Downcodes의 편집자는 선도적인 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 Writer가 AI 채팅 애플리케이션을 완전히 혁신하기 위한 일련의 주요 업데이트를 출시했다는 사실을 알게 되었습니다. 이러한 업그레이드는 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 기술, 향상된 AI 투명성 도구 등 다양한 측면을 다루며 내일부터 Writer 생태계에서 점진적으로 출시될 예정입니다. 이번 업데이트는 AI의 검색 정확도와 데이터 처리 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 의사결정의 사용자 경험과 투명성을 향상하는 데 중점을 두고 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션에 대한 새로운 벤치마크를 설정합니다.
선도적인 엔터프라이즈 AI 플랫폼 Writer는 AI 채팅 애플리케이션을 혁신하기 위해 설계된 일련의 강력한 업데이트를 발표했습니다. 고급 그래프 기반 RAG(검색 증강 생성) 기술과 향상된 AI 투명성 도구를 포함하여 포괄적으로 업그레이드된 기능은 내일부터 Writer 생태계 전체에 점진적으로 출시될 예정입니다.
가장 눈길을 끄는 업그레이드 중 하나는 Writer의 그래픽 RAG 시스템으로, 단순한 벡터 검색 대신 데이터 포인트 간의 의미 관계 다이어그램을 구축하여 보다 지능적이고 정확한 정보 검색을 가능하게 합니다. Writer의 제품 마케팅 책임자인 Deanna Dong은 VentureBeat와의 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. "우리는 데이터를 더 작은 데이터 포인트로 나누고 이러한 데이터 포인트 간의 의미론적 관계를 설정합니다. 이 접근 방식은 정보 검색의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 향상된 기능도 제공합니다. 데이터 관련성.”
또한 Writer의 AI 플랫폼은 이제 최대 1,000만 단어의 회사별 정보를 처리하고 분석할 수 있어 기업이 AI 시스템과 상호 작용할 때 전례 없는 규모로 자체 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 기능은 대용량 파일, 연구 논문 또는 문서를 처리해야 하는 기업에 특히 중요하며 데이터 분석 및 의사 결정 지원 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
새로 도입된 '사고 프로세스' 기능은 AI 의사 결정의 투명성을 획기적으로 향상시킵니다. 사용자는 쿼리가 하위 질문으로 분할되는 방식과 참조되는 특정 데이터 소스를 포함하여 AI 생성 응답의 특정 단계를 확인할 수 있습니다. . 작가 CEO인 메이 하비브(May Habib)는 이러한 혁신의 중요성을 다음과 같이 강조했습니다. "RAG 기술은 단순하지 않으며 정확성을 중요하게 생각하는 CIO, AI VP에게 매우 중요합니다. 최근 벤치마크 테스트에서 Writer's Knowledge Graph를 포함하여 8가지 RAG 방법이 사용되었습니다. 정확성 측면에서 1위를 차지했습니다.”
또한 Writer는 일반 지식 쿼리, 문서 분석 및 지식 그래프 작업과 같은 다양한 유형의 작업에 특화된 인터페이스를 제공하는 특화된 "모드"도 출시했습니다. 이러한 모드는 사용자 경험을 단순화하고 보다 타겟화된 프롬프트와 작업 흐름을 제공하여 출력 품질을 향상시키도록 설계되었습니다.
분석가들은 일반적으로 이러한 Writer 혁신이 기업 AI 도입에 큰 영향을 미칠 수 있다고 믿습니다. 방대한 데이터 수집, 정교한 RAG 기술 및 설명 가능한 AI의 결합을 통해 Writer는 LLM(대형 언어 모델) 도구 대중화를 위해 많은 기업이 오랫동안 주저해 온 솔루션을 제공합니다.
앞으로 몇 달 동안 이 새로운 기능이 AI의 잠재력과 실제 기업 배포 사이의 격차를 줄이겠다는 약속을 이행할 수 있는지 여부가 밝혀질 것입니다.
가장 밝은 부분:
⭐️ Writer는 성능을 크게 향상시키는 고급 그래픽 검색 강화 생성(RAG) 기술을 출시합니다.
⭐️ 새 버전의 AI 플랫폼은 최대 1천만 단어의 데이터 분석을 지원하여 기업 데이터 처리 기능을 대폭 확장합니다.
⭐️ AI 의사결정 과정을 더욱 투명하고 설명 가능하게 만드는 AI '사고 과정' 기능을 도입합니다.
이번 Writer 업데이트는 의심할 여지 없이 엔터프라이즈 수준 AI 분야에서 큰 발전입니다. RAG 기술의 혁신적인 적용과 AI 투명성에 대한 강조는 엔터프라이즈 AI의 광범위한 적용을 촉진할 것이며 향후 개발을 기대할 가치가 있습니다.