Applicera AI på teknisk information

Idag finns det fler möjligheter med AI än någonsin tidigare. Men för teknisk information räcker det inte att bara kunna sammanställa data och svara på frågor. Informationen måste vara korrekt. Det betyder att det finns vissa risker med att applicera AI, i form av en Large Language Model (LLM), på teknisk information. För att vara säker på att du investerar i AI på rätt sätt, har vi gjort en sammanfattning av varför det inte räcker med bara en LLM för teknisk information. Och vad du ska göra istället.

En LLM har tränats på stora mängder text och data för att kunna generera texter och svar på frågor. De är kraftfulla verktyg för att generera naturligt språk. Men eftersom de är tränade på allmän information och inte specifikt teknisk information, är LLM:er bristfälliga när det kommer till specialisering och begreppsförståelse. Detta innebär att LLM inte kan ge det exakta och korrekta svar som krävs när det handlar om teknisk information.

Det finns flera anledningar till varför en LLM inte kan ersätta behovet av välstrukturerad och korrekt teknisk information:

Utbildad på allmän information. LLM:er är generiska språkmodeller, inte specialiserade på något specifikt ämnesområde. Teknisk information kan vara mycket specialiserad och kräver en djup kunskap inom ett visst område, något som en LLM ofta saknar.
Kvalitet och bredd på data. Trots att LLM:erna utbildas i stora mängder information finns det ingen garanti för att den täcker alla tekniska områden lika. Det finns ofta luckor i informationen där tekniska termer eller begrepp inte förekommer tillräckligt frekvent för att modellen ska förstå dem korrekt.
Begreppsförståelse. Även om LLM:er kan generera text som är grammatiskt korrekt, kämpar de ofta med att förstå djupare innebörd och samband mellan tekniska begrepp. LLM kan svara på en fråga baserad på ytlig förståelse utan hänsyn till det tekniska sammanhanget.
Felaktig hantering av komplexitet. Teknisk information kan vara mycket komplex och kräver ofta en djup förståelse av produkten eller systemet samt en omfattande förmåga att förklara med hjälp av text, bilder och animationer. LLM har ofta svårt att hantera denna komplexitet och kan istället ge förenklade eller till och med felaktiga svar.
Otillräcklig källhantering. LLM:er har inte kapacitet att bedöma källor och verifiera information. De kan dra felaktiga slutsatser baserat på felaktiga eller opålitliga källor, vilket kan leda till felaktiga resultat när det kommer till teknisk information.

Vad du borde göra

Att använda en LLM för teknisk information är självklart möjligt. Men det skulle innebära ökade kostnader samtidigt som det tar tid att träna den ordentligt. Fortfarande utan garanti för högkvalitativ produktion.

Det du kan göra är att implementera ett RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) tillsammans med en LLM. RAG-systemet är ett sätt att se till att informationen du lägger in i LLM:en är korrekt, och att LLM:en endast använder denna information för att svara på frågor om den tekniska informationen. Det ger också spårbarhet, det vill säga att källan till svaret är tydlig och lätt att kontrollera. På så sätt kan du se till att information du får ut från AI är korrekt.

Att implementera ett RAG-system tar dig en bit på vägen. Men för att kunna få ut mesta möjliga av en AI-lösning måste inputen också vara rätt organiserad och strukturerad. Genom en kraftfull Content Delivery Platform (CDP) kan du vara säker på att informationen håller en hög kvalitet.