AI theo ngữ cảnh đã xuất hiện một cách bí mật, huy động được 20 triệu đô la tài trợ hạt giống để theo đuổi việc phát triển làn sóng mô hình ngôn ngữ tiếp theo cho các ứng dụng doanh nghiệp. Do Douwe Kiela đồng sáng lập, công nghệ này nhằm giải quyết các vấn đề hạn chế việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI bởi các doanh nghiệp có yêu cầu quản trị và tuân thủ nghiêm ngặt.
Mặc dù thể hiện tiềm năng cách mạng hóa các ngành công nghiệp, các LLM hiện tại vẫn gặp phải những hạn chế như tạo ra kết quả bịa đặt với độ tin cậy cao và khó khăn trong việc sửa đổi cơ sở tri thức của họ. Do đó, các doanh nghiệp có thể ngần ngại triển khai LLM trong hoạt động của mình. Để giải quyết những rào cản này, AI theo ngữ cảnh dự định tạo ra một thế hệ LLM mới phục vụ cho các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
Được hỗ trợ bởi các nhà đầu tư như Bain Capital Ventures, Lightspeed, Greycroft và SV Angel, mục tiêu của AI theo ngữ cảnh là phát triển các giải pháp AI phù hợp với các công ty hơn là các dịch vụ LLM tập trung vào người tiêu dùng. Để đạt được mục tiêu đó, Kiela và người đồng sáng lập của mình, Amanpreet Singh, dựa vào nền tảng phát triển AI của họ tại Hugging Face và Meta.
Dựa trên kinh nghiệm nghiên cứu của Kiela, người đã dẫn đầu các nỗ lực về thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) khi còn ở Meta, công nghệ này nhằm mục đích phát triển một AI tạo văn bản vượt trội cho mục đích sử dụng của doanh nghiệp. Về bản chất, RAG hoạt động bằng cách nâng cao LLM bằng các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như tệp và trang web, để cải thiện hiệu suất của chúng.
Khi được cung cấp một câu hỏi, RAG về cơ bản sẽ tìm kiếm dữ liệu có liên quan trong các nguồn bên ngoài này, đóng gói thông tin với lời nhắc ban đầu và cung cấp cho LLM. Đổi lại, điều này tạo ra phản hồi nhận biết ngữ cảnh, mang lại độ chính xác và độ tin cậy được cải thiện so với LLM thông thường.
Khi giải quyết các vấn đề xung quanh việc tùy chỉnh và phân bổ trong LLM, RAG hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất trong khi bỏ qua nhu cầu đào tạo lại hoặc tinh chỉnh. Giờ đây, các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, hiệu quả hơn có thể được phát triển, giúp giảm độ trễ và chi phí trong khi cung cấp giải pháp tích hợp cho các yêu cầu của doanh nghiệp.
Mặc dù AI theo ngữ cảnh không đơn độc trong việc theo đuổi này, vì các công ty khởi nghiệp khác như LlamaIndex cũng khám phá việc tiêm dữ liệu và khung trình cắm cho LLM, công ty tuyên bố có lợi thế độc nhất trong lĩnh vực doanh nghiệp. Mặc dù hiện tại chưa có doanh thu, nhưng AI theo ngữ cảnh được cho là đang thảo luận với các công ty trong danh sách Fortune 500 về các dự án thử nghiệm tiềm năng cho công nghệ của họ.
Bằng cách đảm bảo rằng đầu ra của AI tổng quát là chính xác, đáng tin cậy và có thể theo dõi, AI theo ngữ cảnh có khả năng tạo ra tác động đáng kể đến việc áp dụng và triển khai công nghệ AI trong các doanh nghiệp. Hơn nữa, cách tiếp cận tích hợp hơn này cung cấp một giải pháp thay thế cạnh tranh cho các công ty AI sáng tạo khác đang tìm cách nhắm mục tiêu vào thị trường doanh nghiệp.
Trong ngành no-code, các nền tảng như AppMaster đang thúc đẩy tăng trưởng bằng cách cho phép các doanh nghiệp xây dựng các ứng dụng phụ trợ, web và di động một cách dễ dàng. Nắm bắt các giải pháp như nền tảng không mã có thể giúp giảm chi phí và đẩy nhanh quá trình phát triển, đặc biệt là khi AI tổng quát đạt được sức hút trong lĩnh vực doanh nghiệp.
