Layaknya sistem GPS yang ketinggalan zaman, agen AI seringkali kesulitan dengan data pelatihan statis. Ketika data tersebut menjadi usang, hal ini menyebabkan masalah seperti menghasilkan fakta palsu, menggunakan informasi yang sudah usang, dan munculnya kesenjangan pengetahuan. Untuk mengatasi tantangan ini, konsep pengetahuan dinamis diperkenalkan, yang memungkinkan agen AI mengakses pembaruan secara real-time dan beradaptasi dengan lingkungan data yang terus berubah.

CEO NVIDIA Jensen Huang menyoroti meningkatnya kecanggihan agen AI, menyebutnya sebagai "robot informasi". Mereka memiliki kemampuan untuk memahami, bernalar, merencanakan, dan bertindak. Agen-agen ini dirancang untuk memahami masalah kompleks dan menjalankan tugas dengan berbagai perangkat digital. Pengenalan pembangkitan augmentasi pencarian (RAG) memungkinkan agen AI untuk mengeksplorasi dan memanfaatkan pengetahuan dinamis, meningkatkan akurasi dan kemampuan pengambilan keputusan mereka.

Perbedaan antara RAG tradisional dan RAG berbasis agen adalah bahwa agen AI berperan aktif dalam mengelola pencarian informasi. Sementara RAG tradisional terdiri dari proses kueri dan respons sederhana, RAG berbasis agen menggabungkan kemampuan penalaran agen, menyempurnakan kueri, dan mengelola konteks dari waktu ke waktu, sehingga cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti investigasi dan perbaikan kode.

Inti dari sistem pengetahuan dinamis ini adalah mesin kueri AI. Mesin ini menghubungkan agen AI ke sumber data yang luas dan terus diperbarui. Mesin ini memproses data dalam jumlah besar, mengambil informasi secara akurat, dan memungkinkan pembelajaran berkelanjutan. Mesin ini memainkan peran kunci dalam memastikan agen AI memiliki akses ke informasi terkini dan relevan untuk membuat keputusan yang efektif.

Manfaat RAG untuk agen AI meliputi peningkatan akurasi, relevansi waktu nyata, pemahaman kontekstual yang lebih baik, peningkatan kemampuan adaptasi, pengurangan kesalahan, pengetahuan yang skalabel, multimodalitas, dan keamanan yang lebih baik. NVIDIA berada di garda terdepan dalam pengembangan ini, menyediakan infrastruktur dan perangkat lunak untuk mempercepat pengembangan agen AI berbasis RAG dan mesin kueri AI yang mendasarinya. Kontribusi NVIDIA meliputi NVIDIA AI Blueprint untuk RAG, layanan mikro NeMo Retriever, dan NeMo Agent Toolkit, yang semuanya dirancang untuk membantu pengembangan agen AI cerdas dan otonom di berbagai industri.