H2O.ai объявила о запуске своей мультиагентной платформы h2oGPTe, которая сочетает в себе генеративные и прогнозирующие модели ИИ, чтобы предоставить предприятиям более последовательные и надежные ответы ИИ. В отличие от решений, которые полагаются исключительно на генеративный искусственный интеллект, h2oGPTe сочетает в себе прогнозные модели для повышения согласованности и предсказуемости ответов. Он особенно подходит для предприятий, которым необходимо решать сложные многоэтапные задачи, такие как финансы, телекоммуникации, медицина и государственное управление. Платформа уделяет особое внимание безопасности и соответствию данных и предоставляет множество функций, таких как мультимодальный искусственный интеллект документов, аудио- и визуальный анализ, помощники по кодированию и т. д., для удовлетворения разнообразных потребностей предприятий. h2oGPTe также фокусируется на прозрачности и отслеживаемости, позволяя пользователям просматривать базы данных, модели и рабочие процессы, используемые агентами.
H2O.ai недавно объявила о запуске своей новой мультиагентной платформы h2oGPTe, которая сочетает в себе генеративные и прогнозирующие модели искусственного интеллекта для предоставления предприятиям более последовательных ответов. Шри Амбати, основатель и генеральный директор H2O.ai, сказал, что одной из потребностей предприятий в агентах ИИ является поддержание последовательности ответов.
Платформа h2oGPTe использует собственные модели H2O.ai Миссисипи и Дунай, а также имеет доступ к другим большим и малым языковым моделям. Платформа поддерживает работу в различных средах, включая изолированные от воздуха, локальные и облачные системы. Амбати подчеркнул, что сочетание генеративного и прогнозирующего ИИ позволяет предприятиям использовать эти агенты с большей уверенностью без ущерба для безопасности.
К основным функциям h2oGPTe относятся:
1. Мультимодальный искусственный интеллект документов: способен предоставлять точные ответы на запросы из безопасных внутренних источников данных, таких как библиотеки документов и базы знаний. Поддерживает создание структурированного вывода в формате JSON, подходящего для сводки контрактов и извлечения данных о соответствии.
2. Аудио и визуальный анализ: извлечение структурированных данных из аудиофайлов, изображений и рукописных документов, подходящих для насыщенных информацией визуальных полей. Аудиомодель поддерживает многоязычную транскрипцию и перевод, а визуальная модель обеспечивает проверку контента.
3. Помощник по кодированию: помогает разработчикам быстро генерировать базовый код проекта, поддерживает распространенные языки программирования — обеспечивает завершение кода и генерацию документов, а также ускоряет процесс разработки от концепции до прототипа.
4. Автономные интеллектуальные агенты. Агенты могут автоматизировать многоэтапные рабочие процессы, такие как исследование сети и моделирование данных. Многостраничные PDF-файлы могут создаваться на основе данных в реальном времени, что обеспечивает прозрачность.
5. Проверка ссылок и прозрачность. Используя технологию расширенного поиска и расширенной генерации (RAG), она поддерживает встроенные ссылки на документы для повышения прозрачности и проверяемости ответов ИИ.
6. Настраиваемые защитные ограждения. Обеспечьте детальное управление доступом и ограничения реагирования для обеспечения безопасности данных и соответствия требованиям в чувствительных средах.
7. Интеллектуальная маршрутизация модели: динамически выбирайте наиболее подходящую модель на основе оценки в реальном времени для оптимизации эффективности и производительности.
8. Управление модельными рисками. Прозрачная оценка модели в сочетании с обратной связью от людей и автоматическим тестированием повышает соответствие требованиям и объяснимость.
Амбати отметил, что генеративный ИИ хорошо работает при генерации контента, особенно при генерации кода, а прогнозные модели оказывают большую помощь при моделировании сценариев. Прогнозирующие модели изучают закономерности в данных, чтобы гарантировать более последовательное реагирование агентов. Он привел пример того, что, хотя взаимодействие между людьми может быть различным, они все равно ожидают получения последовательных ответов, и в этом ценность сочетания предсказательного ИИ с генеративным ИИ.
Платформа h2oGPTe особенно подходит для таких предприятий, как финансы, телекоммуникации, здравоохранение и правительство, которым необходимо решать многоэтапные задачи. Агенты платформы могут обрабатывать мультимодальные данные, такие как графики, и отвечать на такие вопросы, как «Должна ли моя компания продавать больше кукол в этом году?», принимая во внимание исторические финансовые данные компании и информацию о тенденциях рынка.
Кроме того, агент H2O.ai может создавать PDF-документы, содержащие диаграммы и таблицы, для визуального отображения информации и обеспечения ссылки на источники данных для отслеживания данных. Платформа также имеет встроенные функции тестирования моделей, включая автоматическое создание вопросов и моделирование различных вопросов для проверки согласованности ответов агента. В то же время пользователи могут просматривать, какие базы данных, модели или части рабочего процесса используются агентом, через панель управления.
Поскольку бум агентов искусственного интеллекта продолжается, крайне важно обеспечить ценность, предоставляемую агентами, включая последовательность, надежность и точность. То, как H2O.ai сочетает генеративные и прогнозные модели, — это исследование, которое также ищут другие компании, чтобы гарантировать, что агенты ИИ не создают проблем для предприятий, например, система Agent Graph, запущенная xpander.ai, и Центр тестирования Agentforce, запущенный Сейлфорс.
Вход в продукт: https://h2o.ai/platform/enterprise-h2ogpte/
Выделять:
Новая платформа H2O.ai h2oGPTe сочетает в себе генеративные и прогнозирующие модели искусственного интеллекта для обеспечения более последовательных ответов.
Платформа особенно подходит для таких предприятий, как финансы, телекоммуникации, здравоохранение и правительство, которым необходимо решать сложные задачи.
H2O.ai фокусируется на отслеживании данных и тестировании агентов, чтобы гарантировать надежность и точность агента.
В целом, h2oGPTe обеспечивает более надежное и заслуживающее доверия решение для приложений искусственного интеллекта корпоративного уровня за счет интеграции генеративных и прогнозирующих моделей искусственного интеллекта для обеспечения согласованности ответов, а также с учетом безопасности данных и соответствия требованиям. Его универсальность и мощные возможности управления модельными рисками делают его идеальным для предприятий, выполняющих сложные задачи.