生成式AI公司Galileo推出检索增强生成工具
**划重点:**
1. 🚀 Galileo发布了检索增强生成(RAG)和代理分析解决方案,旨在帮助企业开发可信赖的人工智能(AI)解决方案。
2. 🔍 RAG系统通过在大型语言模型(LLMs)的通用知识基础上添加领域特定上下文,提供领域特定结果。
3. 🔄 Galileo的工具通过将先进的见解和度量嵌入用户现有工作流中,提供对RAG工作流的每个阶段的可见性,实现快速评估、错误检测和迭代。
生成式AI公司Galileo最近推出了一项新的工具,旨在帮助企业开发可信赖的人工智能(AI)解决方案。这项名为检索增强生成(RAG)和代理分析的解决方案旨在应对RAG系统的复杂性,该系统已成为大型语言模型(LLMs)开发者越来越受欢迎的工具。
RAG系统通过将大型语言模型的通用知识与领域特定上下文相结合,使其能够提供领域特定的结果。然而,RAG系统的复杂性和多个组成部分的运作需要繁重的手动评估,而它们的内部运作对于AI构建者来说可能有点像黑匣子。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney
Galileo的新工具改变了这一流程,通过将先进的见解和度量嵌入用户现有的工作流中,通过直观的Galileo用户界面轻松访问,提供对RAG工作流的每个阶段的可见性,并实现快速评估、错误检测和迭代。
Vikram Chatterji,Galileo的首席执行官兼创始人表示:“Galileo的RAG & Agent Analytics对于那些渴望加速开发并完善他们的RAG流水线的AI从业者来说是一个改变游戏规则的工具。简化这一过程对于渴望降低成本并在AI响应中减少幻觉的AI领导者至关重要。”
这一新工具的推出正值许多公司在涉足AI系统时“采用爆破式”策略。报道指出,使用成本高昂的大型语言模型(LLMs)如OpenAI的GPT-4进行日常任务,特别是对于对影响较小或复杂性较低的任务,可能有些过火。因此,AI的商业应用未来可能在具有更少参数但在专业任务上表现良好的小型模型中。
对于AI要实现“真正民主化”,报道指出,它需要建立在更小、更具成本效益的系统之上,这正是OpenAI、谷歌和苹果等公司希望商业化的方向。
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