Контент-брифинги MarketMuse, работающие на основе MarketMuse Content Strategy AI, устанавливают новый стандарт полноты. Благодаря бесшовной интеграции структурированных знаний с языковой обработкой больших языковых моделей (LLM), эта система ИИ обеспечивает непревзойденные идеи.
Каждый бриф предлагает множество анализов, включая кластерный анализ, разбивку доли рынка, глубокое погружение в тему и SERP, подробные параметры таргетинга, понимание персоны, болевые точки и полное понимание как SERP, так и намерений пользователя. Более того, подробный план с заголовками разделов, вопросами для ответа, различными точками зрения, связанными темами и рекомендациями по ссылкам обеспечивает хорошо продуманную стратегию контента.
Понимание структурированных знаний и LLM
В основе MarketMuse. Список рассылки для бизнеса и потребителей Content Strategy AI лежит слияние структурированных знаний и LLM. Структурированные знания в различных формах, таких как графы знаний, онтологии, методы на основе встраивания и тройки RDF, обеспечивают основу для организации и представления информации таким образом, чтобы ее было легко понять и обработать машинами.
Графы знаний: сети взаимосвязанных сущностей и отношений, которые предоставляют магистрам права комплексный контекст для понимания и осмысления информации.
Онтологии: формальные определения концепций и отношений в рамках определенной предметной области, позволяющие магистрам права точно интерпретировать и генерировать текст, специфичный для предметной области.
Методы, основанные на внедрении: представляют знания в виде числовых векторов, позволяя магистрам права выявлять закономерности и ассоциации в базе знаний.
RDF-тройки: структурированный формат (субъект-предикат-объект) для определения отношений между сущностями (например, «MarketMuse» «предоставляет» «краткие сведения о содержании»).
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT от OpenAI, Gemini от Google, LLaMA 2 от Meta и Claude от Anthropic, обучаются на огромных объемах текстовых данных, чтобы понимать и генерировать язык, подобный человеческому.
Раскрытие силы интеграции: преимущества объединения структурированных знаний и степеней LLM
Интеграция структурированных знаний с LLM дает множество преимуществ, особенно в сфере создания контента:
Улучшенная точность и надежность: структурированные базы знаний служат основой фактической информации, гарантируя
точность и надежность контента, созданного LLM. Это снижает риск дезинформации и повышает надежность созданного контента.
Повышенная контекстная релевантность: LLM, оснащенные структурированными знаниями, получают более глубокое понимание пользовательских запросов и контекста, окружающего их. Это приводит к ответам, которые не только точны, но и весьма релевантны и информативны.
Расширенные способности к рассуждению: структурированная природа знаний позволяет LLM заниматься логическими
Фактическое обоснование для надежного контента: Основывая ответы на фактической информации из структурированных баз знаний, LLM создают контент, который является более надежным и заслуживающим доверия. Это имеет решающее значение для установления авторитета и укрепления доверия к предоставляемым рекомендациям.
Специфическая предметная экспертиза: Интеграция предметно-ориентированных графов! знаний или онтологий превращает LLM в экспертов в соответствующих областях. Эта экспертиза позволяет им генерировать узкоспециализированную информацию, идеи и рекомендации, которые адаптированы к конкретной предметной области краткого содержания.
Технология расширенной генерации данных (RAG) предлагает синергетический подход
Включение структурированных источников знаний в LLM! является ярким примером! Retrieval Augmented Generation (RAG). Этот подход объединяет генеративные возможности LLM с возможностью извлечения релевантной информации из внешних баз знаний в режиме реального времени. Результатом является мощная синергия, которая приводит к ответам, которые являются точными, фактическими, контекстно обоснованными и высокоинформативными.
Еда на вынос
Объединение структурированных знаний и LLM на таких платформах, как MarketMuse Content Strategy AI, знаменует собой значительный скачок вперед в создании контента и стратегии. Как гарантировать сохранение лучших сотрудников Преимущества неоспоримы: улучшенная точность, улучшенная контекстная релевантность, повышенные способности к рассуждению, фактическое обоснование и экспертиза в конкретной области. Данные сотового телефона Используя мощь RAG, команды по контенту могут открыть новые уровни эффективности, результативности и понимания, что в конечном итоге приведет к более эффективным и успешным стратегиям контента.
