ชิ้นส่วนที่ขาดหายไปสำหรับการสร้างระบบ RAG ทั่วทั้งองค์กร

ระบบ RAG ของคุณมีความยอดเยี่ยมในการตอบคำถาม แต่ไม่สามารถดำเนินการตามคำถามได้

ตัวแทนขายสามารถถามว่า "ราคาปกติสำหรับสัญญาองค์กรของเราคือเท่าไร?" และได้รับเอกสารนโยบายที่ถูกต้องทันที แต่การทำงานของพวกเขายังไม่จบเพียงเท่านั้น

ตอนนี้พวกเขาต้องเปิดเอกสารนั้น ค้นหาระดับราคาที่เกี่ยวข้อง คัดลอกรายละเอียด สลับไปยังระบบ CRM เพื่อสร้างใบเสนอราคา ร่างข้อเสนอในเครื่องมืออื่น แล้วจึงแจ้งทีมบัญชีผ่านแชท

คำตอบของ AI เพิ่งสร้างรายการสิ่งที่ต้องทำแบบหลายขั้นตอนขึ้นมาใหม่ ภาระทางความคิดไม่ได้ถูกกำจัดไป เพียงแต่เปลี่ยนจาก "การค้นหาข้อมูล" ไปเป็น "การดำเนินการขั้นตอนถัดไปด้วยตนเอง" เท่านั้น

จากการศึกษาของMcKinsey พบว่า 87% ขององค์กรรายงานว่าระบบการค้นหาข้อมูลด้วย AI สามารถนำเสนอข้อมูลที่ถูกต้องได้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม มีเพียง 31% เท่านั้นที่เห็นการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพการทำงานที่สามารถวัดได้

ทำไม? เพราะการดึงข้อมูลโดยไม่มีการดำเนินการสร้างคอขวดใหม่ ทำให้มนุษย์ต้องแปลคำตอบที่สร้างโดย AI เป็นการกระทำด้วยตนเอง

บทความนี้อธิบายว่าทำไมระบบ RAG ที่ใช้ทั่วทั้งบริษัทส่วนใหญ่จึงไม่สามารถทำตามสัญญาที่ให้ไว้ได้ นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มชั้นการดำเนินการสามารถเปลี่ยน RAG จากเครื่องมือค้นหาแบบพาสซีฟให้กลายเป็นเครื่องมือทำงานแบบแอคทีฟได้อย่างไร

RAG ค้นหาความรู้แต่ต้องพึ่งพาคนในการดำเนินการ

ระบบ RAG เป็นบรรณารักษ์ที่ยอดเยี่ยม พวกเขาวิ่งผ่านฐานความรู้ของคุณอย่างรวดเร็ว ดึงย่อหน้าที่ถูกต้องออกมา และวางไว้บนโต๊ะของคุณอย่างเป็นระเบียบ จากนั้นพวกเขาก็เดินจากไป

มันเป็นเพียงเพดานทางสถาปัตยกรรมที่ทำงานอยู่ การเรียกคืนถูกออกแบบมาให้อ่านอย่างเดียว

อย่างไรก็ตาม งานคือการอ่านและการเขียน มันต้องการการอัปเดต การเปลี่ยนแปลงเจ้าของ การเปลี่ยนแปลงสถานะ การแจ้งเตือน ความพึ่งพาอาศัยกัน บันทึก และการติดตามผล เมื่อ AI ของคุณสามารถอ่านได้แต่ไม่สามารถเขียนได้ มันจะเปลี่ยนคำตอบให้กลายเป็นงานที่ต้องทำ

ในทางทฤษฎี การเรียกคืนข้อมูลช่วยลดเวลาที่ใช้ในการค้นหา ในทางปฏิบัติ มักจะเป็นการกระจายเวลานั้นไปสู่การประสานงานเพิ่มเติม แทนที่จะค้นหาข้อมูล ทีมของคุณต้องใช้พลังงานในการแปลงข้อมูลให้เป็นงานที่มีโครงสร้างในหลายระบบแทน

ชั้นการแปลนั้นเป็นจุดที่การเพิ่มประสิทธิภาพหยุดชะงัก

กลไกที่ซ่อนอยู่ของช่องว่างในการดำเนินการ

เมื่อใดก็ตามที่คำตอบของ AI ต้องการให้มนุษย์เป็นผู้ดำเนินการขั้นตอนต่อไปด้วยตนเอง คุณได้:

คำตอบที่ไม่ได้ฝังอยู่ในกระบวนการทำงานนั้นไม่มีประโยชน์ มันให้ข้อมูลแต่ไม่สามารถนำไปปฏิบัติได้ และการนำไปปฏิบัติคือจุดที่มูลค่าทางธุรกิจเกิดขึ้น

เครื่องมือที่แยกออกจากกันสร้างช่องว่างของบริบทที่ AI ไม่สามารถเชื่อมได้

พูดตามตรงไหม? ระบบ RAG จะฉลาดได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลที่เข้าถึงได้ฉลาดเท่านั้น

ระบบ RAG ของคุณอาจรู้ทุกอย่างในฐานความรู้อย่างเป็นทางการของคุณ แต่กลับไม่มีความสามารถในการมองเห็นสถานะแบบเรียลไทม์ของโครงการ ความสามารถปัจจุบันของทีมคุณ หรือการสนทนาที่สำคัญที่กำลังเกิดขึ้นในช่องแชท

ซึ่งหมายความว่า AI สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงแต่ไร้ประโยชน์ในบริบทได้ เพราะมันไม่รู้ว่าโครงการที่อ้างอิงนั้นล่าช้ากว่ากำหนดไปแล้วสามสัปดาห์

คำตอบแบบตายตัวล้มเหลวเมื่อการทำงานต้องการการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

คำตอบของ RAG ส่วนใหญ่มักเป็นเพียงภาพสะท้อน ณ ช่วงเวลาหนึ่ง ไม่ใช่การสะท้อนสภาพแวดล้อมการทำงานที่มีชีวิตและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา คำตอบเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งในอดีต

เมื่อมีการอัปเดตไทม์ไลน์ของโครงการในเช้าวันจันทร์ ระบบ RAG ที่ดึงข้อมูลจากดัชนีที่สร้างไว้เมื่อวันศุกร์จะดำเนินการบนบริบทที่ล้าสมัยแล้ว คำแนะนำใด ๆ ที่ระบบให้จึงอ้างอิงจากสถานการณ์ที่ล้าสมัย

การทำงานจริงต้องการการรับรู้แบบเรียลไทม์ และนี่คือจุดที่กระบวนการดึงข้อมูลแบบคงที่ถึงขีดจำกัด ไม่สามารถปรับแนวทางให้เข้ากับลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ของกระบวนการทำงานของคุณ

ชิ้นส่วนที่หายไปซึ่งเปลี่ยน RAG ให้กลายเป็นการกระทำ

หากการค้นหาที่ดีขึ้นไม่ใช่การค้นพบที่ยิ่งใหญ่ แล้วอะไรคือ?

ไม่, ไม่ใช่โมเดลที่ใหญ่กว่า หรือคำสั่งที่ชาญฉลาดกว่า ไม่ใช่แม้แต่หน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น

สิ่งที่ขาดหายไปคือโครงสร้าง; มันคือ ชั้นการดำเนินการ รูปแบบหนึ่งของAI ที่มีพฤติกรรมเป็นตัวแทนซึ่งไม่เพียงแต่ดึงข้อมูลและตอบสนองเท่านั้น แต่ยังดำเนินการด้วยตนเองตามข้อมูลนั้นโดยตรงภายในกระบวนการทำงานของคุณ

นี่คือสะพานที่เชื่อมต่อ "AI ที่รู้" กับ "AI ที่ทำได้" อย่างแท้จริง 🛠️

จากการเรียกใช้จนถึงการดำเนินการ

ระบบ RAG แบบดั้งเดิมมีพฤติกรรมเหมือนนักวิจัยที่มีความสามารถพิเศษ

มันแสดงนโยบายการกำหนดราคาสำหรับองค์กรที่ถูกต้องภายในไม่กี่วินาที ไฮไลต์ระดับที่เกี่ยวข้อง และส่งกลับไปยังตัวแทนขาย ถูกต้องทางเทคนิค แต่ยังไม่สมบูรณ์ในเชิงการปฏิบัติงาน

ชั้นการดำเนินการเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ แทนที่จะปล่อยให้ตัวแทนขายแปลข้อมูลนั้นด้วยตนเองข้ามเครื่องมือต่าง ๆ ระบบ RAG แบบเอเจนติกสามารถ:

คำตอบไม่ได้กลายเป็นเพียงรายการตรวจสอบอีกต่อไป แต่กลายเป็นรายการที่ต้องดำเนินการทันที

ฝังการทำงานไว้ในกระบวนการทำงานจริง

เพื่อให้ AI สามารถขับเคลื่อนการเพิ่มผลผลิตที่สามารถวัดได้, มันต้องทำงานภายในสภาพแวดล้อมเดียวกันกับที่งานถูกสร้าง, ติดตาม, และเสร็จสมบูรณ์.

เมื่อความรู้และการปฏิบัติแยกออกจากกัน มนุษย์กลายเป็นตัวเชื่อมที่คัดลอกรายละเอียดระหว่างระบบต่างๆ มอบหมายความเป็นเจ้าของด้วยตนเอง และกระตุ้นกระบวนการต่างๆ ด้วยมือ

ชั้นการดำเนินการจะขจัดภาระในการแปลความหมายออกไป ความรู้ที่ฝังแน่นจากระบบ RAG ของคุณจะช่วยให้ตัวแทน AI สามารถอัปเดตบันทึก สร้างงาน เรียกใช้เวิร์กโฟลว์ สร้างเอกสาร และประสานการสื่อสารภายในเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้วได้ทันที แทนที่จะต้องหยุดเพื่อแปลงข้อมูลเชิงลึกให้เป็นการกระทำ การดำเนินการจะเกิดขึ้นในจุดเดียวกับที่ข้อมูลเชิงลึกปรากฏขึ้น

โดยสรุปแล้ว กระบวนการทำงานจะกลายเป็นแบบต่อเนื่องแทนที่จะเป็นแบบแยกส่วน

จาก RAG แบบรับมือเป็น RAG แบบมีบทบาท

ฟังก์ชัน RAG แบบพาสซีฟทำงานเหมือนเครื่องมือค้นหาที่มีพลังเหนือชั้น

มันช่วยปรับปรุงการจดจำและเร่งการค้นพบ แต่ยังคงต้องพึ่งพาคนในการนำคำตอบเหล่านั้นไปปฏิบัติใช้งานจริงในระบบที่แยกจากกัน

เอเจนติก RAG มีพฤติกรรมเหมือนเพื่อนร่วมทีมดิจิทัลมากกว่า

มันอ่านบริบท พิจารณาเหตุผลของการดำเนินการที่เหมาะสม และดำเนินการเหล่านั้นภายในสภาพแวดล้อมการทำงานจริง การเปลี่ยนแปลงนี้อาจดูเล็กน้อยในแวบแรก แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่พลิกโฉมเมื่อนำไปใช้จริง การเรียกคืนข้อมูลช่วยลดเวลาในการคิด การดำเนินการช่วยลดเวลาในการประสานงาน

วิธีที่ ClickUp Super Agents นำ RAG มาสู่ชีวิต

การสร้างชั้นปฏิบัติการจากศูนย์ฟังดูหรูหราในทางทฤษฎี

ในทางปฏิบัติ หมายถึงการเชื่อมต่อ API เข้าด้วยกัน การจัดการสิทธิ์ การรักษาการผสานรวม การจัดการหน่วยความจำและพื้นที่จัดเก็บ และการสร้างตรรกะการประสานงานข้ามระบบที่ไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกัน

ทีมส่วนใหญ่ยังคงติดอยู่กับการดึงข้อมูลแบบเชิงรับหรือพยายามสร้างเฟรมเวิร์กตัวแทนแบบกำหนดเอง ของตนเองขึ้นมาบน เครื่องมือที่แยกส่วนClickUp ขจัด ข้อจำกัดนั้นออกไป

แทนที่จะวางตัวแทนบนโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เชื่อมต่อกัน ClickUp ฝังตัวแทนเหล่านั้นไว้โดยตรงภายในพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ ซึ่งงาน เอกสาร แชท แดชบอร์ด และระบบอัตโนมัติต่างใช้โมเดลข้อมูลเดียวกันอยู่แล้ว

ที่นี่ การดึงข้อมูลและการดำเนินการไม่ได้เป็นระบบแยกจากกัน แต่ทำงานภายในสภาพแวดล้อมเดียวกันClickUp Brain ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ที่ติดตั้งมาในตัว ทำหน้าที่เป็นชั้นความรู้พื้นฐานClickUp Super Agentsทำหน้าที่เป็นชั้นการดำเนินการ

ร่วมกัน พวกเขาเปลี่ยน RAG จากโครงสร้างพื้นฐานการค้นหาให้กลายเป็นเครื่องมือปฏิบัติการแบบเรียลไทม์

ความรู้ที่มีขอบเขต ไม่ใช่การค้นหาแบบไร้ทิศทาง

ซูเปอร์เอเจนต์ไม่ดำเนินการในบริบทที่คลุมเครือ ผู้ดูแลระบบจะควบคุมอย่างชัดเจนว่าเอเจนต์แต่ละตัวสามารถเข้าถึงอะไรได้บ้างภายในการตั้งค่าความรู้และความจำของมัน

ตัวแทนสามารถได้รับสิทธิ์การเข้าถึงในระดับพื้นที่, โฟลเดอร์, รายการ, งาน, หรือการแชท พื้นที่สาธารณะจะเปิดให้ใช้งานโดยอัตโนมัติ ในขณะที่สถานที่ส่วนตัวต้องมีการรวมเข้าอย่างตั้งใจและจะแสดงอย่างชัดเจนเมื่อมีการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

นอกเหนือจากข้อมูลภายในพื้นที่ทำงานแล้ว ตัวแทนยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายนอก เช่น Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint และแพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ได้อีกด้วย นอกจากนี้ยังสามารถเปิดใช้งานการค้นหาเว็บ พร้อมกับการเข้าถึงศูนย์ช่วยเหลือของ ClickUp เพื่อคำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้

ซึ่งหมายความว่าการเรียกคืนข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงการค้นหาอย่างกว้างๆ เท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงสิทธิ์การเข้าถึงและมีโครงสร้างที่ชัดเจน

ตัวแทนสามารถดึงเอกสารคำชี้แจงการทำงานจาก Dropbox มาผสานกับบริบทโครงการภายใน และส่งคืนภายในงานโดยไม่ต้องบังคับให้ผู้ใช้ออกจากพื้นที่ทำงาน ความรู้จะถูกรวมศูนย์ในประสบการณ์ แม้ว่าแหล่งข้อมูลจะยังคงกระจายอยู่ก็ตาม

ความทรงจำที่ปรับเปลี่ยนไปตามกาลเวลา

ระบบ RAG แบบดั้งเดิมไม่มีสถานะ; พวกมันดึงข้อมูลแล้วลืม

ซูเปอร์เอเจนต์ประกอบด้วยชั้นหน่วยความจำที่มีการควบคุม ซึ่งช่วยให้เกิดการดำเนินพฤติกรรมอย่างต่อเนื่องโดยไม่สูญเสียการควบคุม

หน่วยความจำล่าสุดช่วยให้ซูเปอร์เอเจนต์สามารถอ้างอิงถึงปฏิสัมพันธ์และการกระทำในอดีตได้ เมื่อเปิดใช้งาน เอเจนต์จะสามารถระลึกถึงสิ่งที่เคยทำงานมาก่อนและใช้บริบทนั้นเพื่อประกอบการตอบสนองในอนาคต

การตั้งค่าช่วยให้ผู้ใช้กำหนดคำสั่งพฤติกรรมที่คงอยู่ซึ่งกำหนดวิธีที่ตัวแทนตอบสนอง คำสั่งเหล่านี้จะถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำของตัวแทนและถูกนำไปใช้โดยอัตโนมัติในการโต้ตอบครั้งถัดไป ส่งผลต่อโทน โครงสร้าง หรือการจัดรูปแบบ

การมีข้อมูลเชิงลึกช่วยให้ตัวแทนสามารถจับและเก็บข้อมูลบริบทที่สำคัญไว้เพื่อใช้ในอนาคตได้ เนื่องจากอาจรวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ข้อมูลเชิงลึกจะถูกปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น และต้องเปิดใช้งานอย่างชัดเจน วิธีการและเวลาที่ข้อมูลเชิงลึกจะถูกจัดเก็บขึ้นอยู่กับการตั้งค่าคำสั่งของตัวแทน ซึ่งช่วยให้หน่วยความจำถูกจัดโครงสร้างและควบคุมภายในพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้

นอกจากนี้ การจับภาพหน่วยความจำสามารถกำหนดค่าได้ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดวิธีการและเวลาที่ข้อมูลข่าวกรองควรถูกจัดเก็บ ประเภทหน่วยความจำที่ละเอียดอ่อนต้องได้รับการยืนยันก่อนการเปิดใช้งาน

สิ่งนี้เปลี่ยนตัวแทนจากการเป็นผู้ตอบสนองเพียงครั้งเดียวให้กลายเป็นผู้ร่วมงานที่ตระหนักถึงบริบทและปรับตัวได้ภายในขอบเขตที่กำหนดไว้

การดำเนินการที่ฝังอยู่ในกระบวนการทำงานโดยตรง

การดึงข้อมูลโดยไม่ดำเนินการก่อให้เกิดช่องว่างของการกระทำ ซูเปอร์เอเจนต์เป็นผู้ปิดช่องว่างนี้

เนื่องจากพวกเขาทำงานภายในพื้นที่ทำงานเดียวกันกับที่งาน เอกสาร และระบบอัตโนมัติอยู่ Super Agents จึงสามารถดำเนินการตามความรู้ได้ทันที

คำสั่งเดียวสามารถสร้างโครงการที่มีโครงสร้างครบถ้วนพร้อมงานที่กรอกไว้ล่วงหน้า สรุปงานสร้างสรรค์ที่เชื่อมโยง เจ้าของงานที่กำหนด และไทม์ไลน์ที่มีโครงสร้าง งานที่ถูกบล็อกสามารถกระตุ้นตรรกะการจัดลำดับความสำคัญใหม่ แจ้งเตือนผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และปรับการพึ่งพาอย่างมีพลวัต บันทึกการประชุมสามารถกลายเป็นรายการที่ต้องดำเนินการที่ได้รับมอบหมาย การอัปเดตผู้บริหารสามารถสร้างจากข้อมูลงานสด ไฟล์แนบสามารถแปลงเป็นรายการที่มีโครงสร้าง

แทนที่จะส่งข้อมูลกลับไปยังมนุษย์เพื่อดำเนินการ ตัวแทนจะอัปเดตระบบบันทึกโดยตรง

ตัวแทนที่ทำงานตามบทบาทในทุกฟังก์ชัน

สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้? ซูเปอร์เอเจนต์ไม่จำกัดอยู่แค่เพียงขั้นตอนการทำงานเดียว

สามารถกำหนดค่าสำหรับการจัดการโครงการ การสร้างเนื้อหาทางการตลาด การสาธิตการขาย การคัดกรองคำขอ การประสานงานการสรรหาบุคลากร การรายงานผู้บริหาร การติดตามความเสี่ยง การจัดตารางเวลา การจัดการอีเมล การวิจัย SEO และอื่นๆ อีกมากมาย

ตัวอย่าง:

ดูการใช้งานจริงได้ที่นี่:

พื้นที่ทำงานเดียว พร้อมบริบทที่แบ่งปันได้สำหรับมนุษย์และ AI

เครื่องมือที่กระจัดกระจายทำให้บริบทแตกแยกและทิ้งความจริงเพียงบางส่วนไว้แม้กระทั่งระบบ RAG ที่ล้ำสมัยที่สุด

ClickUp ขจัดข้อจำกัดเชิงโครงสร้างนั้นด้วยการรวมงาน เอกสาร แชท แดชบอร์ด และ AI ไว้ในสภาพแวดล้อมเดียวที่มีการรวมสิทธิ์การเข้าถึงไว้ด้วยกัน เนื่องจากมนุษย์และตัวแทนทำงานภายในลำดับชั้นของพื้นที่ทำงานเดียวกัน ตัวแทนจึงสามารถอ่านความคิดเห็น เข้าใจการพึ่งพา สังเกตการเปลี่ยนแปลงสถานะ และดำเนินการด้วยความตระหนักรู้แบบเรียลไทม์

นี่คือสิ่งที่เปลี่ยน RAG จากเครื่องมือค้นหาแบบพาสซีฟให้กลายเป็นระบบที่ช่วยขับเคลื่อนการทำงาน:

เมื่อชั้นต่าง ๆ เหล่านี้อยู่ร่วมกันภายในพื้นที่ทำงานเดียว AI จะหยุดเป็นเพียงผู้ช่วยด้านข้อมูล และกลายเป็นเพื่อนร่วมทีมในการปฏิบัติงาน

สิ่งที่ควรพิจารณาในโซลูชัน RAG สำหรับองค์กร

เมื่อคุณต้องการสร้างหรือปรับปรุงระบบ RAG ของคุณ คุณจำเป็นต้องประเมินโซลูชันต่างๆ มากกว่าความสามารถในการค้นหาเอกสารเพียงอย่างเดียว

การประยุกต์ใช้ RAG ในองค์กรที่ประสบความสำเร็จคือเครื่องมือขับเคลื่อนการดำเนินการ ไม่ใช่เพียงแค่ช่องค้นหา นี่คือเกณฑ์สำคัญที่ควรพิจารณาเพื่อให้มั่นใจว่าคุณกำลังเลือกโซลูชันที่มอบคุณค่าเชิงปฏิบัติการที่แท้จริง

การถามคำถามเหล่านี้จะช่วยให้คุณแยกแยะระหว่างการนำ RAG ไปใช้ที่ดูน่าประทับใจในการสาธิตกับการนำไปใช้จริงที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของทีมคุณ

ทำให้ความรู้เป็นประโยชน์ด้วย ClickUp

ระบบ RAG ทั่วทั้งบริษัทเป็นก้าวแรกที่ทรงพลัง แต่แก้ไขได้เพียงครึ่งหนึ่งของปัญหา การค้นหาเพียงอย่างเดียวไม่สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานได้ ชิ้นส่วนที่ขาดหายไป—องค์ประกอบที่ปลดล็อกประสิทธิภาพที่แท้จริง—คือชั้นการดำเนินการ คุณต้องการตัวแทน AI ที่สามารถนำความรู้ที่มีพื้นฐานมาสู่การกระทำอัตโนมัติภายในกระบวนการทำงานจริงในแต่ละวันของคุณ ✨

นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจาก "AI ที่ตอบคำถาม" ไปสู่ "AI ที่ดำเนินการ" คุณค่าที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การค้นหาข้อมูลที่ดีขึ้นเพียงเล็กน้อย แต่คือการมี AI ที่มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในงานของทีมคุณ

องค์กรที่สามารถเชื่อมช่องว่างนี้ได้สำเร็จในวันนี้ จะสร้างข้อได้เปรียบที่ทวีคูณขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อความสามารถของ AI ยังคงขยายตัวต่อไป พวกเขาจะเปลี่ยนระบบ RAG ของตนจากคลังข้อมูลที่เฉื่อยชาให้กลายเป็นเครื่องมือทำงานที่ชาญฉลาดและมีชีวิตชีวา

เปลี่ยนระบบ RAG ของคุณจากเครื่องมือค้นหาแบบพาสซีฟให้กลายเป็นเครื่องมือทำงานแบบแอคทีฟด้วย ClickUp.เริ่มต้นใช้งานฟรีได้ที่ และสัมผัสพลังของเอเจนต์ AI ที่รู้วิธีการทำงานของคุณ!

คำถามที่พบบ่อย

ระบบ RAG ส่วนใหญ่มีความสามารถในการค้นหาข้อมูลได้ดีเยี่ยม แต่ไม่สามารถดำเนินการใด ๆ ได้เอง ระบบเหล่านี้ขาดการรับรู้แบบเรียลไทม์ต่อการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการทำงาน และถูกจำกัดโดยข้อมูลที่แยกเก็บเป็นกลุ่ม ๆ ซึ่งเชื่อมต่ออยู่เท่านั้น ส่งผลให้มนุษย์ต้องเข้ามาทำหน้าที่เชื่อมโยงคำตอบกับผลลัพธ์ด้วยตนเอง

RAG ขั้นพื้นฐานจะดึงข้อมูลและตอบกลับด้วยข้อมูลนั้นหน่วยงาน AI ของ RAGจะก้าวไปไกลกว่านั้น—พวกเขาจะดึงข้อมูล ใช้เหตุผล และดำเนินการตามงาน เช่น การอัปเดตโครงการ การกระตุ้นการทำงานของเวิร์กโฟลว์ และการประสานงานการทำงานโดยอัตโนมัติตามความรู้ที่มีพื้นฐานนั้น

ระบบ RAG สามารถดึงข้อมูลจากเครื่องมือที่กระจัดกระจายได้ แต่ประสิทธิภาพของมันถูกจำกัดอย่างรุนแรงโดยช่องว่างของบริบทและข้อมูลที่แยกส่วน นั่นคือเหตุผลที่พื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์ที่รวมข้อมูลและกระบวนการทำงานเข้าด้วยกันจะสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากกว่าเสมอ