Контекст: Бесшовная интеграция различных источников данных, многоролевая автоматизация агентов для выполнения различных сценариев работы.

Общее введение

Context Autopilot - это интеллектуальный инструмент производительности с искусственным интеллектом от компании Context, предназначенный для повышения продуктивности работы команды благодаря глубокой интеграции и автоматизированным офисам. Благодаря поддержке более 100 интеграций, Context Autopilot легко подключает пользователей к различным источникам данных, помогая им быстро создавать и редактировать профессиональные документы, презентации и визуализации данных.

Context мыслит как человек в соответствии с различными рабочими задачами и подходит для автоматического создания профессиональных сценариев работы, таких как бизнес-консультирование, финансовый анализ, визуализация данных, написание корпоративных отчетов, презентации проектов, анализ данных и многое другое.

Список функций

• Глубокие цитаты и свежие мысли: Использование механизма Context-1 для извлечения глубоких цитат и новых сведений из пользовательских данных.
• интеграция данных: Поддерживает более 100 интеграций данных и позволяет легко подключать пользователей к различным источникам данных.
• Создание и редактирование документов: Быстрое создание и редактирование профессиональных документов, включая контракты, отчеты и многое другое.
• Создание и редактирование презентаций: Быстрое создание и редактирование профессиональных презентаций, от презентаций для клиентов до внутренних обзоров.
• Визуализация данных: Создание визуализаций данных и анализ больших массивов данных с помощью Python.
• команда на естественном языке: Построение и модификация сложных финансовых моделей и анализ тенденций изменения данных с помощью команд на естественном языке.

Использование помощи

Процесс установки

1. зарегистрировать аккаунтНажмите кнопку "Регистрация" в правом верхнем углу страницы и заполните соответствующую информацию для завершения регистрации.
2. Скачать программное обеспечение: После завершения регистрации войдите в свою учетную запись и загрузите установочный пакет Context Autopilot.
3. Установка программного обеспечения: Запустите загруженный пакет установки и следуйте подсказкам для завершения установки.

Процесс использования

1. Войдите в свою учетную запись: Откройте программное обеспечение Context Autopilot и войдите в систему, введя данные учетной записи, с которой вы зарегистрировались.
2. интеграция данных: Выберите опцию "Интеграция данных" в главном интерфейсе и следуйте подсказкам для подключения к источникам данных, которые необходимо интегрировать.
3. Создание документацииВыберите функцию "Генерация документов", введите соответствующую информацию, и программа автоматически сгенерирует профессиональные документы.
4. редактировать документ: На основе созданного документа его можно изменить и улучшить с помощью встроенных инструментов редактирования.
5. Создание презентацийВыберите функцию "Создание презентации", введите необходимую информацию, и программа автоматически создаст профессиональную презентацию.
6. Визуализация данных: Выберите функцию "Визуализация данных", чтобы создать визуализацию данных с помощью кода Python для анализа тенденций в данных.
7. Использование команд естественного языкаВ интерфейсе "Команды на естественном языке" вы можете вводить команды на естественном языке, и программа автоматически выполнит соответствующие операции, например построит финансовые модели и проанализирует тенденции изменения данных.

Функции Поток операций

1. Глубокие цитаты и свежие мыслиВыберите функцию "Углубленная котировка" в главном интерфейсе, введите данные для анализа, и программа автоматически извлечет углубленные котировки и новые сведения.
2. интеграция данных: В интерфейсе "Интеграция данных" выберите источник данных для интеграции и следуйте подсказкам для завершения подключения.
3. Создание и редактирование документовВ интерфейсе "Генерация документов" введите соответствующую информацию, и программа автоматически сгенерирует документы. После генерации вы можете использовать встроенные инструменты редактирования для внесения изменений и улучшений.
4. Создание и редактирование презентацийНа экране "Генерация презентации" введите соответствующую информацию, и программа автоматически сгенерирует презентацию. После создания презентации вы можете использовать встроенные инструменты редактирования для ее изменения и улучшения.
5. Визуализация данных: На экране "Визуализация данных" введите код Python, и программа автоматически сгенерирует диаграмму визуализации данных.
6. команда на естественном языкеВ интерфейсе "Команды на естественном языке" вы можете вводить команды на естественном языке, и программа автоматически выполнит соответствующие операции, например построит финансовые модели и проанализирует тенденции изменения данных.

Внедрение контекстного автопилота

существоватьКонтекстМы рады представитьАвтопилот - Пакет для повышения производительности с искусственным интеллектом, который учится, как вы, думает, как вы, и использует инструменты, как вы.Автопилот работает на базе первого в миреконтекстный движокОбеспечивает поддержку, позволяющую легко интегрироваться с существующими рабочими процессами, и способна справиться с большинством современных информационных задач.

Инструменты для переосмысления искусственного интеллекта

По мере того как большие языковые модели (LLM) становятся все умнее, инструменты, которые мы используем, должны развиваться вместе с ними. Программное обеспечение традиционно создавалось с расчетом на человеческий фактор - традиция, восходящая к 1970-м годам. Эта парадигма меняется, и будущее за генеративностью. Существующие решения зачастую инкрементны, неинтерпретируемы или требуют изменения рабочего процесса, что ограничивает их применение и полезность.

Операционные системы на основе LLM

Autopilot решает эти проблемы, предоставляя операционную систему на основе LLM, в которой модели становятся основными координаторами и рассуждателями, работая в согласии с нашим контекстным движком. Он развязывает модели, предоставляя им специальные инструменты и скудные контекстные контексты, позволяя им разбирать организации и мыслить более похоже на людей.

У "Автопилота" есть собственное рабочее пространство с прямым подключением к таким сервисам, как Drive и Sharepoint, каналам связи, таким как Slack и Email, а также к документам клиентов, личным заметкам и внешним базам данных.

Бесшовная интеграция с существующими рабочими процессами

Autopilot создает проекты, используя те же инструменты, что и вы. Он имеет доступ к полному офисному пакету, браузерам и редакторам кода. Приложения Autopilot разработаны как самодостаточные, поддерживающие как прямые операции с состоянием, так и сложные многоэтапные рабочие процессы.

Это дает ИИ необходимые знания, которые нужны человеку для осмысленного понимания и взаимодействия. Автопилот способен активно взаимодействовать с пользователем, спрашивая его о предпочтениях и информации, получая обратную связь и параллельно выполняя задачи, позволяя вам сосредоточиться на главном.

Он обеспечивает непрерывное взаимодействие человека и машины, сообщая о проделанной работе в режиме реального времени. При решении сложных задач "Автопилот" может самовоспроизводиться, формируя группы агентов, ориентированных на достижение общей цели. Это позволяет делегировать задачи и эффективно их выполнять, как слаженная команда.

Стеки памяти: питание контекстного движка

Все это выполняется стеками памяти автопилотаРеализованный, он выходит за рамки общего рабочего пространства и обеспечивает согласованность между файловой системой и входными данными. Он поддерживает непрерывное отражение и итерацию вывода - это и есть контекстный механизм.

Контекстные двигатели: новая парадигма

Контекстный движок позволяет модели рассуждать о больших объемах знаний и по-настоящему понимать их. Именно поэтому автопилот способен планировать, рассуждать и выполнять задачи, требующие сотен шагов.

Поиск расширенной генерации (RAG) принципиально ограничена архитектурой поиска и может масштабироваться только на небольшой объем семантически схожих данных. В отличие от этого, контекстная система Autopilot позволяет большому количеству агентов постоянно исследовать вашу базу знаний, отслеживая новые пути, обнаруживая связи и открывая новые сведения. Благодаря дистилляции тысяч взаимодействий мы можем предоставлять передовые интеллектуальные данные в больших контекстах без снижения производительности, связанного с длинными контекстными моделями.

Контексты динамичны, они учатся и исправляют ошибки с течением времени Автопилот постоянно отслеживает поступающую информацию и автономно совершенствует себя, запрашивая внешние источники данных. Это обеспечивает глубокое понимание задач и приобретение навыков - автопилот можно обучать по выбранному вами набору инструкций, как и любого другого сотрудника.

Оценка технологий: сравнительный анализ контекстного двигателя

Чтобы оценить эффективность нашего контекстного движка, мы сравнили его с другими моделями границ и реализациями RAG с помощью двух комплексных бенчмарков:

• HELMET::Как эффективно и тщательно оценивать длинные контекстные языковые модели(Yen et al., 2024)
• LOFT::Бенчмаркинг длинных контекстных границ.представленный в"Могут ли длинные контекстные языковые модели включать в себя поиск, RAG, SQL и т. д.?".(Lee et al., 2024)

Ограничения традиционных эталонов

Популярный тест "иголка в стоге сена" оценивает способность модели находить конкретную информацию в длинном контекстном окне. Однако почти все модели насыщены и мало соотносятся с реальной производительностью. HELMET значительно улучшает существующие эталоны длинного контекста и устраняет недостатки других популярных эталонов, таких как RULER.

Контрольные результаты HELMET

Рисунок 1Демонстрация новейших LCLM (Llama-3.1 8B/70B, GPT-4omini, GPT-4o-08-06 и Gemini-1.5 Flash/Pro) на 128k устройствах. жетон Результаты бенчмаркинга в длинном контексте по длине входного сигнала. Выявляется неожиданная тенденция: Llama 8B превосходит Llama 70B по RULER, в то время как Близнецы Аналогично, Llama 8B превосходит Llama 70B на InfiniteBench, а Gemini 1.5 Flash превосходит Gemini 1.5 Pro на Needle in a Haystack. С другой стороны, HELMET оценивает эти передовые модели более последовательно.

Рисунок 2Сравнение бенчмарков ZeroSCROLLS, LongBench, L-Eval, RULER, ∞BENCH и HELMET. HELMET имеет семь различных категорий задач с низкой корреляцией между ними. Он поддерживает оценку контекстных окон размером более 128 тыс. токенов, однако официальный репозиторий в настоящее время поддерживает оценку контекстов размером до 128 тыс. токенов. Поэтому мы используем LOFT для оценки производительности при больших размерах контекста (особенно 1 миллион токенов).

Методология оценки

Мы оценили это по следующим параметрам:

• шлемы: Выполняется на случайном 15-процентном подмножестве всего эталона.
  • Типы задач и показатели::
    • RAG: Точное совпадение подстроки
    • Изменение порядка следования абзацев: NDCG@10 (нормализованный дисконтированный кумулятивный доход)
    • Поколение с цитатами: Воспоминания/цитаты
    • Длинная документация QA: Основанные на модели/ROUGE F1/точность
    • рефераты: На основе моделей
    • Контекстное обучение на основе нескольких проб: Точность
    • Всеобъемлющий отзыв: Точное совпадение подстроки
• LOFT: Выполняется на случайном 30-процентном подмножестве трех задач.
  • Типы задач и показатели::
    • RAG: Точное соответствие поддиапазонов
    • поиск текста: Recall@1
    • SQL: Точность

Мы пропустили задачу обучения многокамерному контексту, поскольку в официальном репозитории нет набора данных для тестирования контекста размером в 1 миллион лексем. Мы также пропустили задачи аудиопоиска и визуального поиска. Все модели, использованные в этих оценках, являются последними версиями, доступными на момент написания статьи.

Результаты бенчмаркинга

Наша оценка показывает, что контекстный движок Autopilot лидирует в таких бенчмарках, как HELMET, и превосходит GraphRAG, используя пограничные модели. Благодаря тому, что Autopilot рассуждает и действительно понимает всю совокупность знаний, он преодолевает ограничения традиционных архитектур RAG.