Bidang AI generatif berkembang pesat dan berfokus pada pembuatan jaringan saraf yang dapat membuat konten realistis dalam berbagai format. Namun, model AI ini dibatasi oleh cakupan data pelatihannya, sehingga konten yang dihasilkan mungkin berisi informasi yang tidak akurat atau ketinggalan jaman. Untuk mengatasi masalah ini, industri beralih ke teknologi Search Augmentation Generation (RAG). RAG menyempurnakan model generatif dengan menggabungkan sumber data eksternal, memungkinkannya memberikan keluaran yang lebih akurat dan sesuai konteks. Teknologi ini sangat berguna dalam aplikasi seperti chatbots yang memerlukan informasi terkini, pembuatan konten yang mencerminkan peristiwa terkini, dan ringkasan konten berbasis pencarian.

Menerapkan aplikasi RAG melibatkan proses komputasi yang signifikan, seperti penyerapan data, pengambilan informasi, dan pemrosesan data dengan model bahasa skala besar (LLM). Efektivitas aplikasi ini sering kali dikaitkan dengan ukuran model, dimana model yang lebih besar dapat dilatih pada kumpulan data yang lebih luas sehingga mampu memberikan respons yang lebih kompleks. Oleh karena itu, menggunakan GPU yang kuat adalah hal yang penting, terutama untuk model dengan puluhan miliar parameter yang memerlukan memori video dalam jumlah besar.

Organisasi sedang mempertimbangkan aplikasi RAG yang dihosting sendiri untuk mengontrol penyesuaian, privasi, dan biaya. Pendekatan ini memungkinkan aplikasi berjalan di stasiun kerja AI dengan GPU tingkat lanjut. Namun, ketika sumber daya lokal tidak mencukupi, pendekatan hybrid RAG diadopsi. Hybrid RAG memanfaatkan sumber daya komputasi lokal dan jarak jauh untuk mengoptimalkan kinerja untuk berbagai ukuran proyek. Membangun aplikasi RAG hybrid bisa jadi rumit dan memerlukan pengetahuan tentang berbagai aspek teknis dan kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai komponen komputasi.

Untuk memfasilitasi pengembangan aplikasi AI generatif, kami menyediakan solusi gratis yang mendukung pengembangan dan pelatihan pada berbagai sistem, mulai dari PC hingga lingkungan cloud. Solusi ini mendukung banyak sistem operasi dan menyederhanakan proses memulai proyek baru atau mengkloning proyek yang sudah ada dari repositori. Contoh aplikasi RAG hibrid disediakan, menunjukkan aplikasi web RAG berbasis teks yang dapat disesuaikan dan dapat berjalan secara lokal atau pada sistem jarak jauh. Proyek ini merupakan bagian dari upaya yang lebih luas untuk memberikan pengembang akses ke titik akhir inferensi berbasis cloud dan opsi penerapan di lokasi, memastikan transisi yang lancar dari lingkungan pengembangan ke lingkungan produksi. saus: