Google a récemment publié le moteur Vertex AI RAG, qui vise à simplifier le processus de récupération d'informations à partir d'une base de connaissances et de leur introduction dans un grand modèle de langage (LLM). Cet outil, qui fait partie de la plateforme Vertex AI, est un service d'orchestration géré et un cadre de données conçus spécifiquement pour le développement d'applications LLM contextuelles. Il vise à relever les défis rencontrés par l'IA générative et le LLM, tels que les fausses informations et les limitations des connaissances, aidant ainsi les développeurs à créer des solutions d'IA générative plus fiables. Le moteur est facile à utiliser, offre des capacités d'orchestration gérées et prend en charge une variété de bases de données vectorielles et de composants personnalisés pour répondre de manière flexible à différents besoins.
Google a récemment officiellement lancé le moteur Vertex AI RAG, un outil de développement conçu pour simplifier le processus complexe de récupération d'informations pertinentes à partir d'une base de connaissances et de leur introduction dans un grand modèle de langage (LLM). Dans le cadre de la plate-forme Vertex AI, le moteur Vertex AI RAG est défini comme un service d'orchestration géré et un cadre de données conçus pour développer des applications LLM optimisées par le contexte.
Dans un article de blog du 15 janvier, Google a mentionné que même si l'intelligence artificielle générative et les grands modèles linguistiques transforment diverses industries, il existe encore certains défis, tels que la désinformation (génération d'informations inexactes ou dénuées de sens) et le manque de formation. Connaissances limitées des données. , ce qui peut entraver l’adoption par les entreprises. Le moteur Vertex AI RAG aide les développeurs de logiciels et d'intelligence artificielle à créer des solutions d'intelligence artificielle générative bien fondées en mettant en œuvre la technologie de génération améliorée par récupération (RAG).
Google a souligné plusieurs avantages clés du moteur Vertex AI RAG. Tout d’abord, il est très simple à utiliser. Les développeurs peuvent se lancer rapidement grâce à l’API pour le prototypage et l’expérimentation.
Deuxièmement, le moteur RAG fournit des capacités d'orchestration gérées pour gérer efficacement la récupération des données et l'intégration LLM. De plus, les développeurs peuvent également choisir des composants tels que l'analyse, le découpage, l'annotation, l'intégration, le stockage vectoriel et les modèles open source en fonction de leurs besoins, et ils peuvent même personnaliser leurs propres composants, faisant preuve d'une grande flexibilité.
De plus, le moteur Vertex AI RAG prend également en charge les connexions à diverses bases de données vectorielles, telles que Pinecone et Weaviate, ou l'utilisation directe de la recherche Vertex AI.
Google a mentionné sur son blog que les cas d'application de ce moteur dans les secteurs des services financiers, médicaux et juridiques démontrent sa large applicabilité. Dans le même temps, Google fournit également une multitude de ressources, notamment des notes d'introduction, des exemples d'intégration avec la recherche de vecteurs Vertex AI, la bibliothèque de fonctionnalités Vertex AI, Pinecone et Weaviate, ainsi que des guides de réglage des hyperparamètres de recherche pour aider les développeurs à mieux maîtriser et appliquer ce nouveau outil.
Grâce à sa facilité d'utilisation, sa flexibilité et sa large applicabilité, le moteur Vertex AI RAG fournit aux développeurs des outils efficaces pour créer des applications d'IA générative puissantes et fiables, et devrait promouvoir le développement et l'application ultérieurs de la technologie d'IA générative.