Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Lĩnh vực AI tổng quát đang phát triển nhanh chóng và tập trung vào việc tạo ra các mạng lưới thần kinh có thể tạo ra nội dung thực tế ở nhiều định dạng khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình AI này bị giới hạn bởi phạm vi dữ liệu đào tạo nên nội dung được tạo ra có thể chứa thông tin không chính xác hoặc lỗi thời. Để giải quyết vấn đề này, ngành đang chuyển sang công nghệ tăng cường tìm kiếm (RAG). RAG nâng cao các mô hình tổng quát bằng cách kết hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép chúng cung cấp đầu ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như chatbot yêu cầu thông tin cập nhật, tạo nội dung phản ánh các sự kiện gần đây và tóm tắt nội dung dựa trên tìm kiếm.

Việc triển khai ứng dụng RAG bao gồm các quy trình tính toán quan trọng, chẳng hạn như nhập dữ liệu, truy xuất thông tin và xử lý dữ liệu bằng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Hiệu quả của các ứng dụng này thường liên quan đến kích thước của mô hình, với các mô hình lớn hơn có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu rộng hơn và do đó có khả năng phản hồi phức tạp hơn. Vì vậy, việc sử dụng GPU mạnh mẽ là điều quan trọng, đặc biệt đối với những dòng máy có hàng chục tỷ thông số đòi hỏi dung lượng bộ nhớ video lớn.

Các tổ chức đang xem xét các ứng dụng RAG tự lưu trữ để kiểm soát việc tùy chỉnh, quyền riêng tư và chi phí. Cách tiếp cận này cho phép các ứng dụng chạy trên máy trạm AI có GPU tiên tiến. Tuy nhiên, khi nguồn lực địa phương không đủ, phương pháp RAG lai sẽ được áp dụng. Hybrid RAG tận dụng cả tài nguyên điện toán cục bộ và từ xa để tối ưu hóa hiệu suất cho nhiều quy mô dự án. Việc xây dựng các ứng dụng RAG lai có thể phức tạp và đòi hỏi kiến ​​thức về nhiều khía cạnh kỹ thuật cũng như khả năng tích hợp các thành phần tính toán khác nhau.

Để tạo điều kiện phát triển các ứng dụng AI tổng hợp, chúng tôi cung cấp các giải pháp miễn phí hỗ trợ cả phát triển và đào tạo trên nhiều hệ thống khác nhau, từ PC đến môi trường đám mây. Giải pháp này hỗ trợ nhiều hệ điều hành và đơn giản hóa quá trình bắt đầu một dự án mới hoặc sao chép dự án hiện có từ kho lưu trữ. Một ví dụ về ứng dụng RAG lai được cung cấp, thể hiện ứng dụng web RAG dựa trên văn bản có thể tùy chỉnh có thể chạy cục bộ hoặc trên các hệ thống từ xa. Dự án này là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn nhằm cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào các điểm cuối suy luận dựa trên đám mây và các tùy chọn triển khai tại chỗ, đảm bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ từ môi trường phát triển sang môi trường sản xuất. nước xốt: