تُحسّن Voyage AI تقنية Cortex AI الخاصة بـ Snowflake من خلال تضمين تقنيات متعددة اللغات، مما يضمن أداءً أفضل لحلول استرجاع المعلومات في المؤسسات.

في مجال توليد المعلومات المدعومة بالاسترجاع (RAG) للذكاء الاصطناعي في المؤسسات، تلعب نماذج التضمين دورًا محوريًا. هذه النماذج تحول أنواع المحتوى المختلفة إلى متجهات، مما يجعلها قابلة للتفسير بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي. بينما كانت نموذج التضمين ada من OpenAI رائدًا في هذا المجال، اكتشفت العديد من المؤسسات أنه يفتقر إلى التخصص المطلوب لبعض التطبيقات. وهنا تأتي Voyage AI.

مؤخراً، أعلنت Voyage AI عن جولة تمويل من السلسلة A بقيمة 20 مليون دولار لتعزيز نماذج التضمين والاسترجاع الخاصة بها المخصصة لتطبيقات RAG في المؤسسات. يأتي الدعم الكبير من Snowflake، التي تخطط لدمج نماذج Voyage AI في خدمة Cortex AI الخاصة بها. ستعزز هذه الشراكة من وظائف البحث في Cortex AI، مستفيدةً من التكنولوجيا التي حصلت عليها Snowflake من استحواذها على شركة البحث بالذكاء الاصطناعي Neeva.

تكرّس Voyage AI جهودها لتعزيز قدرات RAG في المؤسسات. يدعم نموذج التضمين متعدد اللغات 27 لغة بدقة ملحوظة. قال Tengyu Ma، مؤسس CEO لVoyage AI: "نحن نحسن RAG من خلال تعزيز جودة الاسترجاع. المستندات الأكثر صلة تؤدي إلى استجابات أفضل، وبدونها قد تنتج نماذج اللغة الكبيرة نتائج غير دقيقة."

تعزيز RAG في المؤسسات من خلال تضمينات متفوقة

تعتبر نماذج التضمين ضرورية لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتنفيذ أنظمة RAG. أكد Ma أن Voyage AI تركز على إنشاء نماذج تضمين وإعادة ترتيب متقدمة لتحسين جودة الاسترجاع للمعلومات المحددة بالقطاع. أشار إلى أن الطلبات المتزايدة للقدرة على الدقة في المؤسسات تجعل الحلول الحالية، بما في ذلك ada من OpenAI، غير كافية. "توفر تضميناتنا دقة أكبر وفهماً أعمق للمفاهيم المعقدة"، أوضح Ma.

تعزز Voyage AI الدقة من خلال تقنيات متقدمة، وتحسين عملية التدريب بالكامل، بما في ذلك جمع البيانات وتصفيتها بشكل دقيق. تقوم الشركة بتخصيص نماذجها لصناعات محددة مثل المالية، والترميز، والقانون، مما يحقق أداءً متفوقًا في هذه المجالات.

دور التعلم المتباين في التدريب

يمكن أن يكون تدريب نماذج التعلم الآلي تحديًا، خاصة مع البيانات غير الموسومة. للاستفادة من هذا النوع من البيانات بشكل فعال، تعتمد Voyage AI على التعلم المتباين، وهي تقنية تختلف عن طرق توقع الكلمات التقليدية. "نحن ننشئ أزواجًا متباينة من البيانات غير الموصوفة لتدريب نماذجنا"، شارك Ma.

شراكة Snowflake مع Voyage AI

بالنسبة لـ Snowflake، فإن الشراكة مع Voyage AI وإدماج نماذجها في خدمات Cortex AI يأتي ضمن الهدف لتعزيز الفائدة لمستخدمي المؤسسات. قال Vivek Raghunathan، نائب رئيس الهندسة في Snowflake: "كل مزود يسعى لتطوير أنظمة RAG. يتيح نهجنا للمستخدمين التفاعل بسلاسة مع بياناتهم، سواء كانت منظمة أو غير منظمة."

أعرب Raghunathan عن حماسه لنماذج Voyage AI نظرًا لقدراتها المتقدمة، بما في ذلك دعم اللغات المتعددة ونوافذ السياق الموسعة، مما يعد أمرًا حيويًا للتطبيقات المؤسسية. بينما تقدم Snowflake نموذج التضمين Arctic، توفر Voyage AI بديلاً جذابًا للمستخدمين. "اعتبر التوازن بين الكفاءة والجودة؛ تتميز نماذجنا في معالجة حالات الاستخدام الصعبة"، اختتم Raghunathan.