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

Docker ra mắt ngăn xếp GenAI để hợp lý hóa việc phát triển AI
Generatived
8:59 6/10/23
Tại hội nghị nhà phát triển DockerCon gần đây, một hệ thống GenAI mới đã được công bố, được thiết kế để hợp lý hóa việc phát triển các ứng dụng AI tổng hợp. Là sự hợp tác giữa Docker, Inc., Neo4j, LangChain và Ollama, ngăn xếp này giúp các nhà phát triển không cần phải tìm nguồn và định cấu hình công nghệ từ các nhà cung cấp khác nhau. Thay vào đó, nó cung cấp giải pháp mã hóa sẵn sàng, an toàn, được cấu hình sẵn, kết hợp mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) của Ollama, cơ sở dữ liệu đồ thị và vectơ của Neo4j cũng như khung LangChain. Ngăn xếp GenAI hiện có sẵn trong Trung tâm học tập Docker Desktop và trong kho lưu trữ tại liên kết GitHub được chỉ định. Giải quyết các trường hợp sử dụng GenAI phổ biến với nội dung nguồn mở đáng tin cậy từ Docker Hub. Ngăn xếp này đã được trình diễn tại DockerCon và là một phần của nhiều tính năng, nội dung và quan hệ đối tác AI/ML mới được Docker công bố. Mục tiêu là cho phép các nhà phát triển khai thác sức mạnh của AI/ML trong các ứng dụng của họ một cách nhanh chóng và an toàn. Các thành phần của ngăn xếp GenAI bao gồm LLM nguồn mở được cấu hình sẵn, hỗ trợ từ Ollama để các nhà phát triển bắt đầu với LLM nguồn mở và Neo4j làm cơ sở dữ liệu mặc định cho tìm kiếm đồ thị và vectơ gốc. Cơ sở dữ liệu này tiết lộ các mẫu và mối quan hệ rõ ràng và tiềm ẩn trong dữ liệu, tăng tốc độ và độ chính xác của các mô hình AI/ML, đồng thời đóng vai trò là bộ nhớ dài hạn cho các mô hình này. Ngăn xếp này cũng bao gồm Sơ đồ tri thức Neo4j, đóng vai trò là cơ sở kiến thức dựa trên LLM để có các dự đoán và kết quả GenAI chính xác hơn, đồng thời phối hợp LangChain giữa LLM, ứng dụng và cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng lập chỉ mục vectơ. Nó cũng cung cấp một khuôn khổ để phát triển các ứng dụng suy luận nhận biết ngữ cảnh tận dụng LLM, cũng như một bộ công cụ hỗ trợ, mẫu mã, hướng dẫn và các phương pháp hay nhất về GenAI.
Chia sẻ bài viết này:

