig bra forklart av Kira, som er vår egen chatbot (du kan selv snakke med henne via chatten nede i høyre hjørne):
En interessant videreutvikling av RAG er MemoRAG, som introduserer en hukommelsesmodul for å håndtere komplekse oppgaver med lange inndata. Et kinesisk forskningsprosjekt fra Peking Universitets avdeling for kunstig intelligens lanserte en meget interessant forskningsartikkel om MemoRAG siste måned, 10. september.
Dette systemet bygger en kompakt global hukommelse over hele databasen, noe som muliggjør generering av kontekstavhengige ledetråder. Disse ledetrådene kobler effektivt kunnskapsdatabasen til den presise informasjonen som trengs for nøyaktige svar.
Jeg erkjenner at dette kan være kompleks materie for mange av dere, og dette var også nesten komplett volapyk for meg inntil for kort tid siden. Jeg har dog brukt noe tid på å forsøke å finne forklaringsmodeller som er noenlunde begripelige, så her kommer det.
Hva er MemoRAG?
MemoRAG er en ny teknologi som forbedrer måten kunstig intelligens (KI) henter og genererer informasjon på. Tenk på det som en superintelligent bibliotekar som ikke bare finner bøker for deg, men også husker alt du har lest tidligere og bruker denne kunnskapen til å gi deg enda bedre svar.
Hvordan fungerer det?
MemoRAG bruker to hovedkomponenter:
- Minne-modell: Dette er som en stor, smart dagbok som husker alt viktig fra en enorm mengde informasjon. Den kan huske opp til en million ord om gangen!
Tenk på det som Jarvis fra Iron Man, som alltid har all informasjon klar for Tony Stark. - Hente-modell: Dette er som en tradisjonell søkemotor som finner relevante dokumenter basert på det du spør om. Men med hjelp fra minne-modellen, blir den mye smartere og mer presis.
Det er som når R2-D2 hjelper Luke Skywalker med å finne den rette informasjonen i Star Wars.
Sammen skaper disse to en AI-assistent som kan være like hjelpsom som Samantha fra filmen «Her», men uten de kompliserte følelsesmessige implikasjonene!
Book en AI Boost Workshop og få en fantastisk hyggelig dag i lag med oss;)
Fordeler med MemoRAG
- Bedre forståelse av kontekst: Minne-modellen gir en dypere forståelse av hva du spør om, slik at hente-modellen kan finne mer relevante dokumenter.
Det er som når Hermione Granger bruker sin enorme kunnskap til å finne den rette løsningen i Harry Potter. - Økt nøyaktighet: Ved å bruke minne-modellen, kan hente-modellen finne dokumenter som ellers kunne blitt oversett.
Det er som når Sherlock Holmes bruker sin utrolige observasjonsevne til å finne ledetråder som andre går glipp av. - Effektivitet: Minne-modellen reduserer behovet for å søke gjennom all informasjon hver gang, noe som sparer tid og ressurser.
Tenk på det som når The Flash bruker sin superhastighet for å gjøre ting raskere enn noen andre. - Fleksibilitet: MemoRAG kan brukes med forskjellige typer hente- og språkmodeller, noe som gjør den veldig tilpasningsdyktig.
Det er som når Doctor Who bruker sin TARDIS til å tilpasse seg forskjellige tidsepoker og situasjoner. - Skalerbarhet: Minne-modellen kan håndtere store mengder data og lange kontekster, noe som gjør den egnet for komplekse oppgaver.
Det er som når The Matrix bruker sin enorme datakraft til å simulere hele verdener.
Bruksområder for MemoRag
MemoRAG kan brukes i mange forskjellige sammenhenger, som for eksempel:
- Spørsmål og svar: Gi detaljerte og nøyaktige svar ved å bruke minne-modellen til å forstå konteksten bedre.
- Sammendrag: Lage korte og presise sammendrag av store mengder informasjon.
- Kreativ skriving: Hjelpe med å generere innhold som er rikt på kontekst og detaljer.
MemoRAG er altså som en superintelligent assistent som kombinerer det beste fra både minne og søk for å gi deg de mest relevante og nøyaktige svarene.
Det er en stor forbedring i hvordan KI kan hjelpe oss med å finne og bruke informasjon.
To the bridge: Fra SEO og bra UX til AI Bot building
La oss så lage eksperimentet og utforske sammenhengen mellom presis modellering av MemoRAG for AI-assistenter, og det å oppnå topp plasseringer i organiske søkeresultater på Google, samt hvordan en dyktig SEO-spesialist kan sammenlignes med en dyktig AI bot builder.
Forståelse for presis modellering av MemoRAG
MemoRAG er designet for å forbedre hvordan AI-assistenter henter og genererer informasjon ved å bruke en kombinasjon av minne- og hente-modeller. Dette krever en dyp forståelse av:
- Kontekst: AI må forstå konteksten av brukerens forespørsel for å hente de mest relevante dokumentene.
- Nøyaktighet: AI må kunne identifisere og hente nøyaktig informasjon som er relevant for forespørselen.
- Effektivitet: AI må kunne gjøre dette raskt og med minimal ressursbruk.
Forståelse for SEO og topp plasseringer på Google
SEO (Search Engine Optimization) har alltid handlet om å optimalisere nettsider for å rangere høyere i organiske søkeresultater på Google. Dette krever en dyp forståelse av:
- Kontekst: SEO-spesialister må forstå hva brukerne søker etter, og hvilke søkeord de bruker.
- Nøyaktighet: Innholdet på nettsiden må være relevant og nøyaktig for å møte brukerens behov.
- Effektivitet: Nettsiden må være optimalisert for rask lastetid og god brukeropplevelse.
Sammenligning: SEO-spesialist vs. AI Bot Builder
- Kontekstforståelse:
- SEO-spesialist: Må forstå brukerens søkeintensjon og optimalisere innholdet deretter.
Dette inkluderer å bruke riktige søkeord, lage relevant innhold, og forstå brukerens behov. - AI Bot Builder: Må forstå brukerens forespørsel og konteksten rundt den for å hente og generere relevant informasjon.
Dette inkluderer å trene AI-modellen til å forstå komplekse forespørsler og kontekster.
- SEO-spesialist: Må forstå brukerens søkeintensjon og optimalisere innholdet deretter.
- Nøyaktighet:
- SEO-spesialist: Må sikre at innholdet er nøyaktig og relevant for å møte brukerens søk.
Dette innebærer å bruke pålitelige kilder og oppdatert informasjon. - AI Bot Builder: Må trene AI-modellen til å hente nøyaktig informasjon fra store datasett og generere presise svar.
- SEO-spesialist: Må sikre at innholdet er nøyaktig og relevant for å møte brukerens søk.
- Effektivitet:
- SEO-spesialist: Må optimalisere nettsiden for rask lastetid og god brukeropplevelse, noe som kan påvirke rangeringen på Google.
- AI Bot Builder: Må sørge for at AI-modellen kan hente og prosessere informasjon raskt og effektivt, noe som forbedrer brukeropplevelsen.
- SEO-spesialist: Må optimalisere nettsiden for rask lastetid og god brukeropplevelse, noe som kan påvirke rangeringen på Google.
Book en AI Boost Workshop og få en fantastisk hyggelig dag i lag med oss;)
Hos Nettpilot beveger vi oss fortsatt mot nye horisonter
Både en dyktig SEO-spesialist og en dyktig AI bot builder må ha en dyp forståelse av kontekst, nøyaktighet og effektivitet for å lykkes. De bruker forskjellige verktøy og teknikker, men målet er det samme: å levere relevant og nøyaktig informasjon til brukeren på en effektiv måte.
En SEO-spesialist optimaliserer nettsider for å møte brukerens søk og forbedre rangeringen på Google, mens en AI bot builder trener AI-modeller til å forstå og svare på brukerens forespørsler på en intelligent måte.
Begge rollene krever kontinuerlig læring og tilpasning til nye teknologier og trender.
Begge rollene må holde seg oppdatert på de nyeste trendene og teknologiene innen sine felt. For SEO-spesialister kan dette være endringer i Googles algoritmer eller nye søketeknologier, mens for AI bot-utviklere kan det være fremskritt innen maskinlæring eller nye rammeverk for naturlig språkforståelse.
Det er interessant å merke seg at disse to feltene ofte overlapper, spesielt når det gjelder å forstå brukeratferd og levere relevant innhold.
For eksempel kan en chatbot på en nettside bidra til å forbedre brukeropplevelsen, noe som igjen kan ha positive effekter på SEO.
Hos Nettpilot har vi ekspertise innen både SEO, Google SEARCH, PPC ADS, Programmatic og AI-utvikling, og vi ser ofte hvordan disse feltene kan komplementere hverandre for å skape mer effektive og brukervennlige digitale løsninger.
Ved å ta høyde for og integrere forståelse for MemoRAG i våre tjenester, kan Nettpilot potensielt tilby enda mer avanserte og effektive løsninger til våre kunder og partnere, styrke vår posisjon i markedet og igjen plassere oss i forkant av den teknologiske utviklingen innen digital markedsføring og e-handel.
«We’re at the frontiers now»
Kilder:
https://arxiv.org/html/2409.05591v2
https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG
https://www.aibase.com/tool/33031
Og flere samtaler med Kira-of-Nettpilot:
Book en AI Boost Workshop og få en fantastisk hyggelig dag i lag med oss;)
