A NVIDIA revela as ferramentas de software Nemo para as empresas criarem agentes de IA personalizados

A NVIDIA, a renomada gigante do chip, anunciou na quarta -feira a disponibilidade geral de um novo conjunto de ferramentas projetadas para ajudar as empresas a desenvolver inteligência artificial "agêntica". Essas ferramentas, apelidadas de microsserviços Nemo, fazem parte do portfólio mais amplo de software da AI da NVIDIA. Eles são criados para personalizar e otimizar os agentes de IA para uma ampla variedade de tarefas, desde o aprimoramento das operações de call center até o aumento da eficiência do desenvolvimento de software.

Durante um briefing da mídia, Joey Conway, o chefe de IA generativo da Nvidia para Enterprise, descreveu o software NEMO como um meio de implantar agentes de IA como "funcionários digitais". Ele destacou o impacto potencial entre as indústrias, dizendo: "Nossa visão de onde vemos as coisas é que há mais de um bilhão de trabalhadores do conhecimento em muitos setores, geografias e locais. E nossa visão é que funcionários digitais ou agentes de IA poderão ajudar as empresas a realizar mais trabalho nesses vários domínios e cenários".

Ganhos de produtividade

Conway compartilhou informações sobre os benefícios tangíveis de produtividade que esses agentes de IA já trouxeram para a mesa. Por exemplo, a AMDOCS, fornecedora de software para empresas de telecomunicações, aproveitou os microsserviços NEMO para desenvolver agentes de cobrança, vendas e rede. Seu agente de cobrança, encarregado de lidar com consultas de cobrança de clientes, alcançou um aumento significativo de 50% na "resolução da primeira chamada", apresentando um impacto direto na eficiência do atendimento ao cliente.

O conceito de agentes de IA funcionando como funcionários digitais não é novo. É uma narrativa que está ganhando força no ano passado, com a IA sendo vista como capaz de gerenciar processos corporativos como funcionários humanos. A NVIDIA está refinando seu software NEMO há mais de cinco anos, com o objetivo de acelerar o desenvolvimento de modelos de IA para empresas. Em 2022, eles expandiram suas ofertas para incluir modelos de IA pré-construídos na nuvem sob demanda, com os microsserviços sendo introduzidos em outubro passado.

Novos componentes de microsserviço

O kit de ferramentas de Nemo inclui vários microsserviços, dois dos quais, curador e retriever, já estavam disponíveis. O curador ajuda os desenvolvedores a construir "pipelines" para limpar e refinar conjuntos de dados usados ​​para treinar ou ajustar os modelos de IA. O Retriever, por outro lado, extrai elementos relevantes de fontes de dados para uso do modelo, como texto, gráficos e elementos do gráfico.

Complementando estes são três novos componentes: Customizer, Avaliador e Guardrails. O personalizador pega a saída do curador e aplica técnicas pós-treinamento para aprimorar os recursos do modelo. O avaliador atua como uma referência automatizada, testando o modelo pós-customizador para avaliar quaisquer melhorias ou novas habilidades adquiridas. A Guardrails garante conformidade e segurança operando em tempo de execução para salvaguardar operações corporativas.

Atualizando e obtendo novas habilidades

A filosofia por trás de Nemo é pedalar modelos através desses microsserviços repetidamente, permitindo atualizações contínuas e aquisição de habilidades, um processo que a Nvidia chama de "volante". Os microsserviços NEMO se integram ao software de infraestrutura de implantação da NVIDIA, NIM (NVIDIA Inference Microservices), que encapsula os modelos de IA em contêineres de aplicativos gerenciados por sistemas como Kubernetes e acessados ​​através de APIs.

Conway enfatizou que Nemo simplifica as tarefas tradicionalmente complexas de treinamento, pós-treinamento, avaliação e revisão dos modelos de IA. Ele observou: "O foco dos microsserviços Nemo é capaz de construir esses microsserviços para que o restante do ecossistema possa começar muito mais rápido. De nossa experiência, vimos que isso pode ser bastante complicado". Ele explicou ainda que o NEMO avaliador consolida e atualiza várias bibliotecas de código aberto, tornando-as mais confiáveis ​​e fáceis de usar através de chamadas simples de API.