أصدرت Google مؤخرًا محرك Vertex AI RAG، والذي يهدف إلى تبسيط عملية استرجاع المعلومات من قاعدة المعرفة وإدخالها في نموذج لغة كبير (LLM). هذه الأداة، وهي جزء من منصة Vertex AI، عبارة عن خدمة تنسيق مُدارة وإطار بيانات مصمم خصيصًا لتطوير تطبيقات LLM المحسنة للسياق. ويهدف إلى معالجة التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي التوليدي وماجستير إدارة الأعمال، مثل المعلومات الكاذبة وقيود المعرفة، وبالتالي مساعدة المطورين على بناء حلول ذكاء اصطناعي توليدية أكثر موثوقية. المحرك سهل الاستخدام، ويوفر إمكانات تنسيق مُدارة، ويدعم مجموعة متنوعة من قواعد بيانات المتجهات والمكونات المخصصة لتلبية الاحتياجات المختلفة بمرونة.
أطلقت Google مؤخرًا محرك Vertex AI RAG رسميًا، وهو أداة تطوير مصممة لتبسيط العملية المعقدة لاسترداد المعلومات ذات الصلة من قاعدة المعرفة وإدخالها في نموذج لغة كبير (LLM). كجزء من منصة Vertex AI، يتم تعريف محرك Vertex AI RAG على أنه خدمة تنسيق مُدارة وإطار بيانات مصمم لتطوير تطبيقات LLM المحسنة للسياق.
في منشور على مدونة يوم 15 يناير، ذكرت جوجل أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة تعمل على تحويل العديد من الصناعات، إلا أنه لا تزال هناك بعض التحديات، مثل المعلومات المضللة (توليد معلومات غير دقيقة أو لا معنى لها) والقيود المعرفية خارج التدريب على البيانات. ، والتي يمكن أن تعيق اعتماد المؤسسة. يساعد محرك Vertex AI RAG مطوري البرامج والذكاء الاصطناعي على بناء حلول ذكاء اصطناعي مولدة ذات أسس جيدة من خلال تطبيق تقنية الجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
سلطت Google الضوء على العديد من المزايا الرئيسية لمحرك Vertex AI RAG. أولاً، إنه سهل الاستخدام للغاية، ويمكن للمطورين البدء بسرعة من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) للنماذج الأولية والتجريب.
ثانيًا، يوفر محرك RAG إمكانات تنسيق مُدارة للتعامل بكفاءة مع استرجاع البيانات وتكامل LLM. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمطورين أيضًا اختيار مكونات مثل التحليل والتقطيع والتعليق التوضيحي والتضمين وتخزين المتجهات والنماذج مفتوحة المصدر وفقًا لاحتياجاتهم، ويمكنهم أيضًا تخصيص مكوناتهم الخاصة، مما يُظهر مرونة كبيرة.
بالإضافة إلى ذلك، يدعم محرك Vertex AI RAG أيضًا الاتصالات بمجموعة متنوعة من قواعد بيانات المتجهات، مثل Pinecone وWeaviate، أو الاستخدام المباشر لبحث Vertex AI.
وذكرت جوجل في مدونتها أن حالات تطبيق هذا المحرك في الخدمات المالية والصناعات الطبية والقانونية تثبت إمكانية تطبيقه على نطاق واسع. وفي الوقت نفسه، توفر Google أيضًا ثروة من الموارد، بما في ذلك الملاحظات التمهيدية، ومثال التكامل مع بحث Vertex AI Vector Search، ومكتبة ميزات Vertex AI، وPinecone وWeaviate، بالإضافة إلى أدلة ضبط المعلمات الفائقة للاسترجاع لمساعدة المطورين على إتقان وتطبيق هذا الجديد بشكل أفضل. أداة.
بفضل سهولة الاستخدام والمرونة وقابلية التطبيق على نطاق واسع، يوفر محرك Vertex AI RAG للمطورين أدوات فعالة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية قوية وموثوقة، ومن المتوقع أن يشجع على مواصلة تطوير وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية.