Google недавно выпустила движок Vertex AI RAG, целью которого является упрощение процесса извлечения информации из базы знаний и подачи ее в большую языковую модель (LLM). Этот инструмент, являющийся частью платформы Vertex AI, представляет собой управляемую службу оркестрации и структуру данных, разработанную специально для разработки приложений LLM с расширенным контекстом. Он направлен на решение проблем, с которыми сталкивается генеративный ИИ и LLM, таких как ложная информация и ограничения знаний, тем самым помогая разработчикам создавать более надежные решения генеративного ИИ. Механизм прост в использовании, предоставляет возможности управляемой оркестрации и поддерживает множество векторных баз данных и пользовательских компонентов для гибкого удовлетворения различных потребностей.
Google недавно официально запустил движок Vertex AI RAG — инструмент разработки, предназначенный для упрощения сложного процесса извлечения соответствующей информации из базы знаний и подачи ее в большую языковую модель (LLM). В рамках платформы Vertex AI механизм Vertex AI RAG определяется как управляемая служба оркестрации и платформа данных, предназначенная для разработки приложений LLM с расширенным контекстом.
В своем блоге от 15 января Google упомянул, что, хотя генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели трансформируют различные отрасли, все еще существуют некоторые проблемы, такие как дезинформация (генерация неточной или бессмысленной информации) и ограничения знаний, не связанные с обучением. , что может препятствовать внедрению на предприятии. Механизм Vertex AI RAG помогает разработчикам программного обеспечения и искусственного интеллекта создавать обоснованные генеративные решения в области искусственного интеллекта, внедряя технологию генерации с улучшенным поиском (RAG).
Google выделил несколько ключевых преимуществ движка Vertex AI RAG. Прежде всего, он очень прост в использовании, и разработчики могут быстро приступить к работе с помощью API для создания прототипов и экспериментов.
Во-вторых, механизм RAG предоставляет возможности управляемой оркестрации для эффективной обработки поиска данных и интеграции LLM. Кроме того, разработчики также могут выбирать такие компоненты, как синтаксический анализ, фрагментирование, аннотирование, внедрение, векторное хранилище и модели с открытым исходным кодом в соответствии со своими потребностями, и они даже могут настраивать свои собственные компоненты, демонстрируя большую гибкость.
Кроме того, механизм Vertex AI RAG также поддерживает подключение к различным векторным базам данных, таким как Pinecone и Weaviate, или прямое использование поиска Vertex AI.
Google упомянул в своем блоге, что примеры применения этого механизма в финансовых услугах, медицинской и юридической отраслях демонстрируют его широкую применимость. В то же время Google также предоставляет множество ресурсов, включая вводные примечания, примеры интеграции с векторным поиском Vertex AI, библиотекой функций Vertex AI, Pinecone и Weaviate, а также руководства по настройке поисковых гиперпараметров, которые помогут разработчикам лучше освоить и применить это новое. инструмент.
Благодаря простоте использования, гибкости и широкой применимости механизм Vertex AI RAG предоставляет разработчикам эффективные инструменты для создания мощных и надежных приложений генеративного ИИ и, как ожидается, будет способствовать дальнейшему развитию и применению технологий генеративного ИИ.