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

NVIDIA đã công bố một giải pháp mới để giải quyết thách thức trong việc trích xuất thông tin chi tiết từ các tài liệu đa phương thức như PDF và bản trình bày. Đường ống trích xuất NeMo Retriever của công ty tận dụng các dịch vụ vi mô để xử lý hiệu quả nhiều định dạng tệp khác nhau, cho phép các tổ chức trích xuất thông tin có giá trị từ hàng triệu tài liệu. Kiến trúc có thể mở rộng, bao gồm các mô hình nhúng và xếp hạng lại, là một phần của AI Blueprint của NVIDIA: Tìm kiếm tăng cường và tạo (RAG).

Công ty đã cung cấp một ví dụ thực tế về cách thức có thể tận dụng đường ống trích xuất NeMo Retriever trong một kịch bản kinh doanh: Một kỹ sư hỗ trợ khách hàng đang tìm kiếm sự so sánh hiệu suất của GPU NVIDIA Blackwell có thể sử dụng đường ống để trích xuất thông tin có liên quan từ một thư mục được chia sẻ có chứa nhiều định dạng tệp khác nhau. Trình khách Python của đường ống tạo điều kiện cho việc thu thập dữ liệu, sau đó tự động phân đoạn và nhúng để dễ dàng truy xuất.

Giải pháp của NVIDIA không chỉ trích xuất văn bản mà còn nhận dạng các thành phần và cấu trúc trực quan như đồ thị và bảng, chuyển đổi dữ liệu trước đây bị cô lập thành thông tin có cấu trúc, có thể truy cập được. Phương pháp hiểu tài liệu toàn diện này được thiết kế để nâng cao quản lý kiến ​​thức doanh nghiệp bằng cách chuyển đổi tài liệu tĩnh thành tài sản động hỗ trợ các ứng dụng AI tạo sinh và ra quyết định sáng suốt.

Đường ống trích xuất NeMo Retriever có sẵn thông qua NVIDIA's AI Blueprint for RAGs và các tổ chức cũng có quyền truy cập vào các dịch vụ vi mô riêng biệt để trích xuất, nhúng và xếp hạng lại trên nền tảng xây dựng của NVIDIA. Nỗ lực này nhằm mục đích cải thiện chất lượng dữ liệu và thúc đẩy chu kỳ làm giàu liên tục của các mô hình AI và dữ liệu mà chúng tạo ra.