Contexto: integración sin fisuras de varias fuentes de datos, automatización de agentes con múltiples funciones para completar el contenido de diferentes escenarios de trabajo.

Introducción general

Context Autopilot es una herramienta inteligente de productividad de IA de Context diseñada para mejorar la productividad de los equipos mediante integraciones profundas y despachos automatizados. Aprovechando Context-1, el primer motor de contexto del mundo, la herramienta es capaz de extraer citas profundas y perspectivas novedosas de los datos de los usuarios para proporcionar respuestas precisas.Con soporte para más de 100 integraciones, Context Autopilot conecta sin problemas a los usuarios con una variedad de fuentes de datos para ayudarles a generar y editar rápidamente documentos profesionales, presentaciones y visualizaciones de datos.

Context piensa como un ser humano según las distintas tareas de trabajo y es adecuado para la generación automatizada de escenarios de trabajo profesionales como consultoría empresarial, análisis financiero, visualización de datos, redacción de informes corporativos, presentaciones de proyectos, análisis de datos y mucho más.

Lista de funciones

• Citas en profundidad y nuevas perspectivas: Aprovechamiento del motor Context-1 para extraer citas profundas y perspectivas novedosas de los datos de los usuarios.
• integración de datos: Admite más de 100 integraciones de datos y puede conectar sin problemas a los usuarios con diversas fuentes de datos.
• Generación y edición de documentos: Genere y edite rápidamente documentos profesionales, incluidos contratos, informes y mucho más.
• Generación y edición de presentaciones: Genere y edite rápidamente presentaciones profesionales, desde presentaciones a clientes hasta revisiones internas.
• Visualización de datosCreación de visualizaciones de datos y análisis de grandes conjuntos de datos con Python.
• comando de lenguaje natural: Construya y modifique modelos financieros complejos y analice tendencias de datos mediante comandos de lenguaje natural.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. registrar una cuentaPulse el botón "Registrarse" en la esquina superior derecha de la página y rellene la información pertinente para completar el registro.
2. Descargar softwareUna vez completado el registro, acceda a su cuenta y descargue el paquete de instalación de Context Autopilot.
3. Instalación del softwareEjecute el paquete de instalación descargado y siga las instrucciones para completar la instalación.

Proceso de utilización

1. Acceda a su cuentaAbre el software Context Autopilot e inicia sesión introduciendo la información de la cuenta con la que te registraste.
2. integración de datosIntegración de datos: seleccione la opción "Integración de datos" en la interfaz principal y siga las instrucciones para conectarse a las fuentes de datos que deben integrarse.
3. Generar documentaciónSeleccione la función "Generación de documentos", introduzca la información pertinente y el software generará automáticamente documentos profesionales.
4. editar un documento: A partir del documento generado, puede modificarse y mejorarse utilizando las herramientas de edición integradas.
5. Creación de presentacionesSeleccione la función "Generación de presentaciones", introduzca la información pertinente y el programa generará automáticamente una presentación profesional.
6. Visualización de datosVisualización de datos: seleccione la función Visualización de datos para crear visualizaciones de datos utilizando código Python para analizar las tendencias de los datos.
7. Uso de comandos de lenguaje naturalEn la interfaz "Comandos en lenguaje natural", puede introducir comandos en lenguaje natural y el programa realizará automáticamente las operaciones correspondientes, como construir modelos financieros y analizar tendencias de datos.

Función Flujo de operaciones

1. Citas en profundidad y nuevas perspectivasSeleccione la función "Cotización en profundidad" en la interfaz principal, introduzca los datos que desea analizar y el programa extraerá automáticamente cotizaciones en profundidad y perspectivas novedosas.
2. integración de datosEn la interfaz "Integración de datos", seleccione la fuente de datos que desea integrar y siga las instrucciones para completar la conexión.
3. Generación y edición de documentosEn la interfaz "Generación de documentos", introduzca la información pertinente, el software generará automáticamente los documentos. Una vez generados, puede utilizar las herramientas de edición integradas para modificarlos y mejorarlos.
4. Generación y edición de presentacionesEn la pantalla "Generación de presentaciones", introduzca la información pertinente y el programa generará automáticamente una presentación. Una vez generada, puede utilizar las herramientas de edición integradas para modificarla y mejorarla.
5. Visualización de datosEn la pantalla "Visualización de datos", introduzca el código Python y el programa generará automáticamente un gráfico de visualización de datos.
6. comando de lenguaje naturalEn la interfaz "Comandos en lenguaje natural", puede introducir comandos en lenguaje natural y el programa realizará automáticamente las operaciones correspondientes, como construir modelos financieros y analizar tendencias de datos.

Introducción del piloto automático contextual

existeContextoNos complace presentarPiloto automático - Un paquete de productividad con inteligencia artificial que aprende como tú, piensa como tú y utiliza herramientas como tú.motor de contextoOfrece un soporte diseñado para integrarse perfectamente en sus flujos de trabajo actuales y es capaz de gestionar la mayoría de los trabajos de información de hoy en día.

Herramientas para repensar la inteligencia artificial

A medida que los grandes modelos lingüísticos (LLM) se hacen más inteligentes, las herramientas que utilizamos deben evolucionar con ellos. Tradicionalmente, los programas informáticos se han creado a partir de datos humanos, una tradición que se remonta a los años setenta. Este paradigma está cambiando, y el futuro se centra en la generatividad. Las soluciones actuales suelen ser incrementales, no interpretables o requieren cambios en el flujo de trabajo, lo que limita su adopción y utilidad.

Sistemas operativos basados en LLM

Autopilot aborda estos retos proporcionando un sistema operativo basado en LLM en el que los modelos se convierten en los principales coordinadores y razonadores, trabajando en concierto con nuestro motor de contexto. Desagrega los modelos proporcionándoles herramientas específicas y escasos contextos contextuales, lo que les permite analizar las organizaciones y pensar más como los humanos.

Autopilot tiene su propio espacio de trabajo con conexiones directas a servicios como Drive y Sharepoint, canales de comunicación como Slack y correo electrónico, así como documentos de clientes, notas personales y bases de datos externas.

Integración perfecta con los flujos de trabajo existentes

Autopilot crea proyectos utilizando las mismas herramientas que usted. Las aplicaciones de Autopilot están diseñadas para ser autónomas y admitir tanto operaciones de estado directo como flujos de trabajo complejos de varios pasos.

Esto proporciona a la IA los conocimientos necesarios que los humanos precisan para una comprensión e interacción significativas. El piloto automático es capaz de colaborar activamente con el usuario, pidiéndole preferencias e información, obteniendo feedback y realizando tareas en paralelo mientras te permite centrarte en lo que más importa.

Permite la colaboración continua entre personas y máquinas mediante informes de progreso en tiempo real. Cuando se enfrenta a retos complejos, Autopilot puede replicarse a sí mismo, formando grupos de agentes colaborativos centrados en un objetivo común. Esto permite delegar tareas y ejecutarlas con eficacia, como un equipo bien coordinado.

Pilas de memoria: el motor del contexto

Todo esto lo hacen las pilas de memoria de Autopilotimplementado, va más allá del espacio de trabajo compartido para garantizar la coherencia entre el sistema de archivos y la entrada. Soporta la reflexión continua y la iteración de salida - este es el motor de contexto.

Motores contextuales: un nuevo paradigma

El motor de contexto permite al modelo razonar sobre una gran cantidad de conocimientos y comprenderlos realmente. Por eso Autopilot es capaz de planificar, razonar y realizar tareas que requieren cientos de pasos.

Buscar generación mejorada (RAG) está limitado fundamentalmente por la arquitectura de búsqueda y sólo puede ampliarse a una pequeña cantidad de datos semánticamente similares. En cambio, el motor de contexto de Autopilot permite que un gran número de agentes recorran constantemente su base de conocimientos, rastreando nuevos caminos, descubriendo conexiones y desvelando ideas. Al destilar miles de interacciones, podemos ofrecer inteligencia de vanguardia a través de grandes contextos sin la degradación del rendimiento asociada a los modelos de contexto largos.

Los contextos son dinámicos, aprenden y corrigen errores con el tiempo Autopilot supervisa constantemente la información entrante y se perfecciona de forma autónoma consultando fuentes de datos externas. Esto permite una comprensión profunda de las tareas y la adquisición de habilidades - Autopilot puede ser entrenado en el conjunto de instrucciones de su elección al igual que cualquier empleado.

Evaluación tecnológica: evaluación comparativa del motor contextual

Para evaluar la eficacia de nuestro motor de contexto, lo comparamos con otros modelos de frontera e implementaciones de GAR utilizando dos pruebas comparativas exhaustivas:

• CASCO::Cómo evaluar eficaz y exhaustivamente los modelos lingüísticos de contexto largo(Yen et al., 2024)
• LOFT::Evaluación comparativa de la frontera del contexto a largo plazo.introducido en"¿Pueden los modelos lingüísticos de contexto largo incluir recuperación, RAG, SQL, etc.?".(Lee et al., 2024)

Limitaciones de las referencias tradicionales

La popular prueba de la "aguja en el pajar" evalúa la capacidad de un modelo para localizar información específica dentro de una ventana de contexto larga. Sin embargo, casi todos los modelos están saturados y tienen poca correlación con el rendimiento en el mundo real. HELMET mejora significativamente las pruebas de contexto largo existentes y subsana las deficiencias de otras pruebas populares como RULER.

Resultados de la evaluación comparativa de HELMET

Figura 1Demostración de LCLM de última generación (Llama-3.1 8B/70B, GPT-4omini, GPT-4o-08-06 y Gemini-1.5 Flash/Pro) a 128k unidades. ficha Resultados de las pruebas comparativas de contexto largo en longitud de entrada. Aparece una tendencia inesperada: la Llama 8B supera a la Llama 70B en RULER, mientras que el Géminis Del mismo modo, Llama 8B supera a Llama 70B en InfiniteBench, y Gemini 1.5 Flash supera a Gemini 1.5 Pro en Needle in a Haystack. Por otra parte, HELMET clasifica estos modelos fronterizos de forma más coherente.

Figura 2Compara los benchmarks de contexto largo ZeroSCROLLS, LongBench, L-Eval, RULER, ∞BENCH y HELMET. HELMET tiene siete categorías de tareas diferentes con baja correlación entre ellas. Admite la evaluación de tamaños de ventana de contexto superiores a 128k tokens; sin embargo, el repositorio oficial admite actualmente la evaluación de tamaños de contexto de hasta 128k tokens. Por eso utilizamos LOFT para evaluar el rendimiento para tamaños de contexto más largos (especialmente 1 millón de tokens).

Metodología de evaluación

Lo evaluamos utilizando los siguientes parámetros:

• cascosEjecutado en un subconjunto aleatorio del 15% de toda la prueba.
  • Tipos de tareas e indicadores::
    • RAGConcordancia exacta de subcadena
    • Reordenación de párrafosNDCG@10 (ganancia acumulada normalizada descontada)
    • Generación con citas: Recuerdos/citas
    • Control de calidad de la documentación largaModelo/ROUGE F1/Precisión
    • resúmenes: Basado en modelos
    • Aprendizaje contextualizado multimuestraPrecisión
    • Retirada exhaustivaConcordancia exacta de subcadena
• LOFTEjecución de un subconjunto aleatorio del 30% de las tres tareas.
  • Tipos de tareas e indicadores::
    • RAGConcordancia exacta de subtramos
    • búsqueda de texto: Recall@1
    • SQLPrecisión

Omitimos la tarea de aprendizaje de contexto multicámara porque no hay ningún conjunto de datos disponible en el repositorio oficial para probar el tamaño de contexto de 1 millón de tokens. También omitimos las tareas de recuperación de audio y recuperación visual. Todos los modelos utilizados en estas evaluaciones son las últimas versiones disponibles en el momento de escribir estas líneas.

Resultados de la evaluación comparativa

Nuestra evaluación muestra que el motor de contexto de Autopilot es líder en pruebas comparativas como HELMET y supera a GraphRAG utilizando modelos de frontera. Al razonar y comprender realmente todo el conjunto de conocimientos, Autopilot supera las limitaciones de las arquitecturas RAG tradicionales.