Chris Mahl Pryon의 사장 겸 CEO입니다. Chris는 세계에서 가장 유명한 엔터프라이즈 소프트웨어 회사에서 20 년이 넘는 경험을 바탕으로 모든 성장 단계에서 기술 회사를위한 대 시장 및 운영 전략을 스케일링하는 것을 전문으로합니다.
찢다 기업에서 생성 AI를 구현하는 신뢰할 수 있고 안전하며 입증 된 경로를 제공합니다. Pryon의 동급 최고의 섭취 및 검색 엔진은 생성 LLM과 짝을 이루어 검색된 세대를 구현하고 엔터프라이즈 규모에서 정확하고 즉각적이며 검증 가능한 답변을 안전하게 제공 할 수 있습니다.
Pryon Rag Suite는 업계 최고의 검색 기술을 사용하여 오디오, 이미지, 텍스트 및 비디오를 포함한 모든 형태의 컨텐츠에서 수많은 출처에 저장된 모든 형태의 컨텐츠에서 답변을 추출합니다. Pryon의 제품은 사용하기 직관적이며 모든 시스템에서 API를 통해 액세스 할 수 있으며 클라우드 또는 온 프레미스에서 몇 주 안에 배치 할 수 있습니다.
Pryon은 검색 세대 (RAG)에 중점을 둡니다. 검색에 대한 귀하의 접근 방식이 다른 AI 기반 검색 및 지식 관리 시스템과 어떻게 다른지 설명 할 수 있습니까?
Pryon의 검색 접근 방식은 검색 엔진이 외부 종속성없이 데이터 개인 정보를 유지하면서 PDF, 이미지, 웹 페이지 및 비디오와 같은 다양한 소스에서 실시간으로 컨텐츠에 액세스 할 수 있기 때문에 두드러집니다. 우리는 시맨틱 검색과 세분화 된 데이터 속성을 결합하여 90% 이상의 검색 정확도를 달성했습니다. 많은 시스템과 달리, 우리는 대규모 조직에 효과적으로 규모로 확장하여 팀은 기존 지식 기반을 기반으로 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.
Pryon 섭취 엔진은 방대한 양의 멀티 모달 함량을 구조화하도록 설계되었습니다. 섭취 과정을 독특하게 만드는 것은 무엇이며 검색 정확도를 어떻게 향상 시키는가?
Pryon의 섭취는 다양한 소스에서 오디오, 이미지, 텍스트 및 비디오의 답변을 추출하는 다중 모드 컨텐츠를 처리 할 수 있습니다. 이는 기업에서 연결이 끊긴 데이터의 기본 문제를 다룹니다. 구조화되지 않은 데이터가 매년 50% 이상 증가함에 따라 섭취 엔진은 산란 된 정보를 체계적이고 실행 가능한 지식으로 변환합니다. 이 프로세스는 보안 및 개인 정보 보호를 위해 설계되어 민감한 엔터프라이즈 데이터를 보호하면서 즉시 유용 할 수 있습니다.
검색 엔진은 즉각적이고 정확하며 검증 가능한 답변을 약속합니다. Pryon은 정보를 추출 할 때 어떻게 정확성을 보장하고 환각을 최소화합니까?
Pryon은 여러 메커니즘을 통해 정확도를 보장하고 환각을 최소화합니다. 우리의 기술은 의미 론적 검색과 세분화 된 데이터 속성을 결합하여 답변을 특정 소스로 추적 할 수 있음을 의미합니다. 이 귀속은 검증에 중요합니다. 이 시스템은 잠재적으로 구식이거나 불완전한 지식 기반에 의존하지 않고 원래 소스에서 실시간으로 컨텐츠에 액세스합니다. 높은 검색 정확도 (90%이상)와 함께 소스 재료와의 이러한 직접 연결은 많은 생성 AI 시스템을 괴롭히는 환각의 위험을 크게 줄입니다.
Pryon은 정보, 특히 정부, 에너지 및 건강 관리와 같은 역동적 인 환경에서 실시간 업데이트를 어떻게 처리합니까?
Pryon은 유연한 주문형 콘텐츠 동기화를 통해 최신 정보에 대한 실시간 액세스를 보장합니다. 사용자는 관리 요구에 따라 매주, 매일 또는 시간마다 SYNC-API를 사용하여 관리 포털을 통해 필요에 따라 컨텐츠 동기화를 트리거하거나 업데이트를 자동화 할 수 있습니다. 당사의 델타 점검 프로세스는 변경된 콘텐츠 만 업데이트하여 정부, 에너지 및 건강 관리와 같은 미션 크리티컬 환경에서 빠르고 정확하며 자원 효율적인 지식 검색을 보장하여 효율성을 최적화합니다.
Pryon은 정부 및 국방 기관과 협력합니다. 세부 사항이 종종 분류되지만 AI가 의사 결정 또는 운영 효율성을 크게 개선 한 유스 케이스에 대해 논의 할 수 있습니까?
Pryon은 AFRL (Air Force Research Laboratory) 및 CDAO (Par Force Research Laboratory) 및 CDAO (Chief Digital and Artificial Intelligence Office)를 포함한 다양한 방어 및 정보 기관과 협력하여 운영을 간소화하고보다 빠르고 정보에 입각 한 의사 결정을 가능하게합니다.
강력한 예는 미국 공군 디지털 혁신 사무소 (DAF DTO)와의 협력입니다. 이 팀은 수십만 개의 웹 페이지 및 문서에 묻힌 중요한 정보를 찾아야하는 인수 및 유지 직원을 지원합니다. 함께, 우리는 함께 소스 속성에 대한 복잡한 질문에 대한 정확한 실시간 답변을 제공하는 AI 기반 어시스턴트 인 DTO Wingman을 출시했습니다.
정책 문서 나 규정을 수동으로 검색하는 대신, 사용자는 단순히 “여행 카드로 구매할 권한이 있습니까?”와 같은 질문을 할 수 있습니다. 또는 “디지털 건축법은 무엇이며 인수와 어떤 관련이 있습니까?” AI는 정확한 응답을 반환하고 보고서 및 프레젠테이션 자료를 신속하게 생성하는 데 도움이됩니다.
DTO Wingman은 공군 및 우주 요원에게 신뢰할 수있는 답변에 즉각적인 액세스 권한을 부여함으로써 팀이보다 효율적으로 일하고 고위 직원과 의사 결정자에게 신뢰할 수 있고시기 적절한 지침을 제공하도록 돕고 있습니다.
생명 과학에서의 작업은 AI 지원 연구를 언급합니다. Pryon의 시스템은 연구자들이 PubMed 또는 Private Research Repositories와 같은 방대한 데이터 세트를 탐색하는 데 어떻게 도움이됩니까?
Pryon의 시스템은 연구자들이 몇 가지 주요 기능을 통해 PubMed 또는 Private Research Repositories와 같은 방대한 데이터 세트를 탐색하도록 도와줍니다.
향상된 연구 품질 :
- 인간 오류 감소: 최신 데이터를 체계적으로 검색하면 누락 된 기사 또는 간과 된 증거가 적습니다.
- 증거로 뒷받침: 모든 대답은 원래 문헌에 근거하여 데이터 중심의 결론을 촉진하고, 그 출처에서 다시 시작됩니다.
매우 민감한 콘텐츠에 대한 보호 :
- 기밀성: 독점 또는 환자 관련 데이터 세트에 필수적인 엄격한 액세스 제어 및 데이터 암호화를 유지합니다.
- 규정 준수: HIPAA 또는 GDPR과 같은 규정에 따라 데이터를 관리하면 연구원들은 민감한 정보가 보호된다고 믿을 수 있습니다.
고객 서비스 및 판매의 경우 Pryon의 AI는 효율성 증가 및 지원 부하 감소 측면에서 기존 챗봇 및 CRM 솔루션과 어떻게 비교됩니까?
고객 서비스/판매 상호 작용은 일반적으로 챗봇/CRM 솔루션의 정확성 및 유연성의 균형을 유지해야합니다. 고객에게 잘못된 답변을 제공하는 것은 용납 할 수없고 법적 영향을 미칠 수 있기 때문에 많은 챗봇 제공 업체와 전통적인 대화식 AI 솔루션은 어려운 결정 론적 ‘FAQ 전용’스타일 상호 작용으로 솔루션의 유연성을 제한하기 위해 선택합니다.
이것은 공급 업체에게 고통을 겪고 있으며, 일반적인 질문에 대한 특정 답변의 수동 코딩이 필요하며, Chatbot의 인터페이스를 보유한 고객에게 불량한 경험을 제공하지만 FAQ를 읽는 것과는 거의 다른 융통성없는 경험을 제공합니다. 다른 공급 업체는 LLM의 범위가 적은보다 유연한 생성 경험을 사용하려고 시도하지만 정확한 검색이 없기 때문에 전체 제품 카탈로그 또는 웹 페이지를 LLM의 컨텍스트 창에 넣어 출력의 정확성을 감소시켜 잠재적으로 비판적입니다.
래그의 예술과 과학은 신호를 최대화하고 소음을 최소화하는 것입니다 (종종 LLM을 혼란스럽게하는 관련없는 맥락). Pryon의 검색의 정밀도 – 모든 문서에서 특정 문장 수준 답변을 제공 할 수 있다는 것은 고객 서비스와 판매가 더 이상 유연성을 위해 정확도를 손상시킬 필요가 없음을 의미합니다.
오늘날 Enterprise AI 채택의 가장 큰 과제, 특히 Rag 기반 시스템에서 가장 큰 과제는 무엇입니까?
확실히 우리가 시장과의 상호 작용에서 찾은 것이 있지만, ‘AI-Ready Data'(또는 그 부족)가 AI 배포에 대한 가장 큰 실패 지점이라는 점도 점점 더 잘 인식되고 있습니다.
- 하버드 비즈니스 리뷰 설문 조사에서 경영진의 91%는 신뢰할 수있는 데이터 재단이 성공적인 AI 배포에 필수적이라고 말했다.
- McKinsey는 Genai 이니셔티브의 70%가 데이터와 관련된 문제에 직면하고 있으며, 기업의 중요한 데이터의 1%만이 오늘날의 모델에 반영된다는 것을 발견했습니다.
- 월스트리트 저널 (Wall Street Journal)은 신뢰성을 AI 에이전트 채택의 #1 우려로 인용했습니다. 데이터 품질 및 접근성과 밀접한 관련이 있습니다.
- Gartner는 Genai-Ready 데이터의 부족을 배포 실패의 가장 큰 이유로 식별했습니다.
AI-Ready Data는 단어 문서를 벡터화하는 것 이상으로 사용됩니다. 사일드 소스를 통합하고, 멀티 모달 입력과 같은 복잡한 형식으로 작업하고, 데이터 강화, 데이터 향상, LLMS 형식으로 작동 할 수있는 형식으로 작동하고, 최적의 적합성을 유지하고 비용을 낮추기 위해 시간을 유지하고, 지능 적으로 지능 적으로 연결하는 것 등을 확인하는 것 등을 연결하는 것입니다.
Pryon Ran Ran의 대기업 내에서 솔루션을 개발하는 Rag Builders의 설문 조사에서 데이터 준비는 가장 비싸고 시간이 많이 걸리고 기술적으로 도전적인 부분으로 순위가 매겨져 정보 검색이 뒤 따른다.
Microsoft, Google 또는 OpenAI가 제공하는 Enterprise Solutions와 Pryon의 Rag Suite를 어떻게 구별합니까?
특정 차별화는 플레이어마다 다르지만, 높은 수준에서 대규모 기술 플레이어는 직장에서 ‘인터페이스’에 초점을 맞추고 있습니다. Pryon은 스택의보다 근본적인 수준 인 지식 계층에 중점을 둡니다. Pryon은 데이터 준비 및 검색의 깊은 문제를 해결하는 반면, 대규모 기술 플레이어는 간단한 걸레 사용 사례를 제공 할 수 있지만 종종 기업 및 정부 사용 사례의 실제 복잡성으로 분리되는 광범위한 AI 솔루션을 제공하는 데 중점을두고 있습니다. Pryon은 또한 Copilot, Gemini 또는 GPT에 의해 생성 된 컨텐츠와 함께 이러한 시스템을 무료로 제공 할 수 있습니다.
EU AIC 및 US AI 지침과 같은 AI 규정이 발전하면 Pryon은 준수 및 윤리적 AI 사용에 어떻게 접근합니까?
AI 규정이 전 세계적으로 발전함에 따라 Pryon은 규정 준수 및 윤리적 AI 배포에 전념하고 있습니다. 우리의 접근 방식은 EU AIC, US AI 지침 및 국방부의 책임있는 AI (RAI) 원칙과 같은 프레임 워크와 일치하며, AI 솔루션이 신뢰할 수 있고 투명하며 지배 할 수 있도록합니다. Rai Shield 프레임 워크를 준수함으로써 AI 라이프 사이클 전체에 걸쳐 엄격한 평가, 추적 성 및 지속적인 모니터링을 통합하여 보안, 공정성 및 성능을 우선시합니다. Pryon은 이러한 모범 사례를 배포 방법론에 포함시킴으로써 조직이 AI를 책임감있게 활용하면서 최고 규제 및 윤리 표준을 충족시킬 수 있도록합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 찢다.
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