Google lanzó recientemente el motor Vertex AI RAG, cuyo objetivo es simplificar el proceso de recuperación de información de una base de conocimientos e introducirla en un modelo de lenguaje grande (LLM). Esta herramienta, que forma parte de la plataforma Vertex AI, es un servicio de orquestación administrado y un marco de datos diseñado específicamente para desarrollar aplicaciones LLM mejoradas en contexto. Su objetivo es abordar los desafíos que enfrentan la IA generativa y el LLM, como la información falsa y las limitaciones del conocimiento, ayudando así a los desarrolladores a crear soluciones de IA generativa más confiables. El motor es fácil de usar, proporciona capacidades de orquestación administradas y admite una variedad de bases de datos vectoriales y componentes personalizados para satisfacer de manera flexible diferentes necesidades.
Google lanzó recientemente oficialmente el motor Vertex AI RAG, una herramienta de desarrollo diseñada para simplificar el complejo proceso de recuperar información relevante de una base de conocimientos e introducirla en un modelo de lenguaje grande (LLM). Como parte de la plataforma Vertex AI, el motor Vertex AI RAG se define como un servicio de orquestación administrado y un marco de datos diseñado para desarrollar aplicaciones LLM mejoradas en contexto.
En una publicación de blog del 15 de enero, Google mencionó que aunque la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje están transformando varias industrias, todavía existen algunos desafíos, como la desinformación (generar información inexacta o sin sentido) y la falta de capacitación. Limitaciones del conocimiento de los datos. , lo que puede obstaculizar la adopción empresarial. El motor Vertex AI RAG ayuda a los desarrolladores de software e inteligencia artificial a crear soluciones de inteligencia artificial generativa bien fundamentadas mediante la implementación de tecnología de generación mejorada de recuperación (RAG).
Google destacó varias ventajas clave del motor Vertex AI RAG. En primer lugar, es muy fácil de usar. Los desarrolladores pueden comenzar rápidamente a utilizar la API para crear prototipos y experimentar.
En segundo lugar, el motor RAG proporciona capacidades de orquestación administradas para manejar de manera eficiente la recuperación de datos y la integración de LLM. Además, los desarrolladores también pueden elegir componentes como análisis, fragmentación, anotación, incrustación, almacenamiento vectorial y modelos de código abierto según sus necesidades, e incluso pueden personalizar sus propios componentes, lo que demuestra una gran flexibilidad.
Además, el motor Vertex AI RAG también admite conexiones a una variedad de bases de datos vectoriales, como Pinecone y Weaviate, o el uso directo de la búsqueda Vertex AI.
Google mencionó en su blog que los casos de aplicación de este motor en las industrias de servicios financieros, médicos y legales demuestran su amplia aplicabilidad. Al mismo tiempo, Google también proporciona una gran cantidad de recursos, que incluyen notas introductorias, ejemplos de integración con la búsqueda vectorial de Vertex AI, la biblioteca de funciones de Vertex AI, Pinecone y Weaviate, así como guías de ajuste de hiperparámetros de búsqueda para ayudar a los desarrolladores a dominar y aplicar mejor esta nueva herramienta.
Con su facilidad de uso, flexibilidad y amplia aplicabilidad, el motor Vertex AI RAG proporciona a los desarrolladores herramientas eficaces para crear aplicaciones de IA generativa potentes y confiables, y se espera que promueva un mayor desarrollo y aplicación de la tecnología de IA generativa.