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

A Nvidia, gigante renomada de chips, anunciou na quarta-feira a disponibilidade geral de uma nova suíte de ferramentas projetada para ajudar empresas a desenvolver inteligência artificial "agêntica". Essas ferramentas, chamadas de microsserviços NeMo, fazem parte do portfólio de software AI Enterprise da Nvidia. Elas são projetadas para personalizar e otimizar agentes de IA para uma ampla gama de tarefas, desde melhorar operações de call centers até aumentar a eficiência no desenvolvimento de software.

Durante um briefing com a mídia, Joey Conway, chefe de IA generativa para empresas da Nvidia, descreveu o software NeMo como um meio de implantar agentes de IA como "funcionários digitais". Ele destacou o impacto potencial em várias indústrias, dizendo: "Nossa visão sobre o futuro é que há mais de um bilhão de trabalhadores do conhecimento em várias indústrias, geografias e locais. E nossa visão é que funcionários digitais, ou agentes de IA, poderão ajudar as empresas a realizar mais trabalho nesses diversos domínios e cenários."

Ganhos de Produtividade

Conway compartilhou insights sobre os benefícios tangíveis de produtividade que esses agentes de IA já trouxeram. Por exemplo, a Amdocs, fornecedora de software para empresas de telecomunicações, utilizou os microsserviços NeMo para desenvolver agentes de faturamento, vendas e redes. O agente de faturamento, responsável por lidar com consultas de clientes sobre faturas, alcançou um aumento significativo de 50% na "resolução na primeira chamada", demonstrando 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 ganhou força no último ano, com a IA sendo vista como capaz de gerenciar processos corporativos como funcionários humanos. A Nvidia tem aprimorado seu software NeMo por mais de cinco anos, visando acelerar o desenvolvimento de modelos de IA para empresas. Em 2022, eles expandiram suas ofertas para incluir modelos de IA pré-construídos baseados em nuvem sob demanda, com os microsserviços sendo introduzidos em outubro passado.

Novos Componentes de Microsserviços

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

Complementando esses, há três novos componentes: Customizer, Evaluator e Guardrails. O Customizer utiliza a saída do Curator e aplica técnicas de pós-treinamento para aprimorar as capacidades do modelo. O Evaluator atua como um benchmark automatizado, testando o modelo após o Customizer para avaliar melhorias ou novas habilidades adquiridas. O Guardrails garante conformidade e segurança, operando em tempo de execução para proteger as operações empresariais.

Atualizando e Adquirindo Novas Habilidades

A filosofia por trás do NeMo é fazer com que os modelos passem por esses microsserviços repetidamente, permitindo atualizações contínuas e aquisição de habilidades, um processo que a Nvidia chama de "flywheel". Os microsserviços NeMo se integram ao software de infraestrutura de implantação da Nvidia, NIM (Nvidia Inference Microservices), que encapsula modelos de IA em contêineres de aplicativos gerenciados por sistemas como Kubernetes e acessados por meio de APIs.

Conway enfatizou que o NeMo simplifica as tarefas tradicionalmente complexas de treinamento, pós-treinamento, avaliação e revisão de modelos de IA. Ele observou: "O foco dos microsserviços NeMo é possibilitar a construção desses microsserviços para que o restante do ecossistema possa começar muito mais rápido. Pela nossa experiência, vimos que isso pode ser bastante complicado." Ele explicou ainda que o NeMo Evaluator consolida e atualiza várias bibliotecas de código aberto, tornando-as mais confiáveis e fáceis de usar por meio de chamadas de API simples.