Agent Bricks Knowledge Assistant ya está disponible: convierte el conocimiento empresarial en respuestas.

Algunos de los datos más valiosos de tu empresa todavía son difíciles de acceder. Los documentos, las diapositivas, los PDF y los sistemas internos contienen información crítica, pero los equipos dedican demasiado tiempo a buscar, verificar y reunir el contexto en lugar de tomar decisiones. 

Los enfoques tradicionales, como la generación aumentada por recuperación (RAG), implicaban complejos procesos de análisis (parsing), fragmentación (chunking) y vectorización (embedding) de datos no estructurados, además de constantes actualizaciones y personalizaciones para su mantenimiento, mientras que ofrecían resultados mediocres. Esto hacía imposible escalar la solución a muchos equipos y sistemas, lo que dejaba tus datos inaccesibles.

Knowledge Assistant cambia esto. Ahora con disponibilidad general y expandido a 10 nuevas regiones, puede convertir sus documentos en respuestas precisas y fundamentadas en solo minutos. Como parte de la plataforma Agent Bricks, proporciona una experiencia totalmente gestionada en todo el ciclo de vida del agente, desde la ingesta y las actualizaciones continuas hasta la recuperación y la inferencia, con un endpoint escalable que puede integrar en cualquier lugar. Knowledge Assistant está respaldado por la investigación de IA de Databricks y logra una calidad de respuesta hasta un 70 % mayor que los enfoques RAG simplistas, sin la sobrecarga operativa.

Un nuevo enfoque para la recuperación de datos empresariales reales

La mayoría de los sistemas de recuperación se diseñaron para un mundo más simple: un único índice, un esquema uniforme y la búsqueda por similitud como la señal principal. El conocimiento empresarial no es así. Abarca muchos sistemas, cada uno con diferentes estructuras, convenciones de metadatos y expectativas en torno a la actualidad y la autoridad. Tratar todo eso como una única fuente de datos uniforme limita tanto la calidad como el control.

El Asistente de conocimiento está construido sobre una arquitectura fundamentalmente diferente, desarrollada por el equipo de investigación de IA de Databricks, llamada Instructed Retriever. En lugar de depender únicamente de la búsqueda por similitud, el asistente entiende cómo está organizada cada fuente de conocimiento y cómo debe ser consultada. Cuando un usuario hace una pregunta, el Asistente de conocimiento traduce esa solicitud en consultas precisas y conscientes de la fuente, incorporando directrices como la priorización de contenido reciente, el énfasis en metadatos específicos o la preferencia por fuentes autorizadas.

Este enfoque permite al asistente sintetizar información de sistemas dispares mientras se mantiene basado en la estructura de cada uno. Esto significa que obtienes citas a nivel de página en cada respuesta, lo que reduce las alucinaciones y permite a tus usuarios volver a la fuente rápidamente.

Debido a que esta arquitectura se ofrece como un servicio totalmente gestionado, los equipos se benefician automáticamente de las mejoras continuas de la investigación, en lugar de congelar la calidad de la recuperación en el momento en que se implementa un agente. Evaluamos constantemente nuevos modelos, técnicas e investigaciones, los probamos con nuestro amplio conjunto de evaluaciones y, luego, los incorporamos automáticamente y de manera fluida en su agente.

Cerrando la brecha entre los expertos en la materia y los desarrolladores.

La mayoría de los sistemas de IA empresariales dependen de prompts estáticos, etiquetas o señales de feedback generales que corrigen respuestas individuales, pero no logran generalizar. Knowledge Assistant está diseñado de manera diferente, utilizando Aprendizaje del agente a partir del feedback humano (ALHF) para convertir la orientación de los expertos en mejoras duraderas y repetibles en el comportamiento del agente.

A diferencia de las correcciones puntuales, ALHF generaliza los comentarios de los expertos en todas las interacciones. Tus expertos solo necesitan proporcionar preguntas y pautas para la respuesta, y el Asistente de conocimiento se encargará del resto. Cada respuesta se captura en un seguimiento de extremo a extremo y se registra como datos estructurados y gobernados. Con la integración nativa de MLflow, los equipos pueden evaluar los cambios y hacer un seguimiento de las mejoras de calidad con el mismo rigor que se utiliza para los sistemas de ML de producción. 

“Agent Bricks convirtió nuestro código en conversaciones, un compañero de equipo de IA siempre disponible que nos ayuda a avanzar más rápido, trabajar de forma más inteligente y mantenernos enfocados en ofrecer una gestión de ingresos sin fricciones”. — Ben Bartholic, ingeniero de datos principal de FinThrive

Crea tu agente Knowledge Assistant hoy mismo

Empezar es sencillo. Sube tus documentos y el Asistente de conocimiento se encarga del resto. Usa el Asistente de conocimiento para crear agentes que entiendan la investigación de mercado, la documentación de soporte o las políticas y procedimientos para desbloquear el conocimiento de tu empresa y acelerar la productividad.

• Empieza a crear: Sigue nuestra documentación para implementar tu primer Knowledge Assistant hoy mismo.
• Profundiza en la tecnología: Lee nuestro blog de investigación para aprender más sobre la ciencia detrás del Instructed Retriever.
• Lleva tus habilidades al siguiente nivel: Aprende los fundamentos de los agentes de IA en un curso gratuito para desarrollar habilidades.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original