Создание гибких систем искусственного интеллекта с помощью Deepset и WS. скачать в хорошем качестве

Создание гибких систем искусственного интеллекта с помощью Deepset и WS.

Все создают RAG (Registered Agent Gradient). Но главный вопрос в том, что будет дальше. На конференции NVIDIA GTC я поговорил с Джеем Уайлдером из Deepset, создателей Haystack, и суть была ясна. Переход от RAG к агентам. Deepset, команда, стоящая за Haystack, помогает разработчикам создавать гибкие системы ИИ, где можно выбирать модели, данные и ограничения. Что особенно запомнилось, так это их демонстрация. Они показали, как конвейеры RAG могут эволюционировать в системы на основе агентов за счет интеграции с экосистемами, такими как AWS, NVIDIA, и инструментами, такими как Weights & Biases. Вот где все становится по-настоящему реальным. В банковской сфере рабочие процессы, которые раньше занимали недели, теперь выполняются за часы. В фармацевтической отрасли команды тестируют и итеративно совершенствуют сложные конвейеры обработки данных гораздо быстрее. И все это создается с учетом гибкости. Не привязано к одному стеку. Благодаря давнему партнерству с Amazon Web Services (AWS) и доступности через AWS Marketplace, командам становится проще начать работу и масштабироваться. Вот тот сдвиг, который я наблюдаю. От статических конвейеров к адаптивным системам ИИ. #data #ai #awspartner #NVIDIAGTC #deepset #api #haystack #theravitshow