Lớp ngữ nghĩa phổ quát trong việc giúp AI hiểu dữ liệu

• AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bùng nổ từ năm 2023, nhưng nhiều dự án AI vẫn đang bị mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm. Khảo sát của Constellation Research và AWS cho thấy chưa đến 1/5 tổ chức có dự án AI trên toàn bộ phòng ban hoặc doanh nghiệp.

• Nguyên nhân chính khiến các dự án AI bị trì hoãn là do chúng phụ thuộc nhiều vào dữ liệu chính xác, được tối ưu hóa hiệu suất và đáng tin cậy.

• Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần một nguồn dữ liệu đáng tin cậy duy nhất. Lớp ngữ nghĩa phổ quát (universal semantic layer) đóng vai trò quan trọng, nằm giữa nguồn dữ liệu và người dùng cuối.

• Lớp ngữ nghĩa phổ quát thiết lập tất cả các chỉ số và metadata, mang lại tính nhất quán và chính xác cho mọi trải nghiệm dữ liệu, bao gồm cả AI ứng dụng.

• Nó giúp các công cụ AI hiểu được bối cảnh và định nghĩa kinh doanh, tránh ảo tưởng. Lớp ngữ nghĩa giới hạn những gì LLM có thể sử dụng để trả lời truy vấn và cung cấp ngữ cảnh.

• Để triển khai lớp ngữ nghĩa phổ quát, các nhóm dữ liệu cần phát triển logic kinh doanh và thông tin đưa vào mô hình dữ liệu ngữ nghĩa. Họ bắt đầu bằng cách hiểu các vấn đề thực tế của công ty, thu thập thông tin cần thiết và mã hóa mối quan hệ giữa các thông tin.

• Các kỹ thuật được sử dụng bao gồm: mô hình hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, bộ nhớ đệm và tiền tổng hợp, API tích hợp, quản lý metadata và phân lớp dữ liệu ngữ nghĩa.

• Việc áp dụng lớp ngữ nghĩa phổ quát đòi hỏi quản lý thay đổi. Cần lập bản đồ trạng thái hiện tại và tương lai, áp dụng phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn, cập nhật quy trình làm việc và đào tạo người dùng.

• Lớp ngữ nghĩa phổ quát là nền tảng thiết yếu để bất kỳ trải nghiệm dữ liệu AI nào hoạt động an toàn, đáng tin cậy và không có ảo tưởng.

📌 Lớp ngữ nghĩa phổ quát đóng vai trò then chốt trong việc giúp AI hiểu và xử lý dữ liệu chính xác. Nó tạo ra nguồn dữ liệu đáng tin cậy duy nhất, đảm bảo tính nhất quán và an toàn cho các dự án AI. Việc triển khai đòi hỏi sự thay đổi quản lý nhưng mang lại lợi ích lớn về độ chính xác dữ liệu và hiệu quả AI.

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/08/09/how-a-universal-semantic-layer-helps-ai-understand-data/