Kaj je LLM (Large Language Model)?

Razumevanje temeljev sodobne umetne inteligence

Veliki jezikovni modeli (LLM) so temeljni gradniki večine sodobnih aplikacij generativne umetne inteligence. Gre za izjemno kompleksne nevronske mreže, natrenirane na ogromnih količinah besedilnih podatkov, ki so sposobne razumeti, povzemati, prevajati, napovedovati in generirati človeški jezik z osupljivo natančnostjo. Njihova sposobnost posnemanja človeške komunikacije je odprla vrata številnim novim aplikacijam, od naprednih klepetalnikov do orodij za avtomatizirano ustvarjanje vsebin.

Kako delujejo veliki jezikovni modeli?
Jedro večine sodobnih LLM-jev je arhitektura Transformer, ki je bila prvič predstavljena leta 2017. Ta arhitektura je revolucionirala področje z uvedbo mehanizma samopozornosti (self-attention), ki modelu omogoča, da med obdelavo besedila pretehta pomembnost različnih besed v vhodnem zaporedju. Namesto da bi besede obdeloval zaporedno, kot so to počeli starejši modeli (npr. RNN), lahko Transformer analizira celotno besedilo naenkrat in tako bolje razume kontekst in medsebojne odnose med besedami. Poenostavljeno rečeno LLM model uporabljajo ChatGPT, Claude...

Zaradi svoje vsestranskosti so LLM-ji našli pot v številne poslovne aplikacije:

• Podpora strankam: ustvarjanje inteligentnih klepetalnikov (chatbotov), ki lahko odgovarjajo na kompleksna vprašanja strank 24/7.
• Marketing in prodaja: avtomatizirano pisanje marketinških besedil, e-poštnih sporočil, objav za družbena omrežja in celo scenarijev za video vsebine.
• Razvoj programske opreme: pomoč programerjem pri pisanju, odpravljanju napak in optimizaciji kode.
• Analiza podatkov: povzemanje dolgih poročil, analiza mnenj strank in prepoznavanje trendov v nestrukturiranih podatkih.

Kljub izjemnim zmožnostim imajo LLM-ji tudi pomembne omejitve, ki jih je treba razumeti pred njihovo implementacijo:

• Halucinacije: ker modeli delujejo na podlagi verjetnosti, lahko včasih generirajo informacije, ki so videti prepričljive, a so v resnici napačne ali popolnoma izmišljene. To se zgodi, ker model nima pravega razumevanja resničnosti, temveč zgolj sestavlja besede v statistično verjetna zaporedja.
• Zastarelost znanja: znanje LLM-ja je omejeno na podatke, na katerih je bil treniran. Model nima dostopa do informacij v realnem času, zato so njegovi odgovori lahko zastareli. Posodabljanje modela z novimi podatki je drag in dolgotrajen proces.
• Omejen kontekst: vsak model ima omejeno
velikost "kontekstnega okna" – to je količina besedila, ki jo lahko upošteva naenkrat. Pri zelo dolgih dokumentih ali pogovorih lahko model izgubi sled in pozabi na informacije, omenjene na začetku.
• Pristranskost: LLM-ji se učijo iz ogromnih količine besedil z interneta, ki odražajo tudi človeške predsodke in stereotipe. Te pristranskosti se lahko nehote prenesejo v odgovore modela.

Kaj je RAG (Retrieval-Augmented Generation)? Reševanje ključnih izzivov LLM-jev

Kot smo videli, imajo veliki jezikovni modeli kljub svoji moči očitne pomanjkljivosti, predvsem na področju dostopa do specifičnih, ažurnih in zanesljivih informacij. Tu vstopi v igro tehnologija Retrieval-Augmented Generation (RAG), ki predstavlja enega najpomembnejših napredkov v praktični uporabi LLM-jev. RAG ni nov model, temveč arhitekturni pristop, ki združuje moč generativnih modelov z zanesljivostjo sistemov za iskanje informacij.

Podrobna razlaga koncepta
Osnovna ideja RAG je preprosta: preden LLM generira odgovor, mu zagotovimo relevantne informacije iz zunanjega, preverjenega vira podatkov. Namesto da bi se model zanašal zgolj na svoje interno, statično znanje, mu omogočimo dostop do specifične baze znanja – na primer interne dokumentacije podjetja, tehničnih priročnikov, pravnih dokumentov ali baze podatkov o produktih. S tem LLM "ozemljimo" (grounding) v dejstvih in mu preprečimo, da bi si izmišljeval odgovore.

Zakaj RAG rešuje ključne probleme LLM-jev?

• Zmanjšuje halucinacije: ker model gradi odgovor na podlagi pridobljenih dokumentov, je verjetnost, da si bo izmislil dejstva, bistveno manjša.
• Zagotavlja ažurnost: bazo znanja lahko nenehno posodabljamo z novimi informacijami, ne da bi bilo treba ponovno trenirati celoten LLM. To omogoča, da ima sistem vedno dostop do najnovejših podatkov.
• Omogoč a preverljivost: odgovori, ki jih generira RAG sistem, so lahko opremljeni z viri, iz katerih so bile informacije pridobljene. To uporabnikom omogoč a, da preverijo točnost in izvor informacij, kar povečuje zaupanje v sistem.
• Povečuje relevantnost: sistem lahko odgovarja na vprašanja o specifičnih, internih temah podjetja, o katerih splošni LLM-ji nimajo nobenega znanja.

Primeri poslovne uporabe

• Napredna interna baza znanja: zaposleni lahko v naravnem jeziku sprašujejo o internih postopkih, pravilnikih in tehnični dokumentaciji.
• Inteligentna podpora strankam: klepetalniki, ki ne dajejo le splošnih odgovorov, ampak odgovarjajo na specifična vprašanja o produktih, naročilih in rešujejo težave na podlagi baze znanja.
• Avtomatizirana analiza pogodb: sistem, ki pravnikom pomaga hitro najti relevantne klavzule in tveganja v obsežnih pravnih dokumentih.

Kaj so AI Workflows? Avtomatizacija procesov

Medtem ko se LLM in RAG osredotočajo na obdelavo in generiranje jezika, AI Workflow (AI delovni tok) predstavlja korak naprej v avtomatizaciji celotnih poslovnih procesov. Ne gre več le za en sam odgovor na eno samo vprašanje, temveč za orkestracijo več zaporednih korakov, ki lahko vključujejo različna AI orodja, sisteme in človeške odobritve.

Definicija AI Workflowa
AI Workflow je vnaprej določeno zaporedje nalog, ki se izvajajo avtomatizirano za dosego določ enega poslovnega cilja. Ključ na znač ilnost delovnega toka je njegova deterministična narava. To pomeni, da so koraki, pravila in odločitvene točke (npr. če je račun nižji od 1000 €, ga pošlji v odobritev vodji) vnaprej definirani. Potek procesa je predvidljiv in ponovljiv. AI v teh delovnih tokovih deluje kot izjemno zmogljivo orodje za izvajanje posameznih nalog, kot so klasifikacija dokumentov, ekstrakcija podatkov ali povzemanje besedil.

Prednosti:

• Zanesljivost in predvidljivost: ker so pravila fiksna, so rezultati konsistentni in zanesljivi.
• Učinkovitost: avtomatizacija rutinskih, ponavljajočih se nalog prihrani ogromno časa in zmanjša možnost človeških napak.
• Sledljivost: vsak korak v procesu je zabeležen, kar omogoča enostaven nadzor in revizijo.

Omejitve:

• Togost: delovni tokovi se težko prilagajajo nepričakovanim situacijam ali izjemam, ki niso bile vnaprej predvidene.
• Kompleksnost postavitve: načrtovanje in implementacija kompleksnih delovnih tokov z veliko odločitvenimi točkami je lahko zahtevno in dolgotrajno.
• Omejeno na definirane procese: delovni tokovi so primerni le za procese, ki jih je mogoče v celoti opisati z vnaprej določenimi pravili.

Kaj je AI Agent?

Če so AI delovni tokovi primerljivi z izjemno učinkovitim delavcem na tekočem traku, ki natančno sledi navodilom, so AI agenti bolj podobni izkušenemu projektnemu vodji, ki dobi cilj in nato samostojno načrtuje pot, izbira orodja in sprejema odločitve, da ta cilj doseže. AI agent predstavlja premik od avtomatizacije posameznih nalog k avtomatizaciji celotnih vlog in odgovornosti.

Definicija AI agenta
AI agent je avtonomen sistem, ki lahko zaznava svoje okolje, sprejema odločitve in izvaja dejanja za dosego določenega cilja. Za razliko od delovnega toka, pot agenta ni vnaprej določena. Agent ima sposobnost razmišljanja, načrtovanja in prilagajanja svoje strategije glede na sprotne informacije in rezultate svojih dejanj. Njegovo delovanje ni deterministično, temveč nedeterministično – za dosego istega cilja lahko v različ nih situacijah ubere različ ne poti.

Ključ ne lastnosti, ki ločijo agente od preprostejših AI sistemov, so:

• Avtonomija: agent lahko deluje dlje časa brez neposrednega človeškega nadzora.
• Spomin: agent si lahko zapomni pretekle interakcije, rezultate in napake ter se iz njih uči, da izboljša svoje prihodnje delovanje.
• Odločanje in načrtovanje: osrednja zmož nost agenta je, da na podlagi cilja in trenutnega stanja razdeli kompleksen problem na manjše korake, ustvari načrt in ga sproti prilagaja.
• Uporaba orodij (Tool Use): agenti niso omejeni le na generiranje besedila. Opremljeni so lahko z različ nimi orodji, kot so dostop do interneta za iskanje informacij, zmožnost pisanja in izvajanja kode, dostop do internih API-jev podjetja ali zmožnost uporabe drugih programskih aplikacij.

Razlika med AI Workflow in AI Agentom: Ključ do pravilne izbire

Razumevanje temeljne razlike med AI delovnimi tokovi in AI agenti je ključ no za izbiro prave tehnologije za reševanje konkretnega poslovnega izziva. Medtem ko se oba pristopa ukvarjata z avtomatizacijo, to počneta na fundamentalno različne načine. Izbira napačnega pristopa lahko vodi v neučinkovite, nezanesljive ali preveč kompleksne rešitve.

Najbolj jedrnato razliko lahko povzamemo takole:

• AI Workflow avtomatizira naloge. Sledi vnaprej določenim pravilom in korakom. Je kot kuharski recept – če mu natančno slediš, bo rezultat vedno enak. Njegova moč je v ponovljivosti in zanesljivosti.
• AI Agent avtomatizira cilje. Dobi končni cilj in samostojno načrtuje pot do tja. Je kot izkušen kuhar, ki mu rečeš, naj pripravi večerjo za štiri osebe, on pa bo sam preveril sestavine v hladilniku, se odločil za jedi in jih pripravil. Njegova moč je v avtonomiji in prilagodljivosti.

Kdaj uporabiti workflow in kdaj agenta?

Uporabite AI Workflow, ko:

• Je proces dobro definiran, standardiziran in se redko spreminja.
• Je najvišja prioriteta zanesljivost, ponovljivost in 100% predvidljivost.
• Gre za rutinske administrativne naloge, kot so vnos podatkov, generiranje standardnih poročil ali premikanje podatkov med sistemi.
• Napake so nesprejemljive in vsaka izjema zahteva človeški poseg.

Uporabite AI Agenta, ko:

• Je cilj jasen, vendar pot do cilja ni enoznačna in zahteva raziskovanje ter prilagajanje.
• Proces vključuje interakcijo z več različnimi sistemi, viri podatkov ali orodji.
• Je potrebna določ ena mera avtonomije in "razmišljanja", da se premaga ovire.
• Gre za naloge, ki jih običajno opravljajo analitiki, raziskovalci ali asistenti: zbiranje informacij, priprava kompleksnih povzetkov, iskanje priložnosti.

Vloga MMStudio - od teorije do praktične implementacije

V MMStudiu se zavedamo, da je pot od razumevanja konceptov do uspešne implementacije naprednih AI sistemov polna izzivov. Naš pristop ne temelji na prodaji rešitev, temveč na poglobljenem strokovnem razumevanju tehnologije in njenih praktičnih omejitev. Z leti izkušenj smo si pridobili dragocen vpogled v to, kaj v praksi deluje in kaj ne.

Tehnologije, kot so LLM, RAG, AI delovni tokovi in AI agenti, niso le trenutni trend, temveč predstavljajo temelje naslednje generacije poslovne programske opreme. Razlika med delovnim tokom in agentom – med avtomatizacijo nalog in avtomatizacijo ciljev – bo postajala vse bolj pomembna. Podjetja, ki bodo znala pravilno izkoristiti moč obeh pristopov, bodo imela ključno konkurenč no prednost.

Prihodnost ni v izbiri med delovnimi tokovi in agenti, temveč v njihovi sinergiji. Predstavljajte si kompleksne hibridne sisteme, kjer avtonomni agenti nadzirajo in upravljajo množico zanesljivih delovnih tokov, človek pa ohrani vlogo strateškega usmerjevalca in nadzornika.

Svet umetne inteligence se razvija z bliskovito hitrostjo, a z trdnim razumevanjem temeljev boste pripravljeni na vse, kar prinaša prihodnost.