可信的数据、分析和AI混合平台厂商Cloudera今日宣布推出RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)Studio。借助RAG Studio,企业仅需几分钟即可使用实时企业数据部署RAG聊天机器人。这款无代码解决方案不仅为非技术用户使用AI应用提供便利,还促进了业务团队与IT团队在AI开发中的协作。同时,新方案有利于AI工具的普及,让更多用户采用AI工具。RAG Studio充分利用位于本地或云端的安全、可信实时数据,支持企业通过前沿技术解锁AI价值。
随着聊天机器人成为一种流行的AI用例,企业正面临AI回答不准确的风险。一项研究发现,在不同任务中,ChatGPT的成功率从0.66%到89%不等。RAG 是一种强大的AI范式,它结合了基于检索的系统和生成式AI的优势,能够提高准确性和与上下文的相关性,以及可解释性和可信度。采用RAG的聊天机器人不依赖一般信息,而是根据特定企业的实时数据回答问题,从而帮助AI减少“错觉”,大幅减少误答。通过向经过训练的大语言模型(LLM)提供业务上下文,投喂可信的企业数据, AI使用的成功率将有显著提升。
RAG Studio为Cloudera客户带来的优势包括:
Cloudera首席战略官Abhas Ricky表示:“从更快的客户支持速度到更加明智的产品开发过程,RAG的优势覆盖了业务的方方面面。我们的RAG Studio无代码解决方案能够为企业提供快速原型开发能力、多种预先构建的集成,以及更高的运营效率。企业在制定和实施正确的AI战略方面承受着巨大的压力,而这项计划是Cloudera致力于加速企业AI发展的重要举措之一。”
Cloudera大中华区技术总监刘隶放表示:“在中国市场,随着企业对数据价值的深入挖掘和AI技术的广泛应用,RAG Studio的推出无疑为企业AI的发展注入了新的活力。中国作为全球最大的数据生产国之一,其数据量正在以惊人的速度增长,这为RAG Studio所倡导的检索增强生成范式提供了广阔的应用空间。特别是在金融、制造、零售等行业,企业对于准确、高效、可信赖且更据上下文相关性的AI解决方案的需求日益迫切。RAG Studio凭借其无代码、易部署的特性,将助力中国企业在复杂多变的市场环境中迅速抓住机遇。”
在推出该预览版之际,Cloudera诚邀设计合作伙伴参与演示,并就该解决方案的开发提供反馈意见。参与RAG Studio演示的客户将有机会直接与Cloudera合作开发RAG解决方案,以确定实现业务和技术价值最大化的功能。
好文章,需要你的鼓励
铠侠正在测试最新的UFS v4.1嵌入式闪存芯片,专为智能手机和平板电脑设计,可提供更快的下载速度和更流畅的设备端AI应用性能。该芯片采用218层TLC 3D NAND技术,提供256GB、512GB和1TB容量选择。相比v4.0产品,随机写入性能提升约30%,随机读取性能提升35-45%,同时功耗效率改善15-20%。新标准还增加了主机发起碎片整理、增强异常处理等功能特性。
上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案,仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS,并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示,新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术,为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。
谷歌在伦敦云峰会上发布Firebase Studio更新,新增Gemini命令行界面集成、模型上下文协议支持和"代理模式"。代理模式提供三种AI协作层次:对话式"询问"模式用于头脑风暴,人机协作代理需开发者确认代码变更,以及几乎完全自主的代理模式。尽管谷歌声称已有数百万应用使用该平台,但目前仍需精心设计提示词,非工程师用户还无法直接创建成熟应用。
上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法,这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准,POLAR在多项任务上实现了显著提升,7B参数模型超越72B现有最强基线,为AI对齐问题提供了全新解决思路。