Google hat kürzlich die Vertex AI RAG-Engine veröffentlicht, die darauf abzielt, den Prozess des Abrufens von Informationen aus einer Wissensdatenbank und deren Einspeisung in ein großes Sprachmodell (LLM) zu vereinfachen. Dieses Tool, Teil der Vertex AI-Plattform, ist ein verwalteter Orchestrierungsdienst und ein Datenframework, das speziell für die Entwicklung kontexterweiterter LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Ziel ist es, die Herausforderungen anzugehen, mit denen generative KI und LLM konfrontiert sind, wie z. B. falsche Informationen und Wissensbeschränkungen, und so Entwicklern dabei zu helfen, zuverlässigere generative KI-Lösungen zu entwickeln. Die Engine ist einfach zu verwenden, bietet verwaltete Orchestrierungsfunktionen und unterstützt eine Vielzahl von Vektordatenbanken und benutzerdefinierten Komponenten, um unterschiedlichen Anforderungen flexibel gerecht zu werden.
Google hat kürzlich offiziell die Vertex AI RAG-Engine eingeführt, ein Entwicklungstool, das den komplexen Prozess des Abrufens relevanter Informationen aus einer Wissensdatenbank und deren Einspeisung in ein großes Sprachmodell (LLM) vereinfachen soll. Als Teil der Vertex AI-Plattform ist die Vertex AI RAG-Engine als verwalteter Orchestrierungsdienst und Datenrahmen definiert, der für die Entwicklung kontexterweiterter LLM-Anwendungen konzipiert ist.
In einem Blogbeitrag vom 15. Januar erwähnte Google, dass generative künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle zwar verschiedene Branchen verändern, es jedoch immer noch einige Herausforderungen gibt, wie z. B. Desinformation (Generierung ungenauer oder bedeutungsloser Informationen) und nicht geschulte Wissensbeschränkungen für Daten , was die Einführung in Unternehmen behindern kann. Die Vertex AI RAG-Engine hilft Software- und künstlichen Intelligenzentwicklern beim Aufbau fundierter generativer künstlicher Intelligenzlösungen durch die Implementierung der Retrieval-Enhanced Generation (RAG)-Technologie.
Google hat mehrere wichtige Vorteile der Vertex AI RAG-Engine hervorgehoben. Erstens ist es sehr einfach zu verwenden. Über die API können Entwickler schnell mit dem Prototyping und Experimentieren beginnen.
Zweitens bietet die RAG-Engine verwaltete Orchestrierungsfunktionen, um den Datenabruf und die LLM-Integration effizient durchzuführen. Darüber hinaus können Entwickler je nach Bedarf auch Komponenten wie Parsing, Chunking, Annotation, Einbettung, Vektorspeicher und Open-Source-Modelle auswählen und sogar ihre eigenen Komponenten anpassen, was große Flexibilität bedeutet.
Darüber hinaus unterstützt die Vertex AI RAG-Engine auch Verbindungen zu verschiedenen Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate oder die direkte Nutzung der Vertex AI-Suche.
Google erwähnte in seinem Blog, dass die Anwendungsfälle dieser Engine in der Finanzdienstleistungs-, Medizin- und Rechtsbranche ihre breite Anwendbarkeit belegen. Gleichzeitig stellt Google auch eine Fülle von Ressourcen bereit, darunter einführende Hinweise, Beispielintegrationen mit der Vertex AI-Vektorsuche, der Vertex AI-Funktionsbibliothek, Pinecone und Weaviate sowie Leitfäden zur Optimierung von Such-Hyperparametern, um Entwicklern dabei zu helfen, dieses Neue besser zu beherrschen und anzuwenden Werkzeug.
Mit seiner Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und breiten Anwendbarkeit stellt die Vertex AI RAG-Engine Entwicklern effektive Werkzeuge zum Erstellen leistungsstarker und zuverlässiger generativer KI-Anwendungen zur Verfügung und soll die Weiterentwicklung und Anwendung der generativen KI-Technologie fördern.