Google は最近、Vertex AI RAG エンジンをリリースしました。これは、ナレッジ ベースから情報を取得して大規模言語モデル (LLM) に入力するプロセスを簡素化することを目的としています。 Vertex AI プラットフォームの一部であるこのツールは、コンテキスト拡張 LLM アプリケーションの開発のために特別に設計されたマネージド オーケストレーション サービスおよびデータ フレームワークです。誤った情報や知識の制限など、生成 AI と LLM が直面する課題に対処し、開発者がより信頼性の高い生成 AI ソリューションを構築できるようにすることを目的としています。このエンジンは使いやすく、マネージド オーケストレーション機能を提供し、さまざまなベクトル データベースとカスタム コンポーネントをサポートして、さまざまなニーズに柔軟に対応します。
Google は最近、Vertex AI RAG エンジンを正式に開始しました。これは、ナレッジ ベースから関連情報を取得して大規模言語モデル (LLM) に入力する複雑なプロセスを簡素化するように設計された開発ツールです。 Vertex AI プラットフォームの一部として、Vertex AI RAG エンジンは、コンテキスト拡張 LLM アプリケーションを開発するために設計されたマネージド オーケストレーション サービスおよびデータ フレームワークとして定義されます。
Google は 1 月 15 日のブログ投稿で、生成人工知能と大規模言語モデルがさまざまな業界を変革しているものの、偽情報 (不正確または無意味な情報の生成) やトレーニング外のデータの知識制限などの課題がまだいくつかあると述べました。 、企業の導入を妨げる可能性があります。 Vertex AI RAG エンジンは、検索強化生成 (RAG) テクノロジーを実装することで、ソフトウェアおよび人工知能の開発者が十分に根拠のある生成人工知能ソリューションを構築するのに役立ちます。
Google は、Vertex AI RAG エンジンのいくつかの重要な利点を強調しました。まず、開発者は API を使用してプロトタイピングと実験をすぐに開始できます。
次に、RAG エンジンは、データの取得と LLM 統合を効率的に処理するためのマネージド オーケストレーション機能を提供します。さらに、開発者はニーズに応じて解析、チャンキング、アノテーション、埋め込み、ベクターストレージ、オープンソースモデルなどのコンポーネントを選択でき、独自のコンポーネントをカスタマイズすることもできるため、高い柔軟性を示します。
さらに、Vertex AI RAG エンジンは、Pinecone や Weaviate などのさまざまなベクター データベースへの接続、または Vertex AI 検索の直接使用もサポートしています。
Googleはブログの中で、金融サービス、医療、法律業界におけるこのエンジンの適用例がその幅広い適用性を示していると述べた。同時に、Google は、導入ノート、Vertex AI ベクトル検索との統合例、Vertex AI 機能ライブラリ、Pinecone および Weaviate、さらに開発者がこの新しい機能をよりよく習得して適用できるようにするための検索ハイパーパラメータ調整ガイドなど、豊富なリソースも提供しています。道具。
Vertex AI RAG エンジンは、使いやすさ、柔軟性、幅広い適用性により、強力で信頼性の高い生成 AI アプリケーションを構築するための効果的なツールを開発者に提供し、生成 AI テクノロジーのさらなる開発と応用を促進することが期待されています。