Ekskluzīva intervija: Chris Mahl, Pryon prezidents un izpilddirektors, atklāj uzņēmuma stratēģijas un nākotnes plānus

Intervija ar uzņēmuma Pryon prezidentu un izpilddirektoru

Kriss Māls ir Pryon prezidents un izpilddirektors. Viņam ir vairāk nekā divdesmit gadu pieredze dažās no pasaules pazīstamākajām uzņēmumu programmatūras kompānijām, un viņš specializējas tehnoloģiju uzņēmumu mēroga palielināšanā visos augšanas posmos.

Pryon nodrošina uzticamu, drošu un pārbaudītu ceļu ģeneratīvās mākslīgā intelekta ieviešanai uzņēmumos. Pryon vadošās iesūkšanas un atgūšanas sistēmas var tikt apvienotas ar ģeneratīvajiem LLM modeļiem, lai īstenotu atgūšanu papildinātu ģenerēšanu un droši nodrošinātu precīzas, tūlītējas un pārbaudāmas atbildes uzņēmumu mērogā.

Izmantojot nozares vadošās atgūšanas tehnoloģijas, Pryon RAG Suite droši iegūst atbildes no visu veidu satura, tostarp audio, attēlu, teksta un video, kas glabājas dažādos avotos. Pryon produkti ir intuitīvi lietojami, pieejami caur API no jebkuras sistēmas un var tikt izvietoti nedēļu laikā mākonī vai uz vietas.

Kā Pryon pieeja atgūšanai atšķiras no citām mākslīgā intelekta meklēšanas un zināšanu pārvaldības sistēmām?

Pryon pieeja atgūšanai izceļas ar to, ka mūsu Atgūšanas Sistēma var piekļūt saturam reāllaikā no dažādiem avotiem, piemēram, PDF, attēliem, tīmekļa lapām un video, vienlaikus saglabājot datu privātumu bez ārējām atkarībām. Mēs esam apvienojuši semantisko meklēšanu ar detalizētu datu atribūciju, sasniedzot vairāk nekā 90% atgūšanas precizitāti. Atšķirībā no daudzām sistēmām, mūsu risinājums efektīvi mērogojas lielām organizācijām, ļaujot komandām pieņemt ātrus un precīzus lēmumus, balstoties uz esošo zināšanu bāzi.

Kas padara Pryon iesūkšanas procesu unikālu un kā tas uzlabo atgūšanas precizitāti?

Pryon iesūkšana spēj apstrādāt daudzveidīgu saturu – iegūstot atbildes no audio, attēliem, teksta un video no dažādiem avotiem. Tas risina uzņēmumu nesakārtoto datu problēmu. Mūsu iesūkšanas sistēma pārveido izkliedēto informāciju strukturētās, izmantojamās zināšanās. Process ir veidots, lai nodrošinātu drošību un privātumu, aizsargājot jutīgos uzņēmumu datus.

Kā Pryon nodrošina atbilžu precizitāti un samazina halucinācijas, iegūstot informāciju?

Pryon nodrošina precizitāti un samazina halucinācijas, izmantojot vairākus mehānismus. Mūsu tehnoloģija apvieno semantisko meklēšanu ar detalizētu datu atribūciju, kas nozīmē, ka atbildes var tikt atsekotas līdz to avotiem. Šī atribūcija ir būtiska verifikācijai. Sistēma piekļūst saturam reāllaikā no oriģināliem avotiem, nevis paļaujas uz novecojušām vai nepilnīgām zināšanu bāzēm.

Kā Pryon apstrādā reāllaika informācijas atjauninājumus, īpaši dinamiskās vidēs, piemēram, valdībā, enerģētikā un veselības aprūpē?

Pryon nodrošina reāllaika piekļuvi jaunākajai informācijai, izmantojot elastīgu, pēc pieprasījuma satura sinhronizāciju. Lietotāji var aktivizēt satura sinhronizāciju pēc vajadzības caur mūsu administrēšanas portālu vai automatizēt atjauninājumus, izmantojot mūsu Sync-API pēc grafika – vai nu nedēļas, dienas vai pat stundas laikā, atkarībā no operatīvajām vajadzībām.

Vai varat nosaukt piemēru, kur Pryon mākslīgais intelekts ir ievērojami uzlabojis lēmumu pieņemšanu vai operatīvo efektivitāti?

Pryon sadarbojas ar dažādām aizsardzības un izlūkošanas aģentūrām, tostarp Gaisa spēku pētniecības laboratoriju (AFRL) un Galveno digitālo un mākslīgā intelekta biroju (CDAO), lai palīdzētu racionalizēt darbības un ļautu ātrāk un informētāk pieņemt lēmumus.

Viens spēcīgs piemērs ir mūsu sadarbība ar ASV Gaisa spēku digitālās pārveides biroju (DAF DTO). Kopā mēs izveidojām DTO Wingman, mākslīgā intelekta palīgu, kas sniedz precīzas, reāllaika atbildes uz sarežģītiem jautājumiem – pilnībā ar avotu atribūciju.

Kā Pryon sistēma palīdz pētniekiem orientēties plašos datos, piemēram, PubMed vai privātos pētījumu krātuvēs?

Pryon sistēma palīdz pētniekiem orientēties plašos datos, izmantojot vairākas galvenās iespējas:

• Samazināta cilvēka kļūdu iespējamība: Sistemātiska jaunāko datu atgūšana nodrošina mazāk izlaistu rakstu vai nepamanītu pierādījumu.
• Pierādījumos balstītas atbildes: Katra atbilde ir pamatota oriģinālliteratūrā, veicinot datu virzītus secinājumus.

Kā Pryon mākslīgais intelekts salīdzināms ar tradicionālajiem tērzēšanas robotu un CRM risinājumiem klientu apkalpošanā un pārdošanā?

Pryon precīza atgūšana – spēja atrast konkrētu teikuma līmeņa atbildi visos dokumentos – nozīmē, ka klientu apkalpošanai un pārdošanai vairs nav jāupur precizitāte elastības labā.

Kādi ir lielākie izaicinājumi uzņēmumu mākslīgā intelekta ieviešanā, īpaši RAG sistēmās?

• 91% vadītāju HBR aptaujā teica, ka uzticama datu bāze ir būtiska veiksmīgai MI ieviešanai.
• McKinsey konstatēja, ka 70% ģeneratīvā MI iniciatīvu saskaras ar datu problēmām.
• Wall Street Journal uzticamību nosauca par galveno MI aģentu ieviešanas problēmu.

Kā Pryon RAG Suite atšķiras no Microsoft, Google vai OpenAI uzņēmumu risinājumiem?

Pryon koncentrējas uz zināšanu slāni, risinot dziļas datu sagatavošanas un atgūšanas problēmas, kamēr lielās tehnoloģiju kompānijas piedāvā plašus MI risinājumus, kas var apkalpot vienkāršus RAG lietojumus, bet bieži vien neizdodas sarežģītākos uzņēmumu un valdības gadījumos.

Kā Pryon pieeja atbilst mainīgajiem mākslīgā intelekta noteikumiem, piemēram, ES MI aktam un ASV vadlīnijām?

Pryon ir apņēmies ievērot atbilstību un ētiskai MI izmantošanai. Mūsu pieeja atbilst tādiem ietvarriem kā ES MI akts, ASV MI vadlīnijas un Aizsardzības departamenta Atbildīgā MI (RAI) principi, nodrošinot, ka mūsu MI risinājumi ir uzticami, caurspīdīgi un pārvaldāmi.

Paldies par lielisko interviju! Lasītāji, kuri vēlas uzzināt vairāk, var apmeklēt Pryon mājaslapu.

https://www.unite.ai/chris-mahl-president-and-ceo-at-pryon-interview-series/