Kontext: Nahtlose Integration verschiedener Datenquellen, Multi-Rollen-Automatisierung von Agenten zur Bewältigung unterschiedlicher Arbeitsszenarien Inhalt

Allgemeine Einführung

Context Autopilot ist ein intelligentes KI-Produktivitätswerkzeug von Context, das die Produktivität von Teams durch tiefgreifende Integrationen und automatisierte Büros verbessern soll. Durch die Nutzung von Context-1, der weltweit ersten Kontext-Engine, ist das Tool in der Lage, tiefe Zitate und neuartige Erkenntnisse aus den Daten der Nutzer abzuleiten, um präzise Antworten zu liefern. Mit der Unterstützung von mehr als 100 Integrationen verbindet Context Autopilot die Nutzer nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen, um ihnen bei der schnellen Erstellung und Bearbeitung professioneller Dokumente, Präsentationen und Datenvisualisierungen zu helfen.

Context denkt wie ein Mensch in Bezug auf verschiedene Arbeitsaufgaben und eignet sich für die automatisierte Erstellung professioneller Arbeitsszenarien wie Unternehmensberatung, Finanzanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung von Unternehmensberichten, Projektpräsentationen, Datenanalyse und mehr.

Funktionsliste

• Ausführliche Zitate und neue ErkenntnisseNutzung der Context-1-Engine, um tiefe Zitate und neue Erkenntnisse aus Nutzerdaten zu gewinnen.
• DatenintegrationUnterstützt mehr als 100 Datenintegrationen und kann Benutzer nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden.
• Dokumentenerstellung und -bearbeitungSchnelles Erstellen und Bearbeiten professioneller Dokumente, einschließlich Verträgen, Berichten und vielem mehr.
• Erstellung und Bearbeitung von PräsentationenSchnelles Erstellen und Bearbeiten professioneller Präsentationen, von Kundenpräsentationen bis hin zu internen Besprechungen.
• Visualisierung der DatenErstellen von Datenvisualisierungen und Analysieren großer Datensätze mit Python.
• Befehl in natürlicher SpracheErstellen und Ändern von komplexen Finanzmodellen und Analysieren von Datentrends mit Hilfe von Befehlen in natürlicher Sprache.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. ein Konto registrierenKlicken Sie auf die Schaltfläche "Registrieren" in der oberen rechten Ecke der Seite und geben Sie die erforderlichen Informationen ein, um die Registrierung abzuschließen.
2. Software herunterladenSobald die Registrierung abgeschlossen ist, melden Sie sich bei Ihrem Konto an und laden das Context Autopilot-Installationspaket herunter.
3. Installation der SoftwareFühren Sie das heruntergeladene Installationspaket aus und folgen Sie den Anweisungen, um die Installation abzuschließen.

Verwendung Prozess

1. Melden Sie sich bei Ihrem Konto anÖffnen Sie die Context Autopilot Software und melden Sie sich an, indem Sie die Kontoinformationen eingeben, mit denen Sie sich registriert haben.
2. DatenintegrationWählen Sie die Option "Datenintegration" in der Hauptschnittstelle und folgen Sie den Anweisungen, um eine Verbindung mit den zu integrierenden Datenquellen herzustellen.
3. Dokumentation generierenWählen Sie die Funktion "Dokumentenerstellung", geben Sie die relevanten Informationen ein, und die Software erstellt automatisch professionelle Dokumente.
4. ein Dokument bearbeitenDas erstellte Dokument kann mit den integrierten Bearbeitungswerkzeugen geändert und verbessert werden.
5. Präsentationen erstellenWählen Sie die Funktion "Präsentationserstellung", geben Sie die relevanten Informationen ein und die Software erstellt automatisch eine professionelle Präsentation.
6. Visualisierung der DatenDatenvisualisierung: Wählen Sie die Funktion Datenvisualisierung, um mit Python-Code Datenvisualisierungen zur Analyse von Datentrends zu erstellen.
7. Verwendung von Befehlen in natürlicher SpracheIn der Schnittstelle "Befehle in natürlicher Sprache" können Sie Befehle in natürlicher Sprache eingeben, und die Software führt automatisch die entsprechenden Operationen aus, wie z. B. die Erstellung von Finanzmodellen und die Analyse von Datentrends.

Funktion Betriebsablauf

1. Ausführliche Zitate und neue ErkenntnisseWählen Sie in der Hauptschnittstelle die Funktion "Detailliertes Angebot", geben Sie die zu analysierenden Daten ein, und die Software extrahiert automatisch detaillierte Angebote und neue Erkenntnisse.
2. DatenintegrationDatenintegration: Wählen Sie in der Schnittstelle "Datenintegration" die zu integrierende Datenquelle aus und folgen Sie den Aufforderungen, um die Verbindung herzustellen.
3. Dokumentenerstellung und -bearbeitungGeben Sie in der Schnittstelle "Dokumentenerstellung" die relevanten Informationen ein, und die Software wird automatisch Dokumente erstellen. Nach der Erstellung können Sie die integrierten Bearbeitungswerkzeuge zum Ändern und Verbessern verwenden.
4. Erstellung und Bearbeitung von PräsentationenIm Bildschirm "Präsentationserstellung" geben Sie die relevanten Informationen ein, und die Software erstellt automatisch eine Präsentation. Sobald sie erstellt ist, können Sie sie mit den integrierten Bearbeitungswerkzeugen ändern und verbessern.
5. Visualisierung der DatenIn der Maske "Datenvisualisierung" geben Sie den Python-Code ein und die Software erstellt automatisch ein Diagramm zur Datenvisualisierung.
6. Befehl in natürlicher SpracheIn der Schnittstelle "Befehle in natürlicher Sprache" können Sie Befehle in natürlicher Sprache eingeben, und die Software führt automatisch die entsprechenden Operationen aus, wie z. B. die Erstellung von Finanzmodellen und die Analyse von Datentrends.

Einführung von Context Autopilot

existierenKontextWir freuen uns, Ihnen Folgendes präsentieren zu könnenAutopilot - Eine KI-Produktivitätssuite, die wie Sie lernt, wie Sie denkt und Tools wie Sie verwendet. Autopilot wird von der weltweit erstenKontextmotorBietet Unterstützung, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe einfügt und die meisten der heutigen Informationsaufgaben bewältigen kann.

Werkzeuge zum Überdenken künstlicher Intelligenz

Da Large Language Models (LLMs) immer intelligenter werden, müssen sich die von uns verwendeten Werkzeuge mit ihnen weiterentwickeln. Software wurde traditionell für menschliche Eingaben entwickelt - eine Tradition, die bis in die 1970er Jahre zurückreicht. Dieses Paradigma ist im Wandel begriffen, und die Zukunft steht im Zeichen der Generativität. Die derzeitigen Lösungen sind oft inkrementell, nicht interpretierbar oder erfordern Änderungen der Arbeitsabläufe, was ihre Akzeptanz und Nützlichkeit einschränkt.

LLM-basierte Betriebssysteme

Autopilot geht diese Herausforderungen an, indem es ein LLM-basiertes Betriebssystem bereitstellt, in dem das Modell zum primären Koordinator und Denker wird und mit unserer Kontext-Engine zusammenarbeitet. Es entkoppelt die Modelle durch die Bereitstellung spezieller Werkzeuge und knapper Kontexte und ermöglicht es ihnen, Organisationen zu analysieren und mehr wie Menschen zu denken.

Autopilot verfügt über einen eigenen Arbeitsbereich mit direkten Verbindungen zu Diensten wie Drive und Sharepoint, Kommunikationskanälen wie Slack und E-Mail sowie zu Kundendokumenten, persönlichen Notizen und externen Datenbanken.

Nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe

Autopilot erstellt Projekte mit denselben Tools, die Sie auch verwenden. Autopilot-Anwendungen sind so konzipiert, dass sie in sich geschlossen sind und sowohl direkte Zustandsoperationen als auch komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe unterstützen.

Dadurch erhält die KI das notwendige Wissen, das Menschen für ein sinnvolles Verständnis und eine sinnvolle Interaktion benötigen. Der Autopilot ist in der Lage, aktiv mit dem Nutzer zusammenzuarbeiten, indem er nach Präferenzen und Informationen fragt, Feedback einholt und Aufgaben parallel ausführt, während Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.

Es ermöglicht eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine durch Echtzeitberichte über den Fortschritt. Bei komplexen Herausforderungen kann der Autopilot sich selbst replizieren und Gruppen von kollaborativen Agenten bilden, die sich auf ein gemeinsames Ziel konzentrieren. Auf diese Weise können Aufgaben delegiert und effizient ausgeführt werden, genau wie in einem gut koordinierten Team.

Speicherstapel: Antrieb für die Kontext-Engine

All dies wird von den Speicherstapeln des Autopiloten erledigtimplementiert, geht sie über den gemeinsamen Arbeitsbereich hinaus, um die Konsistenz zwischen dem Dateisystem und der Eingabe zu gewährleisten. Sie unterstützt die kontinuierliche Reflexion und die Iteration der Ausgabe - das ist die Kontextmaschine.

Kontextmotoren: ein neues Paradigma

Die Context Engine ermöglicht es dem Modell, über eine große Menge an Wissen nachzudenken und es wirklich zu verstehen. Deshalb ist Autopilot in der Lage, Aufgaben zu planen, zu überdenken und durchzuführen, die Hunderte von Schritten erfordern.

Suche - Erweiterte Generierung (RAG) ist grundsätzlich durch die Sucharchitektur begrenzt und kann nur für eine kleine Menge semantisch ähnlicher Daten skaliert werden. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Kontext-Engine von Autopilot einer großen Anzahl von Agenten, Ihre Wissensbasis ständig zu durchforsten, neue Pfade zu verfolgen, Verbindungen zu entdecken und Erkenntnisse zu gewinnen. Durch das Destillieren von Tausenden von Interaktionen können wir Spitzenintelligenz über große Kontexte hinweg bereitstellen, ohne die Leistungseinbußen, die mit langen Kontextmodellen verbunden sind.

Kontexte sind dynamisch, lernen und korrigieren Fehler im Laufe der Zeit Autopilot überwacht ständig eingehende Informationen und verfeinert sich selbständig durch Abfragen externer Datenquellen. Dies ermöglicht ein tiefgreifendes Verständnis der Aufgaben und den Erwerb von Fähigkeiten - Autopilot kann wie jeder Mitarbeiter auf die Anweisungen Ihrer Wahl trainiert werden.

Technologiebewertung: Benchmarking der Kontextmaschine

Um die Effektivität unserer Kontext-Engine zu bewerten, haben wir sie mit anderen Grenzmodellen und RAG-Implementierungen anhand zweier umfassender Benchmarks verglichen:

• HELMET::Wie man Sprachmodelle für lange Kontexte effektiv und gründlich evaluiert(Yen et al., 2024)
• LOFT::Long Context Frontier Benchmarking.eingeführt in"Können Sprachmodelle mit langem Kontext Retrieval, RAG, SQL usw. umfassen?".(Lee et al., 2024)

Grenzen der traditionellen Benchmarks

Der beliebte "Nadel im Heuhaufen"-Test bewertet die Fähigkeit eines Modells, bestimmte Informationen innerhalb eines langen Kontextfensters zu finden. Allerdings sind fast alle Modelle gesättigt und haben nur eine geringe Korrelation mit der Leistung in der realen Welt. HELMET verbessert die bestehenden Benchmarks für lange Kontextfenster erheblich und behebt die Unzulänglichkeiten anderer beliebter Benchmarks wie RULER.

HELMET-Benchmark-Ergebnisse

Abbildung 1Demonstration von LCLM der neuesten Generation (Llama-3.1 8B/70B, GPT-4omini, GPT-4o-08-06 und Gemini-1.5 Flash/Pro) mit 128k Einheiten. Token Lange Kontext-Benchmarking-Ergebnisse bei Eingabelänge. Es zeigt sich ein unerwarteter Trend: Das Llama 8B übertrifft das Llama 70B bei RULER, während das Zwillinge 1.5 Flash übertrifft Gemini 1.5 Pro. Ebenso übertrifft Llama 8B Llama 70B bei InfiniteBench und Gemini 1.5 Flash übertrifft Gemini 1.5 Pro bei Needle in a Haystack. HELMET hingegen stuft diese Pioniermodelle gleichmäßiger ein.

Abbildung 2Vergleicht die langen Kontext-Benchmarks ZeroSCROLLS, LongBench, L-Eval, RULER, ∞BENCH und HELMET. HELMET hat sieben verschiedene Aufgabenkategorien mit geringer Korrelation zwischen ihnen. Es unterstützt die Auswertung von Kontextfenstern mit einer Größe von mehr als 128k Token; das offizielle Repository unterstützt jedoch derzeit die Auswertung von Kontextgrößen bis zu 128k Token. Aus diesem Grund verwenden wir LOFT, um die Leistung für längere Kontextgrößen (insbesondere 1 Million Token) zu bewerten.

Methodik der Bewertung

Wir haben dies anhand der folgenden Parameter bewertet:

• HelmeRun on a random 15% subset of the entire benchmark.
  • Arten von Aufgaben und Indikatoren::
    • RAGTeilstring exakte Übereinstimmung
    • Neuordnung der AbsätzeNDCG@10 (normalisierter diskontierter kumulativer Gewinn)
    • Generation mit Zitaten: Erinnerungen/Zitate
    • Lange Dokumentation QA: Modellbasiert/ROUGE F1/Genauigkeit
    • Abstracts: Modellbasiert
    • Kontextualisiertes Lernen mit mehreren StichprobenGenauigkeit
    • Umfassender RückrufTeilstring exakte Übereinstimmung
• LOFTRun on a random 30% subset of the three tasks.
  • Arten von Aufgaben und Indikatoren::
    • RAG: Exakter Abgleich von Teilbereichen
    • Textsuche: Rückruf@1
    • SQLGenauigkeit

Wir haben die Aufgabe zum Erlernen des Kontextes mit mehreren Kameras ausgelassen, da im offiziellen Repository kein Datensatz zum Testen der Kontextgröße von 1 Million Token verfügbar ist. Wir haben auch die Aufgaben zum Audio-Retrieval und zum visuellen Retrieval ausgelassen. Alle Modelle, die in diesen Auswertungen verwendet wurden, sind die neuesten Versionen, die zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts verfügbar waren.

Benchmarking-Ergebnisse

Unsere Evaluierung zeigt, dass die Kontext-Engine von Autopilot in Benchmarks wie HELMET führend ist und GraphRAG bei der Verwendung von Frontier-Modellen übertrifft. Indem Autopilot über den gesamten Wissensbestand nachdenkt und ihn wirklich versteht, überwindet er die Grenzen traditioneller RAG-Architekturen.

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