CIO Global Foundries menekankan bahwa agen AI membutuhkan data real-time yang terkontrol, mereka membangun kembali platform terpadu di seluruh pabrik di tiga benua dengan identitas terpusat dan jejak audit sebelum menerapkan agen di fungsi TI dan pengadaan.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) memungkinkan perusahaan untuk membangun chatbot khusus domain, tetapi keberhasilannya bergantung pada model embedding — penerjemah yang mengubah teks menjadi vektor untuk pencarian semantik. Model embedding yang rusak mengambil potongan tidak relevan, menyebabkan model bahasa menghasilkan jawaban yang yakin tetapi salah. Misalnya, sebuah chatbot mungkin salah membenarkan pengembalian untuk langganan berusia 45 hari, meskipun dokumentasi menyatakan batas 30 hari, karena model embedding gagal membedakan batasan waktu kritis.

RAG beroperasi dalam dua fase: pengindeksan (memecah dokumen, menghasilkan embedding, menyimpan vektor dengan metadata) dan pengambilan (mengubah kueri, mencari vektor terdekat, menerapkan kembali potongan teratas, memberikannya ke model bahasa). Model bahasa tidak dapat menggantikan pengambilan yang buruk. Pertimbangan kunci termasuk mengevaluasi model embedding di luar skor benchmark, memilih antara API komersial dan penerapan lokal, memahami biaya mengganti model nanti, dan memanfaatkan embedding Matryoshka untuk ukuran vektor yang fleksibel.

Entitas kunci: Perusahaan: Global Foundries, ByteByteGo