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

Giống như một hệ thống GPS lỗi thời, các tác nhân AI thường gặp khó khăn với dữ liệu huấn luyện tĩnh, và khi dữ liệu đó trở nên cũ kỹ, nó sẽ dẫn đến các vấn đề như tạo ra thông tin sai lệch, sử dụng thông tin lỗi thời và gặp phải lỗ hổng kiến thức. Để giải quyết những thách thức này, khái niệm kiến thức động được giới thiệu, cho phép các tác nhân AI truy cập các bản cập nhật theo thời gian thực và thích ứng với môi trường dữ liệu luôn thay đổi.

CEO NVIDIA, Jensen Huang, nhấn mạnh sự tinh vi ngày càng tăng của các tác nhân AI, mô tả chúng là ""robot thông tin"". Chúng có khả năng nhận thức, suy luận, lập kế hoạch và hành động. Các tác nhân này được thiết kế để hiểu các vấn đề phức tạp và thực hiện các nhiệm vụ bằng nhiều công cụ kỹ thuật số khác nhau. Việc giới thiệu công nghệ thế hệ tăng cường tìm kiếm (RAG) cho phép các tác nhân AI khám phá và khai thác kiến thức động, cải thiện độ chính xác và khả năng ra quyết định của chúng.

Sự khác biệt giữa RAG truyền thống và RAG dựa trên tác nhân là tác nhân AI đóng vai trò chủ động trong việc quản lý tìm kiếm thông tin. Trong khi RAG truyền thống chỉ bao gồm một quy trình truy vấn và phản hồi đơn giản, RAG dựa trên tác nhân kết hợp khả năng suy luận của tác nhân, tinh chỉnh các truy vấn và quản lý ngữ cảnh theo thời gian, giúp nó phù hợp cho các tác vụ phức tạp như điều tra và sửa lỗi mã.

Cốt lõi của hệ thống tri thức động này là các công cụ truy vấn AI. Chúng kết nối các tác nhân AI với các nguồn dữ liệu khổng lồ và được cập nhật liên tục. Các công cụ này xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, thu thập thông tin chính xác và cho phép học tập liên tục. Các công cụ này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo các tác nhân AI có quyền truy cập vào thông tin mới nhất và phù hợp nhất để đưa ra quyết định hiệu quả.

Lợi ích của RAG đối với các tác nhân AI bao gồm độ chính xác được cải thiện, tính liên quan theo thời gian thực, khả năng hiểu ngữ cảnh được nâng cao, khả năng thích ứng được cải thiện, giảm lỗi, kiến thức có thể mở rộng, đa phương thức và bảo mật được nâng cao. NVIDIA đi đầu trong sự phát triển này, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ phần mềm để đẩy nhanh quá trình phát triển các tác nhân AI chạy trên RAG và các công cụ truy vấn AI nền tảng của chúng. Những đóng góp của NVIDIA bao gồm NVIDIA AI Blueprint for RAG, dịch vụ vi mô NeMo Retriever và NeMo Agent Toolkit, tất cả đều được thiết kế để hỗ trợ phát triển các tác nhân AI thông minh và tự động trong nhiều ngành công nghiệp.