AI ファクトリー向けの検索拡張生成 (RAG)

従来の製造工場と同様に、AI ファクトリーは、サーバー、GPU、DPU、ストレージの綿密に調整されたインフラストラクチャを通じて AI 出力とモデルを構築するように設計されています。 トレーニングと推論をサポートする AI ファクトリーは、大規模な AI アプリケーションの開発に不可欠です。 ただし、RAG を組み込んで出力のコンテキスト関連性を高めると、AI ファクトリーの真の可能性が解き放たれます。

始める前に、検索拡張生成を定義しましょう。 RAG は、独自のデータを組み込んで AI モデルを補完し、コンテキストを認識した AI 出力を提供する AI 技術です。 アプリケーションの展開が分散化され、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境でホストされるようになると、企業のデータはあらゆる場所に存在します。 AI 向けデータの戦略的優位性を活用したい組織にとって、関連データをどのように接続して大規模言語モデル (LLM) などの AI モデルへの入力を増強するかという疑問が生じます。 組織は、この問題を解決し、AI モデルから分散データ サイロまでの安全な高速道路を作成するために RAG に注目しています。 これにより、最新の情報にアクセスできるようになり、出力がタイムリーになり、状況を認識し、より正確になります。 これがないと、微調整された AI モデルであっても、トレーニングが完了するとすぐに頻繁に変更される最新の情報にアクセスできなくなります。

いくつかの例を挙げてください。 考慮すべき 2 つは、視覚ベースの自動運転車と、リクエストのコンテキスト関連性の欠如から幻覚を起こしたり推測したりする LLM です。

自動運転車の場合、歩行者、自転車、他の自動車が走行する道路を安全に移動するには、車両の位置と周囲の絶えず変化する環境に基づくリアルタイムのデータを推論に含める必要があります。 LLM の場合、顧客サポート チャットボットの例を使用すると、変更ログ、ナレッジ ベース、システム ステータス、テレメトリなどの製品情報へのアクセスと、サポート チケット、購入履歴、顧客プロファイルなどの固有の顧客情報を組み合わせることで、一般的な LLM 応答が貴重な出力に変換されます。