想象一个世界，数据不是一个精心设计的数字和图表网络，而是一个活生生，呼吸的答案来源 – 在银盘上和所有时间实时安装。这不是一个无形的梦。通过检索增强一代（RAG），这可能是现实。如今，它正在尽最大努力帮助商业智能。
理解抹布
对于那些熟悉这项技术的人，他们全心全意地承认抹布不仅是另一个AI流行语。他们知道，这是桥接静态数据模型和实时信息的凌乱，不断变化的世界的工具。如果您想要一个聪明的类比，请将其视为始终在线的研究助理，随着问题的出现，将新的数据（Context-ware，动态和以激光为中心）提取。
与依靠预馈数据的传统AI模型形成鲜明对比的是，RAG就像K2View的检索增强一代一样，积极搜索，检索和即兴创作以编译见解。需要知道最近市场趋势如何影响您的第二季度预测？破布技术当然可以帮助您。也许您的业务对昨天产品发布的客户情绪感到好奇？无需担心，它已经在编译反馈。
商业智能的演变（以及为什么抹布现在很重要）
如果我们要把它取回几年，那么商业智能曾经是关于历史数据的 – 无端电子表格，季度报告和事后看来。然后，AI出现了，更快地处理数字，但仍然陷入困境，与经过训练的东西一起工作。
使用抹布，脚本简单地翻转了，从字面上看。它不仅依赖静态数据集，而是伸出现场数据源（社会媒体，销售平台，客户评论），并汲取了最相关的信息以更新并阐明新见解。这意味着决定不仅是数据驱动的；它们由最新数据驱动。
为了使您对当前在整个业务领域使用的方法和技术更加久远，在这里是：
- 传统bI：基于历史数据，反应性。
- ai增强的bi：更快，但仍然取决于过去的数据集。
- 抹布驱动的bi：实时，上下文丰富和适应性。
秘密调味酱：抹布实际上是工作的
这是窗帘背后的魔力：
- 它听：抹布自然语言处理，并能够理解复杂的问题 – 无需执行。
- 它狩猎：RAG然后搜寻多个数据库，从而提取相关的最新信息。
- 它思考：最后，抹布综合了数据，称量来源和上下文，以提供细微的见解，否则传统方法将忽略这些见解。
如果我们要为您画一张图片，该怎么办：零售连锁店想在Flash拍卖过程中调整价格。 Rag没有手动挖掘销售日志，而是提高了实时竞争对手的价格，销售趋势和客户情绪，而是在几分钟内提出建议。
为什么抹布击败传统的AI模型
静态AI就像一个在过时的杜威十进制系统上运行的库操作系统一样，但是没有数字化的系统，信息很快就会陈旧，而且更加耗时。另一方面，抹布就像有一位图书馆员在出来时阅读每份报纸，博客文章和销售报告，并告诉您在这一确切时刻重要的事情。
本质上，抹布检查以下框：
- 静态的动态：实时数据胜过过时的模型。
- 上下文答案：不仅是事实，还适合您确切的查询的事实。
- 总是学习：随着新数据的出现，抹布会立即适应。
现实世界中的胜利：企业如何使用抹布
- 电子商务：在线零售商在产品发布过程中实时跟踪客户情绪，调整挑战中的策略。
- 金融：投资公司使用抹布在几个小时内而不是几天内响应市场变化。
- 卫生保健：医院利用抹布与最新研究一起分析患者数据以进行更快的诊断。
抹布的下一步是什么？
未来？思考更大。随着AI的增长，RAG可能会与IoT设备集成，从而直接提供（OCR技术）传感器和机器的见解。想象一下，供应链数据直接从源头流动 – 不需要中间人。换句话说，对物流和仓储的巨大改进。
但是也有挑战！数据隐私涉及织布机的巨大，而AI的偏见仍然是一个热门话题。采用破布的公司需要大量考虑清晰的协议，以实现透明度和道德数据的使用。
抹布并不适合每个企业，至少目前还不是。但是，具有快速移动数据流的公司将获得最大的收益。但是，像大多数事情一样，技术成熟，甚至较小的公司都将能够找到削减数据噪声并提供可行见解的能力的价值。
问题是：当您的竞争对手开始使用抹布以超越您的思考和超越您的空间时，您是否准备好介入并采用这项新技术？业务的成功是通过其创新和解决方案来衡量的，因此，每个公司都大量考虑抹布及其实施将是有益的。
