Google은 최근 지식 기반에서 프로세스를 단순화하여 정보를 검색하고 대형 언어 모델 (LLM)을 입력하기 위해 Vertex AI Rag 엔진을 출시했습니다. Vertex AI 플랫폼의 일환 으로이 도구는 호스팅 된 배열 서비스 및 데이터 프레임 워크입니다. 허위 정보 및 지식 한계와 같은 세대 AI 및 LLM이 직면 한 문제를 해결하여 개발자가보다 신뢰할 수있는 세대 AI 솔루션을 구축 할 수 있도록 도와줍니다. 이 엔진은 사용하기 쉽고 호스팅 된 배열 기능을 제공하며 다양한 벡터 데이터베이스 및 사용자 정의 구성 요소를 지원하여 다양한 요구를 충족시킵니다.
Google은 최근 관련 정보를 검색하고 LLM (Lange Language Model)을 입력하기 위해 지식 기반의 관련 정보를 단순화하기위한 개발 도구 인 Vertex AI Rag Engine을 출시했습니다. Vertex AI 플랫폼의 일부로, Vertex AI Rag 엔진은 개발 및 아래에서 강화 된 LLM 응용 프로그램을 위해 설계된 관리 위원의 배열 서비스 및 데이터 프레임 워크로 정의됩니다.
1 월 15 일 블로그에서 Google은 인공 지능과 대형 언어 모델을 생성하지만 모든 삶의 길을 변화시키고 있지만 여전히 허위 정보 (부정확하거나 의미없는 정보 생성)와 같은 몇 가지 도전이 있다고 언급했습니다. 데이터, 이들은 기업 채택을 방해 할 수 있습니다. Vertex AI Rag Engine은 소프트웨어 및 인공 지능 개발자가 RAG 기술을 달성하여 적절한 생성 된 인공 지능 솔루션을 구축 할 수 있도록 도와줍니다.
Google은 Vertex AI Rag 엔진의 몇 가지 주요 장점을 강조합니다. 우선, 사용은 매우 간단하며 개발자는 프로토 타입 설계 및 실험을 위해 API로 빠르게 시작할 수 있습니다.
둘째, RAG 엔진은 데이터 검색 및 LLM 통합을 효과적으로 처리 할 수있는 관리위원회의 배열 기능을 제공합니다. 또한 개발자는 필요에 따라 분석, 블록, 주석, 임베딩, 벡터 스토리지 및 오픈 소스 모델과 같은 구성 요소를 선택할 수 있으며 자체 구성 요소를 사용자 정의하여 유연성을 높일 수도 있습니다.
또한 Vertex AI Rag 엔진은 Pinecone 및 Weaviate와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 연결을 지원하거나 Vertex AI 검색을 직접 사용합니다.
Google은 블로그에서 금융 서비스, 의료 및 의료, 의료 및 법률과 같은 법률에 대한 엔진의 신청 사례가 광범위한 적용 가능성을 보여 주었다고 언급했습니다. 동시에, Google은 엔트리 노트, Vertex AI Vector, Vertex AI 기능 라이브러리, Pinecone 및 Weaviate 예제 통합을 포함한 풍부한 리소스를 제공하며, 초강력 검색을위한 지침뿐만 아니라 개발자가 더 나은 마스터를 돕고 더 나은 응용 프로그램을 적용 할 수 있도록 도와줍니다. 새로운 도구.
Vertex AI Rag Engine은 사용하기 쉽고 유연성 및 광범위한 적용 가능성으로 강력하고 신뢰할 수있는 세대 AI 애플리케이션을 구축하는 효과적인 도구를 제공하며 AI 기술 생성의 추가 개발 및 적용을 촉진 할 것으로 예상됩니다.