Превращение корпоративных данных в действенные знания с помощью NVIDIA NeMo Retriever В современном...
Превращение корпоративных данных в действенные знания с помощью NVIDIA NeMo Retriever
В современном бизнесе точная и актуальная информация является ключевым фактором для принятия обоснованных решений. Однако, с ростом объема данных, предприятия сталкиваются с проблемой эффективного хранения, индексирования и доступа к этим данным. По прогнозам IDC Global DataSphere Forecast 2023, в 2024 году будет создано 11 зеттабайт уникальных корпоративных данных, а к 2027 году этот объем вырастет до 20 зеттабайт, из которых 83% будут неструктурированными, а половина — аудио- и видеоданными.
Для решения этой проблемы NVIDIA предлагает NeMo Retriever — коллекцию микросервисов, обеспечивающих семантический поиск корпоративных данных для получения точных и актуальных ответов с помощью технологии извлечения и дополнения (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Эти микросервисы построены на основе CUDA, NVIDIA TensorRT, NVIDIA Triton Inference Server и других SDK из набора программного обеспечения NVIDIA для максимальной простоты использования, надежности и производительности.
Что такое NVIDIA NeMo Retriever?
NeMo Retriever — это часть платформы NVIDIA NeMo, предназначенной для разработки пользовательских генеративных AI-приложений. Он включает в себя микросервисы для:
Преимущества использования NeMo Retriever
NVIDIA NeMo Retriever предлагает предприятиям эффективный способ превращения корпоративных данных в действенные знания. С помощью этих микросервисов предприятия могут ускорить процесс извлечения информации, повысить точность и актуальность ответов на бизнес-вопросы и сократить время и усилия, необходимые для ручного поиска и компиляции информации. Примеры использования NeMo Retriever демонстрируют его потенциал в различных областях, от анализа уязвимостей программного обеспечения до решения технических проблем.
Дополнительные ресурсы
https://developer.nvidia.com/blog/tran...retriever/
https://developer.nvidia.com/blog/deve...idia-nemo/
https://developer.nvidia.com/nemo-retriever
https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-ret...iever-nim/
https://www.bigdatawire.com/this-just-...d-by-data/
---
Примечание: Этот текст представляет собой расширенную версию статьи, основанной на материалах, предоставленных в ссылках. Он включает в себя основные идеи и концепции, изложенные в исходной статье, и дополнен дополнительными примерами и ресурсами для более глубокого понимания темы.
В современном бизнесе точная и актуальная информация является ключевым фактором для принятия обоснованных решений. Однако, с ростом объема данных, предприятия сталкиваются с проблемой эффективного хранения, индексирования и доступа к этим данным. По прогнозам IDC Global DataSphere Forecast 2023, в 2024 году будет создано 11 зеттабайт уникальных корпоративных данных, а к 2027 году этот объем вырастет до 20 зеттабайт, из которых 83% будут неструктурированными, а половина — аудио- и видеоданными.
Для решения этой проблемы NVIDIA предлагает NeMo Retriever — коллекцию микросервисов, обеспечивающих семантический поиск корпоративных данных для получения точных и актуальных ответов с помощью технологии извлечения и дополнения (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Эти микросервисы построены на основе CUDA, NVIDIA TensorRT, NVIDIA Triton Inference Server и других SDK из набора программного обеспечения NVIDIA для максимальной простоты использования, надежности и производительности.
Что такое NVIDIA NeMo Retriever?
NeMo Retriever — это часть платформы NVIDIA NeMo, предназначенной для разработки пользовательских генеративных AI-приложений. Он включает в себя микросервисы для:
- Ингестиции больших объемов документов в формате PDF, офисных документов и других текстовых файлов.
- Кодирования и хранения этих документов для семантического поиска.
- Взаимодействия с существующими реляционными базами данных.
- Поиска релевантных фрагментов информации для ответа на бизнес-вопросы.
Преимущества использования NeMo Retriever
- Ускорение процесса извлечения информации из огромных объемов данных.
- Повышение точности и актуальности ответов на бизнес-вопросы.
- Сокращение времени и усилий, необходимых для ручного поиска и компиляции информации.
- Повышение эффективности работы сотрудников за счет предоставления им быстрого и простого доступа к релевантной информации.
- Анализ уязвимостей программного обеспечения: автоматизация процесса поиска и анализа информации о уязвимостях с помощью NeMo Retriever и NVIDIA Morpheus.
- Решение технических проблем: предоставление инженерам быстрого доступа к релевантной информации для диагностики и решения технических проблем.
- Улучшение процесса технической диагностики за счет использования NeMo Retriever для поиска и анализа информации из различных источников.
- Опробуйте NeMo Retriever микросервисы через каталог API NVIDIA.
- Изучите примеры генеративных AI-приложений на сайте NVIDIA.
- Перейдите от пилотного проекта к производству с помощью руководства «How to Take a RAG Application from Pilot to Production in Four Steps».
NVIDIA NeMo Retriever предлагает предприятиям эффективный способ превращения корпоративных данных в действенные знания. С помощью этих микросервисов предприятия могут ускорить процесс извлечения информации, повысить точность и актуальность ответов на бизнес-вопросы и сократить время и усилия, необходимые для ручного поиска и компиляции информации. Примеры использования NeMo Retriever демонстрируют его потенциал в различных областях, от анализа уязвимостей программного обеспечения до решения технических проблем.
Дополнительные ресурсы
- Документация: подробная информация о NeMo Retriever и его микросервисах.
- Примеры кода: примеры генеративных AI-приложений, использующих NeMo Retriever.
- Руководства: пошаговые инструкции по использованию NeMo Retriever для решения различных задач.
https://developer.nvidia.com/blog/tran...retriever/
https://developer.nvidia.com/blog/deve...idia-nemo/
https://developer.nvidia.com/nemo-retriever
https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-ret...iever-nim/
https://www.bigdatawire.com/this-just-...d-by-data/
---
Примечание: Этот текст представляет собой расширенную версию статьи, основанной на материалах, предоставленных в ссылках. Он включает в себя основные идеи и концепции, изложенные в исходной статье, и дополнен дополнительными примерами и ресурсами для более глубокого понимания темы.