Gli agenti AI stanno rapidamente emergendo come risorse indispensabili nella forza lavoro moderna, pronti a rivoluzionare il modo in cui operano i lavoratori della conoscenza e dei servizi. Questi compagni di squadra digitali sono progettati per integrarsi perfettamente nei flussi di lavoro esistenti, in grado di eseguire una vasta gamma di compiti, tra cui:
- Elaborazione degli ordini: Gestione ed elaborazione efficiente degli ordini dei clienti, semplificazione delle operazioni e riduzione dell’intervento manuale.
- Scoperta delle informazioni: Identificazione e recupero rapido di informazioni pertinenti da vasti set di dati, consentendo processi decisionali e approfondimenti basati sui dati.
- Esecuzione proattiva delle attività: Anticipazione e risoluzione proattiva di potenziali problemi o opportunità, migliorando l’efficienza operativa complessiva e l’agilità.
A differenza dei tradizionali chatbot AI, gli agenti AI possiedono la capacità unica di eseguire azioni autonome con una supervisione umana minima. Questo livello di autonomia richiede solide capacità di elaborazione dei dati per garantire un processo decisionale accurato ed efficiente. Gli agenti si affidano a un flusso costante di dati per informare il loro ragionamento, il che può essere particolarmente impegnativo quando si ha a che fare con conoscenze proprietarie o informazioni in tempo reale in rapido cambiamento.
Affrontare la sfida dei dati: garantire l’accuratezza e l’affidabilità degli agenti
Una delle sfide critiche nello sviluppo e nell’implementazione di agenti AI è garantire un flusso costante di dati di alta qualità. Senza accesso a informazioni pertinenti e aggiornate da varie fonti, la comprensione di un agente può deteriorarsi, portando a risposte inaffidabili e a una riduzione della produttività. Ciò è particolarmente vero quando gli agenti devono accedere a conoscenze proprietarie archiviate dietro i firewall aziendali o utilizzare informazioni in tempo reale in rapido cambiamento.
Joey Conway, senior director del software di intelligenza artificiale generativa per le imprese presso Nvidia, ha sottolineato l’importanza della qualità dei dati, affermando: ‘Senza un flusso costante di input di alta qualità - da database, interazioni con gli utenti o segnali del mondo reale - la comprensione di un agente può indebolirsi, rendendo le risposte meno affidabili, il che rende gli agenti meno produttivi’.
NeMo Microservices: un toolkit completo per lo sviluppo di agenti AI
Per affrontare queste sfide e accelerare lo sviluppo e l’implementazione di agenti AI, Nvidia sta introducendo NeMo Microservices. Questa suite di strumenti include cinque componenti chiave:
Customizer: Facilita la messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), fornendo una velocità di trasmissione della formazione fino a 1,8 volte superiore. Ciò consente agli sviluppatori di adattare rapidamente i modelli a set di dati specifici, ottimizzando prestazioni e precisione. Il Customizer offre un’interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) che consente agli sviluppatori di curare i modelli in modo efficiente prima dell’implementazione.
Evaluator: Semplifica la valutazione dei modelli e dei flussi di lavoro AI in base a benchmark personalizzati e di settore. Con sole cinque chiamate API, gli sviluppatori possono valutare in modo completo le prestazioni delle loro soluzioni AI, assicurandosi che soddisfino gli standard richiesti.
Guardrails: Funge da rete di sicurezza, impedendo ai modelli o agli agenti AI di comportarsi in modi non sicuri o fuori limite. Ciò garantisce la conformità e il comportamento etico, aggiungendo solo mezzo secondo di latenza e fornendo un’efficienza di 1,4 volte superiore.
Retriever: Consente agli sviluppatori di creare agenti in grado di estrarre dati da vari sistemi ed elaborarli accuratamente. Ciò consente la creazione di complesse pipeline di dati AI, come la generazione aumentata di recupero (RAG), migliorando la capacità dell’agente di accedere e utilizzare informazioni pertinenti.
Curator: Consente agli sviluppatori di filtrare e perfezionare i dati utilizzati per addestrare i modelli AI, migliorando l’accuratezza del modello e riducendo i pregiudizi. Garantendo che vengano utilizzati solo dati di alta qualità, il Curator aiuta a creare agenti AI più affidabili ed efficaci.
Secondo Conway, ‘I microservizi NeMo sono facili da gestire e possono essere eseguiti su qualsiasi infrastruttura di calcolo accelerata, sia on-premise che sul cloud, fornendo al contempo sicurezza, stabilità e supporto di livello aziendale’.
Democratizzare lo sviluppo di agenti AI: accessibilità per tutti
Nvidia ha progettato gli strumenti NeMo pensando all’accessibilità, assicurandosi che gli sviluppatori con conoscenze generali di intelligenza artificiale possano sfruttarli tramite semplici chiamate API. Questa democratizzazione dello sviluppo di agenti AI consente alle aziende di costruire complessi sistemi multi-agente, in cui centinaia di agenti specializzati collaborano per raggiungere obiettivi unificati lavorando a fianco dei compagni di squadra umani.
Ampio supporto del modello: abbracciare l’ecosistema Open AI
I microservizi NeMo vantano un ampio supporto per una vasta gamma di modelli AI open source popolari, tra cui:
- La famiglia di modelli Llama di Meta Platforms Inc.
- La famiglia di modelli linguistici di piccole dimensioni Phi di Microsoft
- I modelli Gemma di Google LLC
- I modelli Mistral
Inoltre, Llama Nemotron Ultra di Nvidia, riconosciuto come un modello aperto leader per il ragionamento scientifico, la codifica e i benchmark di matematica complessa, è accessibile anche tramite i microservizi.
Adozione del settore: un ecosistema in crescita di partner
Numerosi fornitori di servizi AI leader hanno già integrato i microservizi NeMo nelle loro piattaforme, tra cui:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
Questa diffusa adozione sottolinea il valore e la versatilità dei microservizi NeMo nell’ecosistema AI. Gli sviluppatori possono iniziare immediatamente a utilizzare questi microservizi attraverso framework AI popolari come CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex e Llamastack.
Applicazioni del mondo reale: guidare il valore aziendale
I partner e le aziende tecnologiche di Nvidia stanno già sfruttando i nuovi microservizi NeMo per costruire piattaforme di agenti AI innovative e integrare compagni di squadra digitali, guidando un valore aziendale tangibile.
AT&T Inc.: Ha utilizzato NeMo Customizer ed Evaluator per mettere a punto un modello Mistral 7B per servizi personalizzati, prevenzione delle frodi e ottimizzazione delle prestazioni della rete, con conseguente maggiore precisione dell’agente AI.
BlackRock Inc.: Sta integrando i microservizi nella sua piattaforma tecnologica Aladdin per unificare la gestione degli investimenti attraverso un linguaggio di dati comune, migliorando l’efficienza e le capacità decisionali.
Approfondimento nei componenti dei microservizi NeMo
Per apprezzare appieno il potenziale di trasformazione dei microservizi NeMo, è essenziale approfondire ogni componente:
Customizer: adattamento di LLM per attività specifiche
Il microservizio Customizer è un punto di svolta per le organizzazioni che cercano di adattare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) alle loro esigenze specifiche. Affronta la sfida dei LLM per scopi generali che non sono sempre ideali per applicazioni di nicchia o set di dati proprietari.
Caratteristiche principali:
- Funzionalità di messa a punto: Consente agli sviluppatori di mettere a punto gli LLM utilizzando i propri dati, adattando la conoscenza e il comportamento del modello a attività specifiche.
- Maggiore velocità di trasmissione della formazione: Fornisce una velocità di trasmissione della formazione fino a 1,8 volte superiore rispetto ai tradizionali metodi di messa a punto, accelerando il processo di personalizzazione del modello.
- Interfaccia basata su API: Offre un’API intuitiva che consente agli sviluppatori di curare i modelli rapidamente, assicurandosi che siano ottimizzati per l’implementazione.
Vantaggi:
- Precisione migliorata: La messa a punto degli LLM con dati pertinenti migliora significativamente la precisione e le prestazioni in applicazioni specifiche.
- Tempi di sviluppo ridotti: La maggiore velocità di trasmissione della formazione e un’API semplificata riducono il tempo necessario per personalizzare i modelli.
- Maggiore efficienza: I modelli ottimizzati portano ad agenti AI più efficienti, in grado di fornire risultati migliori con meno risorse.
Evaluator: valutazione delle prestazioni del modello con sicurezza
Il microservizio Evaluator è progettato per semplificare il processo spesso complesso di valutazione delle prestazioni del modello AI. Fornisce un framework standardizzato per la valutazione dei modelli rispetto a benchmark personalizzati e di settore, garantendo che soddisfino gli standard richiesti.
Caratteristiche principali:
- Valutazione semplificata: Consente agli sviluppatori di valutare modelli e flussi di lavoro AI con sole cinque chiamate API, semplificando il processo di valutazione.
- Benchmark personalizzati e di settore: Supporta sia benchmark personalizzati su misura per applicazioni specifiche sia benchmark standard di settore per confronti più ampi.
- Reporting completo: Genera report dettagliati sulle prestazioni del modello, fornendo informazioni dettagliate sulle aree di miglioramento.
Vantaggi:
- Processo decisionale basato sui dati: Fornisce dati oggettivi per informare le decisioni sulla selezione, la formazione e l’implementazione del modello.
- Qualità del modello migliorata: Identifica le aree di miglioramento, portando a modelli AI di qualità superiore e più affidabili.
- Rischio ridotto: Assicura che i modelli soddisfino i requisiti di prestazione prima dell’implementazione, riducendo il rischio di problemi imprevisti.
Guardrails: garantire un comportamento AI sicuro ed etico
Il microservizio Guardrails è un componente fondamentale per garantire che i modelli AI si comportino in modo sicuro, etico e conforme. Agisce come un sistema di monitoraggio in tempo reale, impedendo ai modelli di generare contenuti inappropriati o dannosi.
Caratteristiche principali:
- Monitoraggio in tempo reale: Monitora continuamente gli output del modello, identificando e bloccando contenuti potenzialmente dannosi.
- Regole personalizzabili: Consente agli sviluppatori di definire regole e politiche personalizzate per allinearsi ai propri specifici requisiti etici e di conformità.
- Efficienza e bassa latenza: Fornisce una maggiore conformità con un’efficienza di 1,4 volte superiore e solo mezzo secondo in più di latenza, riducendo al minimo l’impatto sulle prestazioni.
Vantaggi:
- Rischio ridotto di danni: Impedisce ai modelli di generare contenuti che potrebbero essere dannosi, offensivi o discriminatori.
- Conformità garantita: Aiuta le organizzazioni a rispettare le normative e le linee guida etiche pertinenti.
- Reputazione migliorata: Dimostra un impegno per lo sviluppo responsabile dell’AI, migliorando la fiducia e la reputazione.
Retriever: liberare la potenza dell’accesso ai dati
Il microservizio Retriever consente agli agenti AI di accedere ed elaborare dati da un’ampia gamma di fonti, consentendo loro di prendere decisioni più informate e fornire risposte più accurate.
Caratteristiche principali:
- Estrazione dei dati: Consente agli agenti di estrarre dati da vari sistemi, inclusi database, API e documenti non strutturati.
- Elaborazione dei dati: Consente agli agenti di elaborare e trasformare i dati in un formato adatto all’analisi e al processo decisionale.
- Generazione aumentata di recupero (RAG): Supporta la creazione di complesse pipeline di dati AI, come RAG, migliorando la capacità dell’agente di accedere e utilizzare informazioni pertinenti.
Vantaggi:
- Precisione migliorata: L’accesso a una gamma più ampia di fonti di dati porta a decisioni più accurate e informate.
- Contesto migliorato: Fornisce agli agenti una comprensione più approfondita del contesto che circonda le query degli utenti, consentendo risposte più pertinenti.
- Maggiore efficienza: Automatizza il processo di estrazione ed elaborazione dei dati, liberando risorse umane per attività più strategiche.
Curator: perfezionare i dati per una formazione ottimale del modello
Il microservizio Curator svolge un ruolo fondamentale nel garantire che i modelli AI siano addestrati su dati imparziali e di alta qualità. Consente agli sviluppatori di filtrare e perfezionare i dati, rimuovendo informazioni irrilevanti o dannose e riducendo il rischio di pregiudizi nei modelli risultanti.
Caratteristiche principali:
- Filtraggio dei dati: Consente agli sviluppatori di filtrare i dati in base a vari criteri, come contenuto, fonte e pertinenza.
- Rilevamento dei pregiudizi: Identifica e mitiga i potenziali pregiudizi nei dati, garantendo equità ed equità nei risultati del modello.
- Arricchimento dei dati: Consente agli sviluppatori di arricchire i dati con informazioni aggiuntive, migliorando l’accuratezza e la completezza del set di dati di formazione.
Vantaggi:
- Precisione del modello migliorata: La formazione su dati di alta qualità porta a modelli AI più accurati e affidabili.
- Pregiudizi ridotti: La mitigazione dei pregiudizi nei dati garantisce equità ed equità nei risultati del modello.
- Maggiore fiducia: La costruzione di modelli su dati imparziali aumenta la fiducia nel sistema AI e nelle sue decisioni.
Conclusione: una nuova era di automazione basata sull’AI
I microservizi NeMo di Nvidia rappresentano un significativo progresso nel campo dello sviluppo di agenti AI. Fornendo una suite completa di strumenti che affrontano le sfide chiave dell’accesso ai dati, della personalizzazione del modello e del comportamento etico, Nvidia sta consentendo agli sviluppatori di creare soluzioni AI innovative che guidano un valore aziendale tangibile. Man mano che sempre più organizzazioni abbracceranno gli agenti AI, i microservizi NeMo svolgeranno senza dubbio un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro del lavoro e dell’automazione.