NVIDIA 开发基于 RAG 的 LLM 工作流以增强 AI 解决方案
realtime news Oct 29, 2024 05:25
NVIDIA 正在通过开发基于 RAG 的问答 LLM 工作流来提升 AI 功能，提供有关系统架构和性能改进的见解。
NVIDIA 正在通过开发基于检索增强生成（RAG）的问答大型语言模型（LLMs）工作流，推动 AI 技术的进步。根据 NVIDIA 的说法，该计划旨在增强系统架构并改善系统能力与用户期望之间的对齐。
基于 RAG 的工作流革新 AI
RAG 解决方案的快速发展正在改变 AI 与用户的交互方式，尤其是在执行传统范围之外的任务，如文档翻译和代码编写。NVIDIA 的方法允许高效执行这些任务，同时最大限度地减少延迟和 token 使用。
为满足用户对网络搜索和摘要功能的需求，NVIDIA 整合了 Perplexity 的搜索 API，提高了应用程序的多功能性。公司分享了一种基本架构，用于展示可以处理各种问题的聊天应用程序。
利用 NVIDIA NIM 微服务
NVIDIA 的项目使用 NIM 微服务高效部署多个模型，包括部署 llama-3.1-70b-instruct 模型。此部署由配备 A100 的 NVIDIA 节点支持，确保最小的延迟和高可用性，即使没有专门的机器学习工程师。
通过使用 NVIDIA 的 API，开发人员可以轻松将这些服务集成到自己的项目中，具体介绍可参见 NVIDIA 博客。
创新使用 LlamaIndex 和 Chainlit
NVIDIA 的开发还强调使用 LlamaIndex 的 Workflow 事件，这些事件提供了一种事件驱动的、基于步骤的方法来管理应用程序的执行流程。此集成简化了扩展应用程序的过程，同时保留了向量存储和检索器等基本功能。
Chainlit 是系统的另一个重要部分，它提供了一个用户友好的界面，其中包含进度指示器和步骤摘要等功能，增强了用户体验。其对企业认证和数据管理的支持进一步巩固了其在 NVIDIA 工作流架构中的作用。
项目部署和增强
有兴趣部署类似项目的开发人员可以访问 NVIDIA 在 GitHub 上的资源，并按照详细说明设置环境和依赖项。该架构支持多模态输入和用户聊天历史，并具有进一步增强的潜力，如 RAG 重新排序和错误处理。
创新的机会
NVIDIA 通过 NVIDIA 和 LlamaIndex 开发者竞赛鼓励创新，邀请开发者使用这些技术创建 AI 驱动的解决方案。参赛者有机会赢取令人兴奋的奖品，包括 NVIDIA GPU 和开发积分。
对于希望深入了解这些进步的人，NVIDIA 提供了详尽的文档和示例，促进 AI 领域的创新和合作社区。
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