Agentic RAG: Tại sao lại có sự ồn ào như vậy?

Sự quan tâm đến Agentic AI rất lớn. John Roese, Giám đốc công nghệ toàn cầu kiêm Giám đốc AI của Dell đã đi xa hơn khi tuyên bố “Agentic” là từ của năm. Đằng sau tất cả những điều này là gì và làm thế nào bạn có thể tận dụng tốt nhất Agentic AI? Tiềm năng của Agentic AI rất dễ nắm bắt. Ai lại không muốn một trợ lý hỗ trợ AI có thể xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giá trị thấp một cách tự động? Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã và đang cân nhắc làm thế nào để các chức năng chính của họ phản ứng nhanh hơn và hợp lý hơn, dành sức mạnh của con người cho các hoạt động phức tạp và có giá trị cao hơn. 

Agentic AI là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Trước tiên, chúng ta hãy định nghĩa thuật ngữ này. Công nghệ AI Agentic là sự phát triển của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp năng lượng cho các hệ thống AI tạo sinh. Thay vì đưa ra một loạt các truy vấn (hoặc ‘lời nhắc’ theo cách nói của AI) cho LLM, với Agentic AI, bạn cung cấp hướng dẫn chung và hệ thống AI Agentic phân tích vấn đề thành một loạt các nhiệm vụ, đánh giá kết quả của từng nhiệm vụ để hướng dẫn thêm cho quá trình và kết quả cuối cùng. Điều quan trọng là các hệ thống AI Agentic cung cấp nhiều quyền tự chủ hơn so với các phương pháp AI trước đó. 

Xác định nhiệm vụ hoàn hảo cho Agentic AI

Những loại nhiệm vụ nào phù hợp với Agentic AI? Theo thời gian, khả năng sẽ khá rộng, nhưng công nghệ này vẫn còn ở giai đoạn đầu, vì vậy bạn có thể muốn tập trung vào các nhiệm vụ mà bạn không phải lo lắng quá nhiều về việc các tác nhân đi chệch hướng. Hãy nghĩ về các nhiệm vụ tầm thường, giá trị thấp mà hầu hết các học viên coi là công việc nặng nhọc, đặc biệt là các chức năng và học viên có giá trị cao phải đối mặt. Ví dụ, bạn có thể muốn khám phá các giải pháp agentic để nhóm bán hàng sử dụng cho các nhiệm vụ hành chính như báo cáo chi phí hoặc tóm tắt thông tin web về khách hàng của họ.    

Hợp lý hóa quy trình làm việc với bản đồ luồng giá trị

Vì vậy , bước đầu tiên là hãy suy nghĩ cẩn thận về các chức năng kinh doanh có giá trị cao của bạn và nhiệm vụ nào có giá trị và nhiệm vụ nào là công việc nặng nhọc. Các chuyên gia của Dell Services có thể hỗ trợ bằng cách tiếp cận kỹ thuật quy trình công việc được gọi là lập bản đồ luồng giá trị. Với lập bản đồ luồng giá trị, các chuyên gia của Dell sẽ làm việc với bạn để xác định GenAI có thể hợp lý hóa, đẩy nhanh và cải thiện hoạt động ở đâu và như thế nào bằng cách thông báo, thực hiện hoặc tự động hóa một số chức năng trong quy trình công việc đã chuyển đổi. Điều này giúp bạn xác định chính xác những phần nào của quy trình công việc có thể hưởng lợi nhiều nhất từ ​​Agentic AI. 

Bắt đầu với Agentic AI: Vai trò của RAG

Bây giờ bạn đã nắm rõ nơi bạn muốn tập trung vào Agentic AI, cách tốt nhất để bắt đầu với công nghệ này là gì? Nhiều tổ chức đã bắt đầu với AI bằng cách sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG). Với RAG, bạn có thể tích hợp dữ liệu doanh nghiệp cụ thể cho một trường hợp sử dụng cụ thể để các truy vấn đến mô hình ngôn ngữ lớn AI sẽ cung cấp phản hồi cụ thể theo ngữ cảnh tốt hơn. Bây giờ các giải pháp Agentic RAG đã khả dụng, đây là một cách tuyệt vời để bắt đầu với Agentic AI.   

Agentic RAG: Nâng cao khả năng ra quyết định và hiểu biết sâu sắc

Agentic RAG hoạt động như thế nào? Agentic RAG cải thiện khả năng truy xuất và giá trị của phản hồi RAG bằng các quy trình làm việc tự động tinh chỉnh các phản hồi RAG với những hiểu biết sâu sắc hơn từ dữ liệu bổ sung. Một tác nhân tập trung vào việc truy xuất thông tin chung hơn từ web để có bối cảnh rộng hơn, trong khi một tác nhân khác tập trung vào việc truy xuất dữ liệu doanh nghiệp mà bạn đã thêm vào giải pháp RAG để đưa ra phản hồi chính xác hơn. Các quy trình làm việc tự động này có thể cải thiện việc ra quyết định đồng thời cung cấp các đầu ra rõ ràng hơn, đa mô hình bao gồm biểu đồ, hình ảnh và bảng. 

Năm ngoái, Dell Technologies đã giới thiệu các giải pháp RAG và dịch vụ chuyên nghiệp để giúp các tổ chức CNTT dễ dàng thử nghiệm RAG hơn, như một phần của Dell AI Factory với NVIDIA. Dựa trên nền tảng này, giờ đây khách hàng có thể mở rộng các giải pháp RAG của mình với Agentic RAG trên Dell AI Factory với NVIDIA . Và tất nhiên, chúng tôi cũng đang mở rộng Dịch vụ tăng tốc cho RAG để hỗ trợ Agentic RAG và triển khai giải pháp nhanh chóng cũng như tích lũy kinh nghiệm với Agentic AI. Vì vậy, giống như RAG là một cách tuyệt vời để thúc đẩy thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn, Agentic RAG là một cách tuyệt vời để tinh chỉnh những thông tin chi tiết đó và tích lũy kinh nghiệm với Agentic AI. thử nghiệm với Agentic AI. 

Dell Technologies: Đối tác của bạn trong đổi mới AI của Agentic

Bạn muốn tìm hiểu thêm? Hãy đến thăm gian hàng Dell Technologies tại NVIDIA GTC, nơi chúng tôi sẽ trình diễn giải pháp và nơi bạn có thể gặp gỡ các chuyên gia AI từ nhóm dịch vụ chuyên nghiệp của chúng tôi.