Bảo mật dữ liệu doanh nghiệp gặp gỡ trí tuệ nhân tạo—đó là lời hứa đằng sau sự hợp tác mới nhất của NVIDIA với cơ sở hạ tầng đám mây. Trợ lý Nghiên cứu AI-Q của họ kết hợp với các Bảng thiết kế RAG Doanh nghiệp chạy trên Amazon EKS mang đến điều thú vị: tạo ra nội dung được tăng cường từ việc truy xuất mà thực sự hiểu được ngữ cảnh.
Điều gì đã thu hút sự chú ý của tôi? Các mô hình lý luận Nemotron. Khác với các thiết lập AI truyền thống chỉ đưa ra những phản hồi chung chung, kiến trúc này lấy từ dữ liệu doanh nghiệp thực tế của bạn—một cách an toàn. Không còn những câu trả lời ảo hoặc đầu ra không liên quan.
Hãy nghĩ về điều đó: hầu hết các công ty đang lưu trữ một lượng lớn tài liệu nội bộ, các tập tin nghiên cứu và kiến thức độc quyền mà các công cụ AI hiện tại không thể truy cập hoặc hiểu chính xác. RAG thay đổi động lực đó. Nó truy xuất thông tin liên quan trước, sau đó tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu thực.
Góc độ triển khai Amazon EKS cũng quan trọng. Tính mở rộng mà không hy sinh quyền kiểm soát. Đối với các doanh nghiệp lo lắng về việc rò rỉ dữ liệu hoặc các vấn đề tuân thủ, việc giữ mọi thứ trong hạ tầng của chính họ trong khi tận dụng các mô hình AI tiên tiến giải quyết một vấn đề thực sự.
Điều này có cách mạng không? Có thể không. Nhưng thực tiễn? Chắc chắn rồi. Đặc biệt cho các lĩnh vực như tài chính và nghiên cứu, nơi độ chính xác không phải là tùy chọn—nó là tất cả.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
6
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
AirdropFreedom
· 20giờ trước
rag bẫy này thực sự giải quyết được vấn đề, nhưng có bao nhiêu doanh nghiệp dám đưa dữ liệu cốt lõi lên đám mây... Nói thẳng ra vẫn là vấn đề lòng tin.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseLandlord
· 20giờ trước
rag đã được bàn đến rất lâu cuối cùng cũng có giải pháp thực tế đáng tin cậy... Nhưng nói thật thì điều mà doanh nghiệp thực sự quan tâm vẫn là vấn đề an toàn dữ liệu, lần này nvidia đúng là đã nắm trúng điểm đau rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ContractBugHunter
· 21giờ trước
rag bộ này thực sự có chút thú vị, nhưng nói thẳng ra vẫn là rượu mới trong bình cũ... Đống tài liệu cũ kỹ của doanh nghiệp cuối cùng cũng có thể được sử dụng, đỡ phải để ai cũng nói bậy mỗi lần.
Xem bản gốcTrả lời0
SnapshotBot
· 21giờ trước
rag thứ này nghe có vẻ ổn đấy, nhưng quan trọng vẫn là xem doanh nghiệp có dám thực sự áp dụng không...
Xem bản gốcTrả lời0
SilentAlpha
· 21giờ trước
Thực ra, NGL RAG lẽ ra nên được phổ cập từ lâu rồi, dữ liệu doanh nghiệp chất đống như núi mà AI vẫn còn bịa đặt linh tinh, đúng là quá phi lý.
Xem bản gốcTrả lời0
StablecoinAnxiety
· 21giờ trước
rag bộ này nói trắng ra là cho ai một bộ nhớ, đừng có bịa chuyện nữa... nhưng vấn đề thực sự là, những công ty này có thực sự yên tâm ném dữ liệu nội bộ vào không? phần tuân thủ còn phải xem lại.
Bảo mật dữ liệu doanh nghiệp gặp gỡ trí tuệ nhân tạo—đó là lời hứa đằng sau sự hợp tác mới nhất của NVIDIA với cơ sở hạ tầng đám mây. Trợ lý Nghiên cứu AI-Q của họ kết hợp với các Bảng thiết kế RAG Doanh nghiệp chạy trên Amazon EKS mang đến điều thú vị: tạo ra nội dung được tăng cường từ việc truy xuất mà thực sự hiểu được ngữ cảnh.
Điều gì đã thu hút sự chú ý của tôi? Các mô hình lý luận Nemotron. Khác với các thiết lập AI truyền thống chỉ đưa ra những phản hồi chung chung, kiến trúc này lấy từ dữ liệu doanh nghiệp thực tế của bạn—một cách an toàn. Không còn những câu trả lời ảo hoặc đầu ra không liên quan.
Hãy nghĩ về điều đó: hầu hết các công ty đang lưu trữ một lượng lớn tài liệu nội bộ, các tập tin nghiên cứu và kiến thức độc quyền mà các công cụ AI hiện tại không thể truy cập hoặc hiểu chính xác. RAG thay đổi động lực đó. Nó truy xuất thông tin liên quan trước, sau đó tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu thực.
Góc độ triển khai Amazon EKS cũng quan trọng. Tính mở rộng mà không hy sinh quyền kiểm soát. Đối với các doanh nghiệp lo lắng về việc rò rỉ dữ liệu hoặc các vấn đề tuân thủ, việc giữ mọi thứ trong hạ tầng của chính họ trong khi tận dụng các mô hình AI tiên tiến giải quyết một vấn đề thực sự.
Điều này có cách mạng không? Có thể không. Nhưng thực tiễn? Chắc chắn rồi. Đặc biệt cho các lĩnh vực như tài chính và nghiên cứu, nơi độ chính xác không phải là tùy chọn—nó là tất cả.