H2O.ai mengumumkan peluncuran platform multi-agen h2oGPTe, yang menggabungkan model AI generatif dan prediktif untuk memberikan respons AI yang lebih konsisten dan andal kepada perusahaan. Tidak seperti solusi yang hanya mengandalkan AI generatif, h2oGPTe menggabungkan model prediktif untuk meningkatkan konsistensi dan prediktabilitas respons. Solusi ini sangat cocok untuk perusahaan yang perlu menangani tugas multi-langkah yang kompleks, seperti industri keuangan, telekomunikasi, medis, dan pemerintahan. Platform ini menekankan keamanan dan kepatuhan data serta menyediakan berbagai fungsi, seperti AI dokumen multi-modal, analisis audio dan visual, asisten pengkodean, dll., untuk memenuhi beragam kebutuhan perusahaan. h2oGPTe juga berfokus pada transparansi dan ketertelusuran, memungkinkan pengguna untuk melihat database, model, dan alur kerja yang digunakan oleh agen.
H2O.ai baru-baru ini mengumumkan peluncuran platform multi-agen baru h2oGPTe, yang menggabungkan model kecerdasan buatan generatif dan prediktif untuk memberikan respons yang lebih konsisten kepada perusahaan. Sri Ambati, pendiri dan CEO H2O.ai, mengatakan bahwa salah satu kebutuhan perusahaan akan agen AI adalah menjaga konsistensi respons.
Platform h2oGPTe menggunakan model H2O.ai sendiri di Mississippi dan Danube, dan juga memiliki akses ke model bahasa besar dan kecil lainnya. Platform ini mendukung pengoperasian di berbagai lingkungan, termasuk sistem terisolasi udara, di lokasi, dan cloud. Ambati menekankan bahwa menggabungkan AI generatif dan prediktif memungkinkan perusahaan menggunakan agen ini dengan lebih percaya diri tanpa mengorbankan keamanan.
Fungsi utama h2oGPTe meliputi:
1. AI Dokumen Multimodal: Mampu memberikan respons kueri yang akurat dari sumber data internal yang aman seperti perpustakaan dokumen dan basis pengetahuan. Mendukung pembuatan keluaran format JSON terstruktur, cocok untuk ringkasan kontrak dan ekstraksi data kepatuhan.
2. Analisis audio dan visual: Ekstrak data terstruktur dari file audio, gambar, dan dokumen tulisan tangan, cocok untuk bidang visual yang kaya informasi. Model audio mendukung transkripsi dan terjemahan multi-bahasa, dan model visual memungkinkan verifikasi konten.
3. Coding Assistant: Membantu pengembang dengan cepat menghasilkan kode dasar proyek, mendukung bahasa pemrograman umum - menyediakan penyelesaian kode dan pembuatan dokumen, serta mempercepat proses pengembangan dari konsep hingga prototipe.
4. Agen cerdas otonom: Agen dapat mengotomatiskan alur kerja multi-langkah seperti riset jaringan dan pemodelan data. PDF multi-halaman dapat dibuat berdasarkan data waktu nyata, sehingga memastikan transparansi.
5. Verifikasi referensi dan transparansi: Dengan menggunakan teknologi Advanced Retrieval Enhanced Generation (RAG), teknologi ini mendukung referensi dokumen yang tertanam untuk meningkatkan transparansi dan verifikasi respons AI.
6. Pagar keamanan yang dapat disesuaikan: Menyediakan manajemen akses terperinci dan pembatasan respons untuk memastikan keamanan dan kepatuhan data di lingkungan sensitif
7. Perutean model cerdas: Pilih model yang paling sesuai secara dinamis berdasarkan evaluasi waktu nyata untuk mengoptimalkan efisiensi dan kinerja.
8. Manajemen risiko model: Evaluasi model yang transparan, dikombinasikan dengan umpan balik manusia dan pengujian otomatis, meningkatkan kepatuhan dan kemampuan menjelaskan.
Ambati menunjukkan bahwa AI generatif berkinerja baik dalam pembuatan konten, terutama pembuatan kode, sementara model prediktif memberikan bantuan lebih besar dalam simulasi skenario. Model prediktif mempelajari pola dalam data untuk memastikan bahwa agen merespons dengan lebih konsisten. Ia mencontohkan, meskipun interaksi antar manusia mungkin bervariasi, mereka tetap berharap mendapat respons yang konsisten, dan inilah manfaat menggabungkan AI prediktif dengan AI generatif.
Platform h2oGPTe sangat cocok untuk perusahaan seperti keuangan, telekomunikasi, layanan kesehatan, dan pemerintahan yang perlu menangani tugas-tugas multi-langkah. Agen platform dapat memproses data multimodal, seperti grafik, dan menjawab pertanyaan seperti "Haruskah perusahaan saya menjual lebih banyak boneka tahun ini?" dengan mempertimbangkan data keuangan historis perusahaan dan informasi Tren.
Selain itu, agen H2O.ai dapat menghasilkan dokumen PDF yang berisi bagan dan tabel untuk menampilkan informasi secara visual dan memastikan bahwa sumber data dikutip untuk ketertelusuran data. Platform ini juga memiliki fungsi pengujian model bawaan, termasuk menghasilkan pertanyaan secara otomatis dan mensimulasikan berbagai pertanyaan untuk menguji konsistensi respons agen. Pada saat yang sama, pengguna dapat melihat database, model, atau bagian alur kerja mana yang digunakan oleh agen melalui dasbor.
Seiring dengan terus meningkatnya jumlah agen AI, penting untuk memastikan nilai yang diberikan oleh agen, termasuk konsistensi, keandalan, dan akurasi. Cara H2O.ai menggabungkan model generatif dan prediktif merupakan eksplorasi yang juga dicari oleh perusahaan lain untuk memastikan bahwa agen AI tidak menimbulkan masalah bagi perusahaan, seperti Agent Graph System yang diluncurkan oleh xpander.ai dan Agentforce Testing Center yang diluncurkan oleh Tenaga penjualan.
Pintu masuk produk: https://h2o.ai/platform/enterprise-h2ogpte/
Menyorot:
Platform baru H2O.ai, h2oGPTe, menggabungkan model AI generatif dan prediktif untuk memberikan respons yang lebih konsisten.
Platform ini sangat cocok untuk perusahaan seperti keuangan, telekomunikasi, layanan kesehatan, dan pemerintahan yang perlu menangani tugas-tugas kompleks.
H2O.ai berfokus pada ketertelusuran data dan pengujian agen untuk memastikan keandalan dan keakuratan agen.
Secara keseluruhan, h2oGPTe memberikan solusi yang lebih andal dan tepercaya untuk aplikasi AI tingkat perusahaan dengan mengintegrasikan model AI generatif dan prediktif untuk memastikan konsistensi respons sekaligus mempertimbangkan keamanan dan kepatuhan data. Fleksibilitas dan kemampuan manajemen risiko modelnya yang kuat menjadikannya ideal untuk perusahaan yang menangani tugas-tugas kompleks.