O Google lançou recentemente o mecanismo Vertex AI RAG, que visa simplificar o processo de recuperação de informações de uma base de conhecimento e alimentá-las em um grande modelo de linguagem (LLM). Esta ferramenta, parte da plataforma Vertex AI, é um serviço de orquestração gerenciado e uma estrutura de dados projetada especificamente para o desenvolvimento de aplicativos LLM aprimorados pelo contexto. O objetivo é abordar os desafios enfrentados pela IA generativa e pelo LLM, como informações falsas e limitações de conhecimento, ajudando assim os desenvolvedores a construir soluções de IA generativa mais confiáveis. O mecanismo é fácil de usar, oferece recursos de orquestração gerenciada e oferece suporte a uma variedade de bancos de dados vetoriais e componentes personalizados para atender com flexibilidade a diferentes necessidades.
O Google lançou recentemente oficialmente o mecanismo Vertex AI RAG, uma ferramenta de desenvolvimento projetada para simplificar o complexo processo de recuperação de informações relevantes de uma base de conhecimento e alimentá-las em um grande modelo de linguagem (LLM). Como parte da plataforma Vertex AI, o mecanismo Vertex AI RAG é definido como um serviço de orquestração gerenciado e uma estrutura de dados projetada para o desenvolvimento de aplicativos LLM aprimorados pelo contexto.
Em uma postagem no blog de 15 de janeiro, o Google mencionou que, embora a inteligência artificial generativa e os grandes modelos de linguagem estejam transformando vários setores, ainda existem alguns desafios, como a desinformação (gerando informações imprecisas ou sem sentido) e limitações de conhecimento fora do treinamento de dados. , o que pode dificultar a adoção pelas empresas. O mecanismo Vertex AI RAG ajuda os desenvolvedores de software e inteligência artificial a construir soluções generativas de inteligência artificial bem fundamentadas, implementando a tecnologia de geração aprimorada de recuperação (RAG).
O Google destacou várias vantagens importantes do mecanismo Vertex AI RAG. Em primeiro lugar, é muito fácil de usar e os desenvolvedores podem começar rapidamente a usar a API para prototipagem e experimentação.
Em segundo lugar, o mecanismo RAG fornece recursos de orquestração gerenciada para lidar com eficiência com a recuperação de dados e a integração LLM. Além disso, os desenvolvedores também podem escolher componentes como análise, chunking, anotação, incorporação, armazenamento vetorial e modelos de código aberto de acordo com suas necessidades, podendo até customizar seus próprios componentes, mostrando grande flexibilidade.
Além disso, o mecanismo Vertex AI RAG também suporta conexões com uma variedade de bancos de dados vetoriais, como Pinecone e Weaviate, ou uso direto da pesquisa Vertex AI.
O Google mencionou em seu blog que os casos de aplicação deste mecanismo nos setores de serviços financeiros, médicos e jurídicos demonstram sua ampla aplicabilidade. Ao mesmo tempo, o Google também fornece uma variedade de recursos, incluindo notas introdutórias, exemplos de integração com pesquisa vetorial Vertex AI, biblioteca de recursos Vertex AI, Pinecone e Weaviate, bem como guias de ajuste de hiperparâmetros de recuperação para ajudar os desenvolvedores a dominar e aplicar melhor este novo ferramenta.
Com sua facilidade de uso, flexibilidade e ampla aplicabilidade, o mecanismo Vertex AI RAG fornece aos desenvolvedores ferramentas eficazes para construir aplicativos de IA generativos poderosos e confiáveis, e espera-se que promova o desenvolvimento e a aplicação de tecnologia de IA generativa.