Thế hệ tăng cường truy xuất đang làm rung chuyển AI như thế nào

Trong thế giới năng động của trí tuệ nhân tạo và AI thế hệ (GenAI), thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) đang nổi lên như một thế lực đột phá. Mặc dù ChatGPT đã dân chủ hóa quyền truy cập vào các kết quả khoa học dữ liệu, nhưng việc tạo hoặc sửa đổi các mô hình GenAI ban đầu vẫn là điều khó nắm bắt đối với tất cả ngoại trừ các tổ chức lớn nhất. RAG đang giúp tất cả mọi người có thể tiếp cận AI, thúc đẩy đổi mới, cho phép mở rộng quy mô và cung cấp quyền truy cập dữ liệu theo thời gian thực. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao RAG được ca ngợi là nhà dân chủ hóa tuyệt vời trong ngành AI và cách nó nắm giữ tiềm năng cách mạng hóa các ngành trên nhiều lĩnh vực. Chào mừng bạn đến với tương lai của AI, nơi mọi tổ chức đều có thể kiểm soát hành trình AI của mình bằng cách khai thác sức mạnh của thế hệ tăng cường truy xuất.

Cho phép truy cập nhiều hơn với RAG

Theo truyền thống, các mô hình AI tổng quát bị giới hạn ở dữ liệu đào tạo của chúng. Bất kỳ sửa đổi hoặc tinh chỉnh nào đều cần có nhà khoa học dữ liệu, đây có thể là nguồn tài nguyên rất khan hiếm và đắt tiền. Điều khiến RAG trở nên mạnh mẽ là nó hoạt động như một cầu nối, kết nối người dùng với nguồn thông tin khổng lồ và cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp hơn. Điều này làm cho công nghệ AI hiệu quả hơn và dễ sử dụng hơn, bất kể kỹ năng kỹ thuật của một người. Nhưng điều thực sự làm nên sự khác biệt của RAG là khả năng thích ứng của nó. Người dùng có thể tùy chỉnh RAG để truy cập và sử dụng nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài khác nhau, nghĩa là nó có thể được điều chỉnh để phù hợp với các nhu cầu kinh doanh khác nhau trong các ngành khác nhau. Tính linh hoạt này là yếu tố thay đổi cuộc chơi, mang lại các giải pháp AI có giá trị trong tầm tay của các doanh nghiệp lớn và nhỏ. Ngoài ra, RAG đơn giản hóa quá trình tinh chỉnh các mô hình AI, giúp chúng ít tốn tài nguyên hơn và thân thiện với người dùng hơn.

Tăng tốc đổi mới AI sáng tạo

RAG cũng đang cách mạng hóa cách các tổ chức triển khai AI tổng hợp, đưa sự đổi mới vào hoạt động của họ. Nói một cách đơn giản, RAG là công cụ giúp AI thông minh hơn và hiệu quả hơn. Nó thực hiện điều này bằng cách kết nối các hệ thống AI với dữ liệu duy nhất của tổ chức, cho phép các hệ thống này tạo ra các phản hồi vừa chính xác hơn vừa phù hợp hơn với ngữ cảnh. Khả năng thích ứng này làm cho RAG trở thành tài sản vô giá trong nhiều ngành khác nhau, vì nó có thể được điều chỉnh để phù hợp với các nhu cầu kinh doanh khác nhau và cho phép sử dụng AI tổng hợp cho các trường hợp sử dụng bổ sung cần bối cảnh bổ sung đó. Bằng cách đặt AI vào chuyên môn riêng của tổ chức, RAG giúp vượt qua các rào cản trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các giao diện người dùng thực sự hữu ích.

RAG cải thiện khả năng mở rộng như thế nào

Bằng cách cung cấp dữ liệu bổ sung cho các mô hình ngôn ngữ lớn, RAG tạo điều kiện nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng mà không yêu cầu đào tạo lại mô hình. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp có thể mở rộng triển khai AI hiệu quả hơn, điều chỉnh khi nhu cầu của họ tăng lên. Ngoài ra, khả năng rút dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài khác nhau của RAG cho phép nó thích ứng với các nhu cầu và ứng dụng đa dạng, mở rộng mô hình để tiếp cận các trường hợp sử dụng mới. Từ góc độ kinh doanh, điều này dân chủ hóa AI, giúp các tổ chức thuộc mọi quy mô có thể tiếp cận nó. Nó cho phép họ tận dụng các công nghệ AI tiên tiến mà không cần phân bổ nguồn lực lớn, từ đó tạo ra một sân chơi bình đẳng.

Cung cấp khả năng thời gian thực với RAG

Việc kích hoạt các khả năng trong thời gian thực là rất quan trọng để áp dụng AI tổng quát vào nhiều trường hợp sử dụng kinh doanh ngày nay. RAG cho phép truy xuất và tích hợp nhanh chóng dữ liệu từ nhiều nguồn bên ngoài khác nhau vào quy trình tạo, đảm bảo các phản hồi được cập nhật và phù hợp với ngữ cảnh. Chức năng thời gian thực này có nghĩa là các doanh nghiệp có thể tận dụng AI để cung cấp thông tin chuyên sâu ngay lập tức, đưa ra quyết định kịp thời và cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa ngay lập tức, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và trải nghiệm của khách hàng. Hơn nữa, khả năng này cho phép suy luận diễn ra ở bất cứ nơi nào hoạt động kinh doanh diễn ra và giảm đáng kể nhu cầu về tài nguyên tính toán khổng lồ cũng như kiến ​​thức chuyên môn thường được yêu cầu cho các ứng dụng AI thời gian thực. Do đó, RAG đang làm cho AI hiệu quả hơn, phản ứng nhanh hơn và dễ dàng truy cập hơn trên mọi lĩnh vực của doanh nghiệp—cho phép những người lao động tri thức và triển khai biên được hưởng lợi từ AI tạo ra theo thời gian thực.

Dell Technologies hỗ trợ các tổ chức trên hành trình AI của họ

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đều có thể khai thác sức mạnh của RAG để đạt được các mục tiêu AI của mình trong khi vẫn duy trì chủ quyền dữ liệu. Tại Dell Technologies, chúng tôi tin rằng bằng cách đưa AI vào dữ liệu của bạn, chúng tôi có thể giúp bạn đạt được kết quả tốt nhất. Với chuyên môn đầu ngành và danh mục toàn diện trải dài từ máy tính để bàn đến trung tâm dữ liệu và đám mây, Dell là đối tác lý tưởng để thực hiện hành trình biến đổi này.¹ Các dịch vụ của chúng tôi được thiết kế để hỗ trợ bạn từng bước, đảm bảo tích hợp liền mạch AI vào doanh nghiệp của bạn hoạt động. Hơn nữa, hệ sinh thái đối tác mở và sâu của chúng tôi nâng cao hơn nữa các dịch vụ của chúng tôi, cung cấp giải pháp toàn diện phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Với Dell là đối tác của bạn, bạn có thể tự tin điều hướng sự phức tạp của việc áp dụng AI, tận dụng sức mạnh của RAG để thúc đẩy tăng trưởng, đổi mới và lợi thế cạnh tranh trong doanh nghiệp của bạn.

Hãy bắt đầu với RAG ngay hôm nay và tìm hiểu thêm về giá trị của RAG.

¹  Dựa trên phân tích của Dell, tháng 8 năm 2023. Dell Technologies cung cấp các giải pháp phần cứng được thiết kế để hỗ trợ khối lượng công việc AI từ PC máy trạm (di động và cố định) đến Máy chủ dành cho Điện toán hiệu năng cao, Lưu trữ dữ liệu, Cơ sở hạ tầng được xác định bằng phần mềm trên nền tảng đám mây, Bộ chuyển mạch mạng, Bảo vệ dữ liệu , HCI và Dịch vụ.