Pemilihan Corak mengikut Jenis Data: Corak AI Mana yang Berfungsi dengan Data Anda
Pemilihan corak mempunyai dua titik masuk.
Anda boleh bermula dengan masalah perniagaan anda dan mencari corak yang menyelesaikannya. Itulah laluan masalah-dahulu, yang dibincangkan dalam Memilih Corak AI yang Betul untuk Masalah Anda.
Atau anda boleh bermula dengan data anda dan mencari apa yang boleh digunakan dari tempat anda sebenarnya berada. Itulah laluan data-dahulu. Dan ia sering lebih jujur, kerana corak yang kelihatan menarik dalam demo vendor tidak sentiasa corak yang data semasa anda boleh sokong.
Artikel ini adalah laluan data-dahulu. Jika anda tahu jenis data yang anda ada (dan pada kualiti apa), anda boleh mempersempitkan pilihan dengan cepat. Sesetengah corak akan segera boleh digunakan. Yang lain akan memerlukan kerja data dahulu. Beberapa akan di luar jangkauan sehingga anda menyelesaikan masalah prasyarat tertentu. Untuk taksonomi lengkap jenis data sebelum anda bermula, 7 jenis data yang menggerakkan AI perniagaan adalah primer yang betul.
Matriks rujukan
Kesesuaian Kuat bermaksud corak menggunakan jenis data ini sebagai input utama dan direka bentuk sekitarnya. Kesesuaian Lemah bermaksud corak boleh menggunakan jenis ini tetapi sekunder atau situasi tertentu. Mustahil bermaksud corak tidak dapat menggunakan jenis data ini secara bermakna.
| Jenis Data | RAG Asst | Score+Route | Vision Extract | Meeting Intel | Anomaly Agent | Gen Research | Doc Review | Workflow Copilot | Personalization | Autonomous Agent |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Teks | Kuat | Lemah | Lemah | Lemah | Lemah | Kuat | Kuat | Kuat | Lemah | Kuat |
| Berstruktur | Lemah | Kuat | Lemah | Lemah | Kuat | Lemah | Lemah | Lemah | Kuat | Kuat |
| Imej | Mustahil | Mustahil | Kuat | Mustahil | Lemah | Mustahil | Lemah | Mustahil | Lemah | Lemah |
| Audio | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Kuat | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Lemah |
| Video | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Kuat | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Lemah |
| Kod | Lemah | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Lemah | Lemah | Kuat | Kuat | Mustahil | Kuat |
| Siri Masa | Mustahil | Kuat | Mustahil | Mustahil | Kuat | Mustahil | Mustahil | Mustahil | Kuat | Lemah |
Baca ini sebagai penapis pertama. Jika data utama yang anda ada adalah rakaman audio, anda melihat ke arah Meeting Intelligence. Jika ia adalah rekod CRM berstruktur dengan label hasil, Scoring and Routing dan Anomaly Agent adalah pilihan yang paling boleh digunakan. Mempunyai jenis data adalah perlu tetapi tidak mencukupi. Kualiti dan kebolehaksesan data tersebut menentukan sama ada corak sebenarnya berfungsi. Penyelidikan Gartner tentang keperluan data sedia AI membuat perbezaan ini jelas: data "berkualiti tinggi" mengikut standard tradisional bukan sama dengan data sedia AI, kerana latihan AI memerlukan data yang mewakili, termasuk kes tepi yang dibersihkan oleh pembersihan data tradisional. Gartner meramalkan bahawa hingga 2026, organisasi akan meninggalkan 60% projek AI kerana kesediaan data yang tidak mencukupi.
Fakta Utama: Kesediaan Data dan AI Syarikat Besar
- 80-90% data perniagaan adalah tidak berstruktur, manakala hanya 10-20% adalah berstruktur, menurut Gartner. Kebanyakan syarikat sangat melebih-lebihkan berapa banyak data berstruktur sedia AI yang sebenarnya mereka ada.
- Hanya 10% syarikat merasa bersedia sepenuhnya untuk menerima AI, dan 54% mengakui mereka tidak mempunyai infrastruktur pangkalan data yang diperlukan. (Laporan Data Tidak Berstruktur Typedef AI, 2025)
- Gartner meramalkan bahawa hingga 2026, organisasi akan meninggalkan 60% projek AI kerana kesediaan data yang tidak mencukupi, bukan had model.
Data teks
Teks adalah input yang paling serba guna. Empat corak menggunakannya sebagai jenis data utama.
RAG Assistant hidup sepenuhnya dalam teks. Ia menelan pangkalan pengetahuan anda (dasar, SOP, dokumentasi produk, tiket lampau), mengambil dokumen yang relevan, dan menjana jawapan. Untuk RAG berfungsi, teks anda perlu boleh ditemui (diindeks, tidak tersebar merentasi perkongsian fail), terkini (dokumen lapuk menghasilkan jawapan salah yang yakin), dan tidak bercanggah (dua dokumen yang mengatakan perkara yang bertentangan akan menghasilkan output yang tidak konsisten). Corak ini bertoleransi dengan baik terhadap prosa yang tidak kemas tetapi gagal pada dokumen sumber yang bercanggah.
Generative Research menggunakan teks dari pelbagai sumber (web, dokumen dalaman, pangkalan data proprietari) dan mensintesiskannya. Keperluan kualiti di sini berbeza daripada RAG: anda memerlukan keluasan lebih daripada struktur. Corak ini boleh mengendalikan sumber yang heterogen. Yang diperlukannya adalah akses kepada sumber-sumber tersebut, sama ada melalui API, pengikisan, atau muat naik dokumen terus.
Document Review memerlukan teks berstruktur, bukan teks perbualan. NDA atau MSA mempunyai bahagian yang konsisten dan corak fasal yang diketahui. Generative Research boleh berfungsi dengan siaran blog. Document Review memerlukan dokumen yang mengikuti templat atau standard. Suapkan e-mel format bebas dan penandaannya menjadi hingar.
Workflow Copilot menggunakan apa sahaja teks yang ada dalam konteks semasa pengguna: e-mel yang sedang digubal, tiket yang sedang diselesaikan, nota CRM pada akaun yang sedang dibuka. Keperluan kualiti adalah kesegaran konteks, bukan jumlah sejarah. Copilot memerlukan akses masa nyata kepada teks keadaan semasa, bukan arkib sejarah.
Data berstruktur
Data berstruktur adalah nombor, kategori, tarikh, dan rekod yang konsisten skema. Tiga corak bergantung padanya paling langsung.
"Syarikat yang cuba menggunakan model Scoring and Routing pada dataset CRM dengan kurang daripada 80% penyelesaian medan pada label hasil menghasilkan model yang berfungsi sebagai hingar berbanding isyarat. Lead berskor tinggi ditutup pada kadar yang sama seperti Lead berskor rendah. Masalahnya bukan model. Ia adalah inputnya." (Analisis Kesediaan Data Rework, 2026)
Scoring and Routing memerlukan data berstruktur dengan tiga sifat: jumlah yang mencukupi (biasanya 1,000+ rekod sejarah), label hasil (urusan niaga ditandakan menang/kalah, Lead ditandakan ditukar/tidak, tuntutan ditandakan penipuan/sah), dan kelengkapan medan (jika 40% rekod mempunyai nilai null untuk ciri utama, model belajar dari isyarat yang tidak lengkap). Ini adalah corak yang paling langsung disekat oleh kebersihan CRM yang tidak lengkap. Dataset berstruktur bersih dengan hasil berlabel adalah salah satu aset AI paling berharga yang boleh dimiliki syarikat.
Anomaly Agent memerlukan data berstruktur dengan garis dasar yang stabil. Metrik siri masa, rekod transaksi, log peristiwa. Model mempelajari seperti apa "normal" dan menandakan penyelewengan. Keperluan kualiti: data garis dasar perlu bersih (anomali dalam tempoh latihan mengelirukan model), konsisten (medan yang sama, skema yang sama, dari semasa ke semasa), dan cukup panjang (minimum 60 hari, setahun penuh untuk perniagaan bermusim).
Personalization Engine menggunakan data tingkah laku berstruktur: apa yang diklik pengguna, apa yang dibeli, berapa lama mereka berada di halaman, apa yang dinilai. Corak berfungsi paling baik apabila peristiwa tingkah laku dijejak secara konsisten, setiap peristiwa mempunyai pengecam pengguna, dan terdapat jumlah yang mencukupi setiap pengguna untuk membina profil individu. Produk trafik rendah atau B2B dengan bilangan pengguna yang kecil sering tidak dapat menggunakan corak ini secara berkesan kerana tidak ada cukup tingkah laku setiap pengguna untuk dipersonalisasikan.
Data imej
Imej adalah jenis data yang paling terhad. Satu corak dibina sekitarnya. Beberapa yang lain menyentuhnya dalam situasi tertentu.
Vision Extract adalah corak imej yang kanonik. Ia menelan imej atau dokumen yang diimbas, mengekstrak medan berstruktur, dan menolak rekod ke sistem rekod. Keperluan kualiti di sini adalah khusus dan tidak boleh dirunding: resolusi imej mesti cukup tinggi untuk membaca teks dengan jelas, varian dokumen perlu diwakili dalam data latihan (invois dari Vendor A kelihatan berbeza daripada Vendor B), dan medan sasaran perlu cukup konsisten agar model dapat mencarinya dengan baik. Lihat Vision Extract: Menukar Imej Kepada Data Berstruktur untuk piawaian kualiti terperinci.
Personalization Engine boleh menggunakan imej produk sebagai isyarat untuk cadangan (jika anda melihat kasut sukan biru ini, inilah gaya yang serupa). Tetapi ini lebih merupakan ciri daripada keupayaan bebas. Kebanyakan penggunaan Personalization Engine pertengahan pasaran menggunakan data berstruktur tingkah laku, bukan isyarat imej mentah.
Anomaly Agent boleh menandakan anomali visual (rak produk dengan celah, bahagian pembuatan dengan kecacatan) dalam penggunaan khusus. Tetapi ini memerlukan pipeline penglihatan komputer yang berdedikasi, bukan penggunaan AI perniagaan standard.
Data audio
Audio hampir satu tujuan dalam AI perniagaan.
Meeting Intelligence adalah corak audio. Ia menelan rakaman audio panggilan dan mesyuarat, mentranskrip mereka, mengekstrak topik dan item tindakan, menjana ringkasan, dan menolak data berstruktur ke CRM. Keperluan kualiti adalah praktikal: perakaman panggilan perlu dibolehkan (yang memerlukan persetujuan peserta dalam banyak bidang kuasa), kualiti audio perlu mencukupi untuk transkripsi (sambungan mudah alih yang buruk menghasilkan transkrip yang lemah, yang merambat melalui setiap langkah hilir), dan diarisasi pembesar suara (mengetahui suara mana yang dimiliki siapa) penting untuk atribusi.
Perbezaan penting: fail audio dan transkrip audio adalah perkara yang berbeza. Penggunaan Meeting Intelligence yang menelan audio mentah menjalankan pipeline yang lebih kompleks daripada yang menelan teks yang telah ditranskrip. Banyak pasukan melangkau pengambilan audio mentah dan menggunakan perkhidmatan transkrip (Otter.ai, transkripsi Zoom, transkripsi Teams) sebagai langkah pra, kemudian menyuap transkrip ke lapisan analisis. Itu adalah seni bina yang sah dan sering lebih kos efektif.
Autonomous Agent boleh secara prinsipnya menggunakan audio (ejen antara muka suara), tetapi ini jarang berlaku dalam penggunaan perniagaan standard. Kebanyakan kerja ejen autonomi berjalan pada input teks atau data berstruktur.
Data video
Video adalah jenis data dengan overhead pemprosesan tertinggi dan kebanyakannya relevan sebagai superset audio.
Meeting Intelligence mengendalikan panggilan video. Komponen video menambahkan maklumat visual (adakah bakal pelanggan mengangguk? adakah kamera dimatikan?) tetapi kebanyakan alat Meeting Intelligence yang digunakan menganalisis trek audio dan transkrip, bukan aliran video. Ciri khusus video (isyarat penglibatan, petunjuk visual) hadir dalam produk seperti Gong tetapi sekunder kepada analisis kandungan panggilan. Jika anda memilih antara rakaman audio dan video untuk Meeting Intelligence, audio mencukupi untuk kebanyakan kes penggunaan.
Overhead penting: fail video adalah 10-100x lebih besar daripada fail audio untuk tempoh yang sama. Menyimpan, memproses, dan mengindeks video pada skala memerlukan infrastruktur yang lebih banyak berbanding pipeline audio sahaja. Kebanyakan pasukan yang melaksanakan Meeting Intelligence buat pertama kali harus bermula dengan audio.
Autonomous Agent dalam konteks navigasi visual (ejen kawalan penyemak imbas yang perlu melihat skrin) menggunakan video atau tangkapan skrin sebagai input. Ini adalah corak penggunaan khusus, bukan aliran kerja AI perniagaan standard.
Data kod
Kod adalah teks, tetapi ia bukan prosa. Corak yang berfungsi dengan kod memperlakukannya secara berbeza.
Workflow Copilot adalah corak kod yang kanonik. GitHub Copilot, Cursor, dan alat serupa adalah Workflow Copilot yang khusus untuk konteks pengekodan. Mereka menelan fail yang terbuka dalam penyunting, konteks repositori, dan suntingan sedang dalam proses pengguna, dan mereka menjana cadangan penyelesaian, pengubahsuaian semula, dan fungsi baharu. Keperluan kualiti: kod perlu boleh diakses oleh alat (repositori tempatan, integrasi IDE), dan tetingkap konteks lebih penting berbanding copilot prosa kerana kebergantungan kod merentasi fail.
Document Review terpakai untuk kod dalam konteks pematuhan atau keselamatan. Audit keselamatan yang menyemak kod untuk kelemahan OWASP, atau semakan undang-undang yang memeriksa bahawa integrasi API tidak melanggar terma vendor, adalah aliran kerja Document Review yang digunakan pada kod sebagai dokumen. Alat semakan dokumen standard tidak menyokong ini. Anda memerlukan alat yang dibina khusus untuk analisis kod.
Autonomous Agent di hujung pengekodan spektrum (ejen yang membaca isu, menulis kod, menjalankan ujian, dan membuka permintaan tarik) memperlakukan kod sebagai input dan output. Ejen menelan isu GitHub (teks + konteks kod), menganalisis skop, menjana pembetulan, dan melaksanakan komit dan jalankan ujian. Ini adalah salah satu aplikasi ejen autonomi yang lebih matang pada tahun 2026.
Data siri masa
Data siri masa adalah mana-mana pengukuran yang diindeks kepada masa: metrik, bacaan penderia, log transaksi, peristiwa penggunaan. Tiga corak menggunakannya.
Anomaly Agent adalah corak siri masa utama. Ia dibina untuk mempelajari seperti apa siri masa yang stabil dan menandakan penyelewengan. Kesegaran dan konsistensi adalah dua keperluan kualiti yang paling penting. Aliran metrik yang menukar instrumentasi di pertengahan jalan mewujudkan anomali palsu pada perubahan instrumentasi. Titik data yang hilang (jurang dalam aliran) mewujudkan negatif palsu. Model memperlakukan jurang sebagai normal, jadi anomali yang berlaku semasa jurang tidak dikesan.
Scoring + Routing boleh menggabungkan ciri siri masa (berapa banyak tiket sokongan dalam 30 hari terakhir? bagaimana NPS telah berubah dalam empat suku terakhir?) sebagai input kepada model scoring. Tetapi ia memerlukan siri masa tersebut diringkaskan ke dalam ciri berstruktur dahulu. Siri masa mentah perlu diproses awal (diagregatkan, diwindowkan, diringkaskan) sebelum ia berguna sebagai input scoring.
Personalization Engine menggunakan siri masa secara tersirat. Sejarah penyemakan imbas pengguna dari semasa ke semasa, kekerapan pembelian mereka, corak bermusim mereka: ini adalah isyarat tingkah laku siri masa. Corak berprestasi lebih baik apabila ia dapat melihat trend tingkah laku, bukan hanya gambar secara tiba-tiba.
Gabungan berbilang modal
Sesetengah penggunaan yang paling berkebolehan menggabungkan jenis data.
Meeting Intelligence + data berstruktur CRM: Mengetahui apa yang diperkatakan dalam panggilan (audio) adalah lebih berkuasa apabila digabungkan dengan apa yang dikatakan CRM tentang akaun (berstruktur). Ringkasan panggilan yang menunjukkan "bakal pelanggan menyebut kebimbangan harga" lebih berguna apabila sistem juga boleh menunjukkan "akaun ini telah berada dalam peringkat berisiko selama 30 hari." Gabungan membolehkan langkah Jana menghasilkan konteks yang lebih kaya.
Personalization Engine + kandungan teks: Data tingkah laku berstruktur (apa yang diklik pengguna) digabungkan dengan metadata teks (topik kandungan itu adalah tentang apa) membolehkan enjin mempersonalisasikan pada peringkat kandungan, bukan hanya peringkat item. Berbanding "pengguna seperti anda membeli produk ini," anda mendapat "pengguna dengan corak pembacaan anda cenderung mengambil berat tentang pematuhan lebih daripada harga."
Vision Extract + templat sistem rekod berstruktur: Mengetahui seperti apa invois dalam model pengekstrakan anda berfungsi lebih baik apabila model juga boleh menanya pangkalan data induk vendor anda untuk mengesahkan nama vendor yang diekstraknya. Pangkalan data berstruktur mengesahkan output pengekstrakan imej.
Gabungan berbilang modal mengembangkan apa yang mungkin tetapi menggandakan keperluan kesediaan data. Anda memerlukan akses, kualiti, dan kebenaran untuk setiap jenis data yang anda gabungkan.
Matriks Data-Corak
Matriks Data-Corak adalah alat keputusan yang memetakan tujuh jenis data perusahaan (teks, berstruktur, imej, audio, video, kod, siri masa) kepada sepuluh corak AI merentasi tiga penilaian kesesuaian: Kesesuaian Kuat (corak menggunakan jenis data ini sebagai input utama), Kesesuaian Lemah (penggunaan sekunder atau situasi tertentu), dan Mustahil (corak tidak dapat menggunakan jenis data ini secara bermakna). Matriks berfungsi sebagai penapis pertama: jika data terbaik anda tidak muncul sebagai input Kesesuaian Kuat untuk corak yang anda rancang, penggunaan anda akan berprestasi rendah tanpa mengira kualiti model.
Analisis Rework: Berdasarkan penemuan Gartner bahawa 80-90% data perusahaan adalah tidak berstruktur dan bahawa 60% projek AI yang kekurangan data sedia AI ditinggalkan, Matriks Data-Corak menangani kesilapan perancangan AI yang paling biasa: memilih corak berdasarkan keupayaan outputnya berbanding keperluan inputnya. Dalam pengalaman pelaksanaan Rework, pasukan yang menjalankan matriks terhadap data sebenar yang ada sebelum berkomitmen kepada corak mengurangkan masa-ke-nilai mereka purata 8 minggu, kerana mereka mengelakkan penemuan semasa integrasi bahawa jenis data utama mereka tidak menyokong corak yang dipilih.
Laluan pantas kesediaan data
Jika anda mencari corak yang paling pantas boleh digunakan dari setiap jenis data:
| Jika data terbaik anda adalah... | Mulakan dengan... | Kerana... |
|---|---|---|
| Dokumen teks bersih (dasar, SOP, kandungan produk) | RAG Assistant | Overhead penyediaan data rendah; nilai segera tinggi untuk pekerja pengetahuan |
| Rekod CRM dengan 12+ bulan hasil berlabel | Scoring + Routing | ROI jelas pada keutamaan Lead; model dilatih pada data yang sudah anda ada |
| Invois, resit, atau borang yang diimbas | Vision Extract | Output berstruktur berguna dengan serta-merta; ROI boleh diukur dalam masa pemprosesan |
| Rakaman panggilan jualan atau sokongan | Meeting Intelligence | Transkripsi adalah boleh dipercayai; integrasi CRM memberikan nilai pada hari pertama |
| Log transaksi atau aliran metrik dengan sejarah 90+ hari | Anomaly Agent | Garis dasar ditetapkan; penandaan boleh bermula hampir dengan serta-merta |
| Dokumen web dan dalaman berbilang sumber | Generative Research | Tiada data berstruktur diperlukan; kualiti penyelidikan bertambah baik dengan serta-merta |
| Repositori kod dengan backlog isu terbuka | Workflow Copilot | Alat pembangun adalah matang; penerimaan tinggi apabila diintegrasikan dalam IDE |
Ini adalah titik permulaan, bukan seni bina akhir. Corak yang digunakan paling pantas bukan selalu corak dengan ROI jangka panjang tertinggi. Tetapi bermula dengan data terkuat anda membina keyakinan organisasi, menghasilkan hasil yang boleh diukur, dan mewujudkan hasil berlabel yang anda perlukan untuk corak yang lebih kompleks kemudian.
Apa yang matriks ini tidak beritahu anda
Mempunyai jenis data tidak bermakna anda bersedia untuk menggunakan corak yang berpadanan. Pemeriksaan Kesediaan Data mengikut Corak AI pergi lebih mendalam tentang ambang kualiti khusus yang diperlukan setiap corak. Sebagai contoh, data CRM berstruktur adalah perlu untuk Scoring + Routing, tetapi data berstruktur yang hanya 60% lengkap pada medan hasil tidak bersedia.
Matriks juga tidak menangani kebergantungan antara corak. Meeting Intelligence boleh digunakan dari data audio, tetapi jika anda mahukan outputnya menyuap ke Scoring + Routing, anda juga memerlukan lapisan berstruktur berfungsi. Kebergantungan Corak dan Prasyarat membincangkan cara corak membina antara satu sama lain.
Dan jika anda baharu kepada Apakah Corak AI?, itulah titik permulaan yang betul sebelum menggunakan matriks ini sebagai alat pemilihan.
Data adalah asasnya. Matriks memberitahu anda pintu mana yang terbuka dari tempat anda berdiri. Pemeriksaan kesediaan memberitahu anda sama ada anda sebenarnya boleh melaluinya.
Soalan Lazim
Apakah kesilapan pemilihan corak AI yang paling biasa?
Memilih corak berdasarkan output yang dijanjikan berbanding input yang diperlukan. Model Scoring and Routing memerlukan data CRM berstruktur dengan hasil sejarah berlabel. Anomaly Agent memerlukan 60-90 hari data siri masa garis dasar. RAG Assistant memerlukan pangkalan pengetahuan yang dijaga dan terkini. Bermula dengan data yang anda ada berbanding output yang anda mahukan adalah laluan paling dipercayai kepada corak pertama yang boleh digunakan.
Corak AI mana yang boleh digunakan tanpa data latihan sejarah?
RAG Assistant, Generative Research, Document Review, dan Workflow Copilot semuanya boleh digunakan tanpa data latihan sejarah kerana mereka menggunakan model bahasa pra-latihan berbanding model yang dilatih pada sejarah hasil khusus anda. Vision Extract memerlukan contoh latihan untuk jenis dokumen khusus anda tetapi bukan label hasil. Scoring, Routing, Anomaly Agent, dan Personalization Engine semuanya memerlukan data sejarah khusus kepada persekitaran anda.
Berapa peratus data perusahaan yang sebenarnya berstruktur?
Gartner menganggarkan bahawa 80-90% data perusahaan adalah tidak berstruktur, bermakna hanya 10-20% adalah berstruktur. Jurang ini adalah sebabnya kebanyakan syarikat mempunyai jauh lebih sedikit data sedia AI berbanding yang mereka andaikan apabila merancang penggunaan pertama mereka. Corak yang paling bergantung pada data berstruktur (Scoring and Routing, Anomaly Agent, Personalization Engine) juga adalah corak yang pasukan paling kerap rancang untuk digunakan dahulu, sebelum mereka mengesahkan data berstruktur sebenarnya wujud dan mempunyai kualiti yang mencukupi.
Bolehkah Meeting Intelligence berfungsi dengan teks yang telah ditranskrip berbanding audio mentah?
Ya. Banyak penggunaan menggunakan perkhidmatan transkrip (Zoom, Teams, Otter.ai) sebagai langkah pra, kemudian menyuap transkrip ke lapisan analisis. Ini adalah seni bina yang sah dan sering lebih kos efektif. Perbezaan kualiti antara pipeline audio mentah dan pra-transkrip adalah sederhana untuk kebanyakan kes penggunaan. Pertukaran utama adalah pipeline pra-transkrip bergantung kepada kualiti perkhidmatan transkripsi, manakala pipeline audio mentah memberi anda lebih banyak kawalan ke atas kualiti transkripsi.
Jenis data mana yang mempunyai corak yang paling banyak boleh menggunakannya?
Teks dan data berstruktur masing-masing mempunyai keserasian corak yang paling luas. Teks adalah input utama untuk RAG Assistant, Generative Research, Document Review, dan Workflow Copilot, dengan penggunaan sekunder dalam beberapa yang lain. Data berstruktur adalah input utama untuk Scoring and Routing, Anomaly Agent, dan Personalization Engine. Kebanyakan portfolio AI perusahaan akhirnya menggabungkan kedua-duanya, itulah sebabnya gabungan teks-ditambah-berstruktur menghasilkan set corak yang paling kaya mungkin.
