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新的 AI 数据库可将幻觉减少 78%，并将答案速度提高 20 倍
人工智能在企业中变得越来越重要，它可以帮助员工搜索大量文档并回答复杂的问题。然而，一个主要问题仍然限制了人工智能在许多行业的使用：幻觉。当系统生成听起来令人信服但实际上是错误的信息时，就会出现人工智能幻觉。这可能是一个严重的问题 […]新的人工智能数据库将幻觉减少了 78%，并且提供答案的速度提高了 20 倍，该文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。
来源:Knowridge科学报告人工智能在企业中变得越来越重要，它可以帮助员工搜索大量文档并回答复杂的问题。
然而，一个主要问题仍然限制了人工智能在许多行业的使用：幻觉。
当系统生成听起来令人信服但实际上是错误的信息时，就会出现人工智能幻觉。
这在法律、金融、制造和国防等领域可能是一个严重的问题，不准确的信息可能会导致代价高昂的错误。
现在，韩国科学技术院 (KAIST) 的研究人员开发了一种新的数据库技术，可以显着减少这个问题。
他们的系统名为 AkasicDB，将 AI 响应准确性提高了 78%，并且某些信息搜索速度比现有方法快了 20 倍以上。
挑战在于企业数据有多种不同的形式。一些信息存储在文档和报告中。其他信息以表格形式组织，例如销售数据或合同日期。公司还拥有描述人、产品和组织之间关系的数据。
当前大多数人工智能系统都在挣扎，因为它们无法轻松地一起理解所有这些类型的信息。相反，他们经常需要搜索单独的数据库，然后合并结果。这个过程可能很慢、很复杂，有时会导致向人工智能提供的信息不完整，从而增加产生幻觉的机会。
为了解决这个问题，KAIST 团队开发了 AkasicDB，这是一种新的数据库管理系统，它将三种不同类型的数据库组合到一个平台中。
第一个是向量数据库，它通过将信息转换为数学表示来帮助人工智能理解文档的含义和上下文。
传统的 RAG 系统可以有效地查找相关文档，但在回答需要理解关系和特定条件的更复杂问题时往往会遇到困难。