NVIDIA သည် AWS re:Invent တွင် custom large language models (LLMs) များကို enterprise data နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် enterprise AI ရှုခင်းကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည်ဟု ကတိပြုသည့် generative AI microservice အသစ်တစ်ခုဖြစ်သည့် NVIDIA NeMo Retriever ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အာရုံစိုက်မှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ NeMo Retriever သည် enterprise ရှိ AI application များအတွက် မကြုံစဖူး တိကျသော တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။
NVIDIA NeMo Retriever သည် NeMo မိသားစု၏ နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းဖြစ်ပြီး ခေတ်မီသော generative AI မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်နှင့် ဖြန့်ကျက်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အဆင့်မြင့် framework များနှင့် tool များကြောင့် လူသိများသည်။ ဤ enterprise-grade semantic-retrieval microservice ကို ခိုင်မာသော retrieval-augmented generation (RAG) စွမ်းရည်များဖြင့် generative AI application များကို မြှင့်တင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
NeMo Retriever ကို ထူးခြားစေတာက NVIDIA-optimized algorithms တွေကတစ်ဆင့် ပိုမိုတိကျတဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေကို ပေးစွမ်းနိုင်စွမ်းပါပဲ။ ဒီ microservice က developer တွေကို သူတို့ရဲ့ AI application တွေကို cloud တွေ ဒါမှမဟုတ် data center တွေမှာ နေရာမရွေး မတူညီတဲ့ business data တွေနဲ့ ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်စေပါတယ်။ NVIDIA AI Enterprise software platform ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး AWS Marketplace မှာ အဆင်ပြေစွာ ရရှိနိုင်ပါတယ်။
NVIDIA NeMo Retriever ကို အသုံးပြုပြီးသား
နည်းပညာရဲ့ သက်ရောက်မှုကို Cadence၊ Dropbox၊ SAP နဲ့ ServiceNow လိုမျိုး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှာ ဦးဆောင်နေတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေက NVIDIA နဲ့ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်လာတာနဲ့အမျှ ခံစားနေရပါပြီ။ သူတို့ဟာ ဒီနည်းပညာကို သူတို့ရဲ့ custom generative AI application တွေနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုတွေမှာ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနေပြီး စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးမှာ ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ နယ်နိမိတ်တွေကို တွန်းအားပေးနေပါတယ်။
"Generative AI သည် ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်အစောပိုင်းတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန်ကိရိယာများကဲ့သို့သော ဖောက်သည်များ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန် ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုများကို မိတ်ဆက်ပေးသည်" ဟု Cadence ၏ ဥက္ကဋ္ဌနှင့် CEO Anirudh Devgan က ပြောကြားခဲ့သည်။
အီလက်ထရွန်းနစ်စနစ်ဒီဇိုင်းတွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဦးဆောင်သူ Cadence သည် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးအီလက်ထရွန်းနစ်ဒီဇိုင်းတွင် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် RAG အင်္ဂါရပ်များတီထွင်ရန် NeMo Retriever ကိုအသုံးချနေသည်။ Cadence ၏ CEO Anirudh Devgan သည် ဒီဇိုင်းချို့ယွင်းချက်များကို စောစီးစွာဖော်ထုတ်ရာတွင် generative AI ၏အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့ပြီး အရည်အသွေးမြင့်ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။
open-source RAG toolkits များနှင့်မတူဘဲ၊ NeMo Retriever သည် ၎င်း၏ ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသင့်အနေအထားဖြင့် ဈေးကွက်သို့ ရောက်ရှိလာပြီး စီးပွားဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သော မော်ဒယ်များ၊ API တည်ငြိမ်မှု၊ လုံခြုံရေး patch များနှင့် enterprise ပံ့ပိုးမှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်း၏ optimized embedding မော်ဒယ်များသည် အဓိကနည်းပညာတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောစကားလုံးဆက်နွယ်မှုများကို ဖမ်းယူခြင်းနှင့် LLM များ၏ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
NVIDIA GH200 စူပါချစ်ပ်
NVIDIA NeMo Retriever ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ
NeMo Retriever ရဲ့ LLM တွေကို ဒေတာရင်းမြစ်များစွာနဲ့ ဗဟုသုတအခြေခံများစွာနဲ့ ချိတ်ဆက်နိုင်စွမ်းက အံ့မခန်းပါပဲ။ အသုံးပြုသူတွေကို ရိုးရှင်းတဲ့ စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်တွေကတစ်ဆင့် ဒေတာနဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပြီး တိကျပြီး နောက်ဆုံးပေါ် တုံ့ပြန်မှုတွေကို ရရှိစေပါတယ်။ ဒီလုပ်ဆောင်ချက်က စာသား၊ PDF၊ ရုပ်ပုံနဲ့ ဗီဒီယိုတွေ အပါအဝင် ဒေတာပုံစံအမျိုးမျိုးမှာ ကျယ်ပြန့်စွာ ကျယ်ပြန့်စွာ ပါဝင်ပြီး ပြည့်စုံပြီး လုံခြုံတဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေကို ရယူနိုင်အောင် သေချာစေပါတယ်။
အစိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံးကတော့ NVIDIA NeMo Retriever က လေ့ကျင့်မှုနည်းနည်းနဲ့ ပိုမိုတိကျတဲ့ရလဒ်တွေကို ပေးစွမ်းမယ်လို့ ကတိပြုထားပြီး ဈေးကွက်ထဲရောက်ဖို့အချိန်ကို မြန်ဆန်စေပြီး generative AI application တွေရဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု workflow မှာ စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ NeMo Retriever က အမှန်တကယ် ထွန်းတောက်နေပါတယ်။ RAG ကို LLM တွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် NeMo Retriever ဟာ ရိုးရာပုံစံတွေရဲ့ ကန့်သတ်ချက်တွေကို ကျော်လွှားနိုင်ပါတယ်။ RAG ဟာ သတင်းအချက်အလက် ပြန်လည်ရယူခြင်းရဲ့ စွမ်းအားကို LLM တွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ထားပြီး အထူးသဖြင့် open-domain မေးခွန်းဖြေဆိုတဲ့ အပလီကေးရှင်းတွေအတွက် ပေါင်းစပ်ထားတာကြောင့် LLM တွေအနေနဲ့ ကျယ်ပြန့်ပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်တဲ့ ဗဟုသုတအခြေခံတွေကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်မှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။
RAG ပိုက်လိုင်းကို လေ့လာခြင်း
NeMo Retriever သည် အော့ဖ်လိုင်းအဆင့်တွင် ဗဟုသုတအခြေခံကို ကုဒ်သွင်းခြင်းမှစတင်၍ RAG လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သည်။ ဤအဆင့်တွင်၊ ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးရှိသော စာရွက်စာတမ်းများကို ပိုင်းခြားပြီး deep-learning မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ dense vector ကိုယ်စားပြုမှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် embed လုပ်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့ကို vector database တွင် သိမ်းဆည်းထားပြီး နောက်ပိုင်းတွင် semantic ရှာဖွေမှုများအတွက် အရေးကြီးသည်။ embedding လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဓိကကျသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် စကားလုံးများအကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဖမ်းယူထားပြီး LLM များအား စာသားဒေတာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
ထုတ်လုပ်မှုနှင့် မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုခြင်းတွင် NeMo Retriever ၏ စွမ်းရည်များသည် အမှန်တကယ် ထွန်းတောက်နေပါသည်။ ၎င်းတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်နှစ်ဆင့် ပါဝင်သည်- vector database မှ ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် response generation။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် query တစ်ခုကို ထည့်သွင်းသောအခါ၊ NeMo Retriever သည် ဤ query ကို dense vector အဖြစ် ဦးစွာထည့်သွင်းပြီး vector database ကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ဤ database သည် query နှင့် ဆက်စပ်နေသော အသင့်တော်ဆုံး document chunk များကို ပြန်လည်ရယူသည်။ နောက်ဆုံးအဆင့်တွင်၊ ဤ chunk များကို context တစ်ခုဖွဲ့စည်းရန် ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုသူ၏ query နှင့်အတူ LLM ထဲသို့ ထည့်သွင်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထုတ်လုပ်သော responses များသည် တိကျမှန်ကန်ပြီး အသုံးပြုသူ၏ query နှင့် အလွန်သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။
NVIDIA NeMo ဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားခြင်း
Enterprise application များအတွက် RAG pipeline တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာမေးမြန်းချက်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုမှသည် multi-turn conversations များ၏ চাহিদာအထိ၊ Enterprise များသည် နည်းပညာအရ အဆင့်မြင့်၊ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ပြီး စီးပွားဖြစ်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ NeMo Retriever သည် latency နည်းပါးပြီး throughput မြင့်မားစေရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသော production-ready components များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဤတာဝန်ကို ပြီးမြောက်စေရန် ရည်ရွယ်ထားပြီး Enterprise များသည် ဤစွမ်းရည်များကို ၎င်းတို့၏ AI application များတွင် အသုံးချနိုင်မည်ဟု ကတိပြုပါသည်။
NVIDIA ရဲ့ ဒီနည်းပညာအပေါ် ကတိကဝတ်ဟာ NVIDIA Q&A Retrieval Embedding Model လိုမျိုး သူ့ရဲ့ မော်ဒယ်တွေနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုတွေကို အဆက်မပြတ် တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်သွားမှာဖြစ်ပါတယ်။ Transformer encoder အနေနဲ့ NVIDIA က သီးသန့်နဲ့ အများသုံး dataset နှစ်ခုလုံးကို အသုံးပြုပြီး စာသားအခြေပြု မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းအတွက် အတိကျဆုံး embedding တွေကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်အောင် ချိန်ညှိထားတယ်လို့ ပြောပါတယ်။
အဆင့်မြင့် AI ဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးခြင်း
NeMo Retriever ရဲ့ လက်တွေ့အသုံးချမှုတွေက ကျယ်ပြန့်ပြီး ကွဲပြားပါတယ်။ IT နဲ့ HR အကူအညီပေးသူတွေကနေ R&D သုတေသနလက်ထောက်တွေအထိ၊ NeMo Retriever ရဲ့ LLM တွေကို ဒေတာရင်းမြစ်များစွာနဲ့ ဗဟုသုတအခြေခံများစွာနဲ့ ချိတ်ဆက်နိုင်စွမ်းက လုပ်ငန်းတွေကို ပိုမိုစကားပြောဆိုဆက်ဆံရလွယ်ကူပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်တဲ့ပုံစံနဲ့ ဒေတာနဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်အောင် စွမ်းဆောင်ပေးပါတယ်။ NeMo Retriever ဟာ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လုပ်ငန်းတွေရဲ့ လုပ်ငန်းဆောင်တာအမျိုးမျိုးမှာ ထိရောက်မှုနဲ့ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးဖို့ အသင့်ရှိနေပါတယ်။
ဤတော်လှန်ရေးနည်းပညာကို အသုံးချလိုသော developer များသည် NVIDIA NeMo Retriever ကို အစောပိုင်းအသုံးပြုခွင့်အတွက် စာရင်းသွင်းနိုင်ပါသည်။
ဒီထုတ်ဝေမှုနဲ့ ပတ်သက်ပြီး စိတ်လှုပ်ရှားမှုတွေက သိသိသာသာပါပဲ၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ လက်ရှိ AI စွမ်းရည်တွေကို မြှင့်တင်ပေးပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကဏ္ဍမှာ LLM လက်ခံကျင့်သုံးမှုအတွက် အခွင့်အလမ်းများစွာကို ဖွင့်လှစ်ပေးလို့ပါ။ “ဂိမ်းပြောင်းလဲစေသူ” ဆိုတဲ့ အသုံးအနှုန်းကို မကြာသေးမီက AI သတင်းတွေမှာ မကြာခဏ ပြောဆိုလေ့ရှိပါတယ်။ ဒါပေမယ့် NeMo Retriever ဟာ generative AI နဲ့ လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ စီးပွားရေးအသိဉာဏ်ကို ချိတ်ဆက်ရာမှာ အဓိကကျတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အဆင့်မြင့် AI စွမ်းရည်တွေနဲ့ လက်တွေ့ကမ္ဘာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအပလီကေးရှင်းတွေကြားမှာ ထင်ရှားတဲ့ တံတားတစ်စင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။
အမေဇုံ