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

Vertex AI đã công bố RAG Engine, một dịch vụ được thiết kế để tăng cường việc áp dụng AI tạo sinh trong các ứng dụng doanh nghiệp. RAG Engine hứa hẹn sẽ thu hẹp khoảng cách giữa trình diễn mô hình và hiệu suất thực tế bằng cách cung cấp một nền tảng được quản lý hoàn toàn cho phép tích hợp nhiều mô hình, cơ sở dữ liệu vector và nguồn dữ liệu. Tính linh hoạt này cho phép RAG Engine phù hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có.

Dịch vụ được thiết kế riêng để phát triển theo nhu cầu của người dùng, cho phép thay đổi cấu hình đơn giản để thêm nguồn dữ liệu mới, cập nhật mô hình hoặc tinh chỉnh các tham số thu thập. Vertex AI coi trọng sự dễ dàng trong việc đánh giá các cấu hình khác nhau để tối ưu hóa việc triển khai RAG cho một trường hợp sử dụng cụ thể. Công cụ RAG được định vị là giải pháp phát triển cùng các công ty, thích ứng với các yêu cầu mới trong khi vẫn duy trì tính nhất quán.

Công cụ RAG của Vertex AI được thiết kế để phục vụ nhiều nhu cầu khác nhau và cung cấp khả năng DIY cho người dùng muốn tùy chỉnh giải pháp của họ. Công cụ này cung cấp khả năng tìm kiếm mạnh mẽ và danh sách các trình kết nối ngày càng tăng giúp dễ dàng tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Dịch vụ này được biết đến với hiệu suất và khả năng mở rộng được cải thiện, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn với latency thấp, điều này rất quan trọng đối với các cơ sở kiến ​​thức phức tạp.

Tùy chỉnh là một tính năng chính của công cụ RAG, cho phép người dùng điều chỉnh kích thước khối và chồng chéo trong quá trình thu thập tài liệu và chọn từ nhiều tùy chọn thu thập và tạo. Dịch vụ này tương thích với một số mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và có thể tích hợp với Vertex API để tạo ra các cuộc hội thoại có cơ sở. Vertex AI Search cũng được đánh dấu là một công cụ thu thập mạnh mẽ để cải thiện quản lý dữ liệu và chất lượng đầu ra LLM trong các ứng dụng RAG.