Günümüzde işletmeler, her zamankinden daha fazla multimodel veri üretiyor ve depoluyor. Ancak geleneksel bilgi erişim sistemleri, esasen metin odaklı kalmaya devam ediyor. Bu sistemler yazılı içeriklerden içgörüler sunabiliyor, fakat belgelerdeki tablolar, grafikler ve infografikler gibi önemli verilerin yeterince çıkarımını yapamıyorlar. Bu unsurlar çoğu zaman belgenin en bilgilendirici kısımlarını oluşturuyor.
Multimodal bir bilgi erişim sistemi olmadan, bilgi temelli üretim (RAG) kullanıcıları, bu karmaşık veri formatlarında gizli kalan kritik içgörülerden mahrum kalma riski taşıyor, bu da işletmelerin bilgi erişiminde ciddi bir gözden kaçırma sorununa yol açıyor. İşte bu noktada NVIDIA AI Blueprint for RAG devreye giriyor.
Bu yazıda, RAG için AI Blueprint’in en son yeniliklerini keşfedecek ve arka planda çalışan temel teknoloji olan NVIDIA NeMo Retriever’a derinlemesine bir bakış atacağız. NVIDIA ortaklarının, bu blueprint’i kullanarak multimodel verileri etkili bir şekilde çıkarma, indeksleme ve sorgulama yöntemlerini nasıl uyguladıklarını göreceğiz.
Blueprint’in İçinde: Hızlı Veri Çıkarma ve Doğru Bilgi Erişimi
AI Blueprint for RAG, geliştiricilerin kurumsal verilere özel büyük ölçekli, bağlam odaklı bilgi erişim hatları oluşturmalarına imkan tanıyan GPU hızlandırmalı bir referans örneğidir. Bir kuruluşun mevcut bilgi tabanı ile büyük dil modellerini (LLM) birleştirmek, modern üretken AI uygulamaları için kritik olan doğruluğu ve verimliliği artırır. Bu bölüm, etkili ve ölçeklenebilir veri çıkarımı, optimize edilmiş erişim performansı ve gelişmiş kurumsal yetenekleri sağlayan ana teknolojilere ışık tutmaktadır.
Multimodal Veri Çıkarma
Blueprint, yalnızca metinle sınırlı kalmaz; grafikler, tablolar ve infografikler gibi çeşitli veri türlerini de işleyebilir. Bu farklı modaliteler, NVIDIA’nın NIM (NVIDIA Intelligent Machines) ile yönetilir. Bu sayede, işletmeler geniş yelpazedeki kurumsal belgelerden içgörüler yakalayabilirler.
Yeni NeMo Retriever çıkarım, gömme ve yeniden derecelendirme mikro hizmetlerinden yararlanarak, multimodal veri çıkarımında %15’lik bir verim artışı gösteriyor. Bu, sonuca giden süreci hızlandırıyor ve işletmelerin gerçek zamanlı karar verme için en güncel bilgilere sürekli erişimini sağlıyor.
Hızlı ve Doğru Bilgi Erişimi
Veri çıkarıldıktan sonra, hızlı erişim için verilerin verimli bir şekilde indekslenmesi ve depolanması gerekir. RAG için AI Blueprint, NVIDIA cuVS kullanarak ölçeklenebilir indekslerin oluşturulmasını hızlandırır, böylece büyük veri kümeleri hızlı bir şekilde ve minimum gecikme süresi ile indekslenebilir. Blueprint, geleneksel anahtar kelime tabanlı (sparse) arama ile en yakın komşu (dense) vektör aramasını birleştiren hibrit bir arama stratejisi kullanarak erişim performansını daha da optimize eder.
Ayrıca, NeMo Retriever, dinamik uzunluk ve uzun bağlam desteği ile depolama verimliliğini artırarak %35 oranında depolama gereksinimlerini azaltır. Bu, operasyonel maliyetleri düşürürken aynı zamanda büyük veri hacimlerinde bile erişim hızını korur. Geliştiriciler, indekslemeyi hızlandırmak için GPU kullanımından yararlanarak, %7 oranında daha iyi indeksleme verimliliği elde ederler.
Gelişmiş Kurumsal Yetenekler
AI Blueprint for RAG, yalnızca hız ve ölçeklenebilirlik değil, aynı zamanda karmaşık iş akışlarını yönetme ve küresel operasyonları destekleme ihtiyacı olan işletmeler için de önemli özellikler sunar.
Çeşitli, küresel bir kitleye hitap eden organizasyonlar için, blueprint çok dilli ve çapraz dilli erişimi destekler, böylece farklı bölgelerde ve dillerde müşteri hizmeti sunmayı kolaylaştırır.
Ayrıca, modern AI sistemlerinin önemli bir boyutu, zamanla bağlamı koruma yeteneğidir. Blueprint, insanların çoklu oturumlar arasında bağlamı koruyarak, sezgisel sanal asistanlar ve sohbet botları oluşturmak için gerekli olan kesintisiz bir etkileşim deneyimi sağlar.
Son olarak, bu blueprint, kullanıcıların sistemleri optimize etmeleri ve performansı izlemeleri için gerekli olan izleme ve gözleme araçları içerir. Sorumlu AI yönlendirmeleriyle hizalı, fotokopyalar oluşturmak için NVIDIA NeMo Guardrails mikro hizmetlerinden yararlanır.
RAG ile Geleceğinizi Güvence Altına Alın
AI alanı hızla evrim geçiriyor. Zeki bilgi erişim sistemlerini benimsemeyen işletmeler, geride kalma riski taşıyor. NVIDIA AI Blueprint for RAG, yalnızca bir güncelleme değil, aynı zamanda ölçeklenebilir, multimodal ve yüksek performanslı bilgi erişimine yönelik temel bir değişimdir.
Geliştiricilerin kendi kurumsal düzeyde bilgi erişim sistemlerini oluşturmasına olanak tanıyan NeMo Retriever mikro hizmetlerini araştırabilirler. Bu mikro hizmetler artık AWS SageMaker, Google Cloud Provider GKE ve Azure Marketplace‘da da mevcuttur.
Geleceğe hazır bir yerleşim için NVIDIA AI Enterprise için 90 günlük ücretsiz deneme taleplerinizi iletebilirsiniz.
