英伟达 NeMo Retriever：生成式AI的新里程碑，改变信息检索的未来
在科技的前沿领域，NVIDIA迈出了新的一步，宣布推出生成式AI微服务，为企业提供了连接自定义大型语言模型到企业数据的能力，为AI应用程序带来了高度准确的响应。
这一创新产品，NeMoRetriever，作为NVIDIANeMo™系列框架和工具的新成员，将生成式AI的应用领域推向新的高度。
生成式AI微服务的崭新时代这个概念今年提的比较火爆了，这里笔者简单的做一个基础的说明。
生成式AI，也称为生成模型，是近年来人工智能领域中备受关注的一类模型。它们能够根据已有的数据，通过学习算法自主地生成新的、具有类似特征的数据，从而在某些特定任务中替代人类工作。今年，生成式AI的火热提法，也恰恰说明了这一类模型的实用性和重要性。
生成式AI，也称为生成模型，是近年来人工智能领域中备受关注的一类模型
那么，生成式AI具体是指什么呢？简单来说，它是一种能够自动生成数据的算法模型。这种模型可以通过学习已有的文本、图像、音频等数据，从中提取特征并生成新的、类似的数据。例如，在文本生成方面，生成式AI可以学习大量的文本数据，从而自动地生成新的文章、短文或者对话；在图像生成方面，它可以学习已有的图像数据，从而自动地生成新的图片或画作。
生成式AI的核心技术包括深度学习、神经网络等。其中，变分子编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）是两种最常用的生成模型。VAE是一种基于概率模型的生成模型，它可以将已有的数据编码成隐含变量，再通过解码隐含变量生成新的数据。GAN则是一种基于对抗思想的生成模型，它由两个神经网络组成，一个负责生成数据，另一个负责判断生成的数据是否符合真实数据的分布。
在这一背景下，NVIDIA推出的NeMoRetriever成为了生成式AI微服务领域的一匹黑马。
NeMoRetriever设计概念图
作为NVIDIANeMo™系列框架和工具的新成员，NeMoRetriever不仅令生成式AI应用更加强大，同时也为企业提供了极大的灵活性。而且本身就是基于英伟达芯片设计的AI，可以更好的调用本地的硬件资源，实现更快的计算效率。
NeMoRetriever的主要特性让我们来看看本次公布的NeMoRetriever具备怎样的特质。简单来说有四个主要的能力。
灵活性与定制化：为企业提供了连接自定义大型语言模型到企业数据的解决方案。这意味着企业可以根据自身需求和业务特点，构建、自定义和部署生成式AI模型，实现更高度定制化的应用。
NeMoRetriever具备多方面特质
语义检索的升级：作为语义检索微服务，通过NVIDIA优化的算法助力生成式AI应用程序提供更为准确的响应。其优化的嵌入模型不仅捕捉了单词之间的关系，还能够高效处理和分析文本数据，从而提升了模型的整体性能。
与业务数据的高度连接：使得开发人员能够将他们的AI应用程序连接到业务数据，无论这些数据位于云端还是数据中心。这样的高度连接性使得企业可以更好地利用自身的数据资源，为生成式AI提供更丰富、有深度的输入。
与产业的合作：NeMoRetriever已经赢得了一系列产业的合作，如Cadence、Dropbox、SAP和ServiceNow。这些公司通过与NVIDIA合作，将NeMoRetriever的生产就绪的RAG功能整合到其生成式AI应用程序和服务中，为其用户提供更为优质的体验。
NeMo Retriever的技术优势笔者认为，本次公布的NVIDIA NeMo Retriever不仅仅是一款生成式AI微服务，更是一项技术上的巨大飞跃。
NeMo Retriever与开源RAG工具包的不同之处在于其采用了经过商业验证的模型，为企业提供了更高水平的性能和可用性。
这种商业支持意味着NeMo Retriever在稳定性、性能和安全性方面都经过了更为严格的验证和支持。
NeMo Retriever更加注重API的稳定性，以确保企业在接入和使用该微服务时能够保持高度的系统稳定性。稳定的API是企业在构建生成式AI应用时的关键，NeMo Retriever通过其技术优势为用户提供了可靠的接口。
安全性一直是AI应用部署的重要关切点，NeMo Retriever通过定期的安全补丁更新，保障了其在生成式AI微服务领域的安全性。这使得企业能够更加放心地在其应用程序中集成NeMo Retriever，而不必担心潜在的安全风险。
安全性一直是AI应用部署的重要关切点
笔者认为，NeMo Retriever作为NVIDIA旗下的一项企业级服务，具备强大的企业支持体系。这包括技术支持、培训资源以及定期的更新和改进。企业可以放心地依赖NeMo Retriever，确保其生成式AI应用在整个生命周期中能够保持最佳状态。
NeMo Retriever通过NVIDIA优化的算法，为嵌入模型提供最高精度的结果。这种技术优势使得NeMo Retriever在捕捉单词之间的关系方面更为出色，为生成式AI模型提供了更深层次的文本数据分析能力。
很多读者可能会问，这个算法到底优秀在哪里？
这里笔者也简单分析一下。
NVIDIA NeMo Retriever采用了一系列经过精心设计和优化的算法，这些算法不仅在计算效率上得到提升，更在模型训练和推理的准确性上取得了显著的突破。具体而言，NVIDIA是通过以下方式提供最高精度的结果：
模型训练的数据丰富性： NVIDIA算法注重使用大量的高质量训练数据，确保模型能够从多个领域获取充足的信息，使其具备更全面的语境理解。
模型参数的调优： 精心调优模型的参数，以适应不同类型的文本数据。这种参数调整的策略有助于提高模型对各种语境的敏感性，从而提高模型的预测准确性。
分布式训练： 使用分布式训练技术，充分发挥多个GPU的并行计算能力，加速模型的训练过程。这有助于提高训练效率，缩短模型达到最佳状态的时间。
NeMo Retriever的嵌入模型在处理文本数据时采用了一种高度优化的方法，以捕捉单词之间的关系。这种关系捕捉是通过以下关键技术实现的：
嵌入层的设计： NeMo Retriever采用深度学习中的嵌入层设计，将单词映射到高维空间的向量表示。通过这种方式，模型能够更好地捕捉单词之间的语义关系，使得文本数据的表达更为准确。
上下文感知机制： NeMo Retriever的嵌入模型采用了上下文感知机制，即考虑单词在上下文中的位置和语境。这使得模型不仅关注单个单词的含义，还能理解其在整个句子或段落中的角色，从而更好地理解文本的语义结构。
多模态信息融合： 对于文本数据，NeMo Retriever的嵌入模型还可以融合多模态信息，例如图像、视频等。这种融合使得模型能够更全面地理解文本数据，提高在不同媒体形式下的表达能力。
通过这些优化的算法和嵌入模型的设计，NeMo Retriever不仅在处理文本数据时提供了更高的准确性，同时也赋予了模型更强大的语义理解和关系捕捉能力，为生成式AI应用提供了强大的支持。
NVIDIA AI Enterprise的部署可靠性现在人工智能的当务之急其实不是考虑是否有智慧的问题，而是人工智能的安全边际问题。
NVIDIA NeMo Retriever的强大之处不仅在于其先进的技术特色，更在于其支持企业在几乎任何数据中心或云上的NVIDIA加速计算上进行推理。实现生成式AI微服务的可靠、简单、安全的部署。
NeMo Retriever的灵活性体现在它能够轻松适应各种部署场景。企业可以选择将NeMo Retriever部署在自己的数据中心，也可以选择在云上进行部署，无论是AWS、Azure还是其他云服务提供商，NeMo Retriever都能够实现高效的推理。
NVIDIA AI Enterprise是一个全面的软件解决方案，为NeMo Retriever提供了强大的支持。通过NVIDIA AI Enterprise，企业可以借助NVIDIA加速计算在生成式AI微服务上进行高性能推理。以下是NVIDIA AI Enterprise的几个关键组成部分：
a. NVIDIA NeMo
NVIDIA NeMo作为NeMo Retriever的基础框架，提供了生成式AI微服务所需的基础结构和工具。它确保NeMo Retriever在不同场景下能够高效运行，充分发挥NVIDIA硬件的计算能力。
b. NVIDIA Triton推理服务器™
NVIDIA Triton推理服务器™是NVIDIA为部署深度学习模型而设计的高性能推理服务器。NeMo Retriever可以无缝集成到Triton推理服务器中，实现高效的推理过程。这为企业提供了一个可靠的、易于扩展的推理服务。
c. NVIDIA TensorRT
NVIDIA TensorRT是一个深度学习推理库，通过对NeMo Retriever进行加速，大幅提高了推理性能。TensorRT优化了模型的推理过程，使得NeMo Retriever能够更快速地响应用户请求，提高了生成式AI应用的实时性。
d. NVIDIA TensorRT-LLM™
TensorRT-LLM™是专为大型语言模型（LLM）优化的TensorRT版本。NeMo Retriever作为生成式AI微服务的一部分，可以在NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片上运行，进一步提高了推理性能，使得在大规模生成式AI任务中能够更加出色。
通过整合NVIDIA AI Enterprise及相关组件，NeMo Retriever的部署变得更加可靠、简单且安全。企业可以在不同的硬件环境中进行选择，同时借助NVIDIA强大的软件支持，实现高性能推理，缩短模型上线时间，并确保部署过程的安全性。
尽管NVIDIA NeMo Retriever的技术优势和创新性为生成式AI应用带来了新的可能性，然而，我们也不能忽视在这一领域面临的潜在挑战。随着技术的不断发展，安全性、数据隐私以及社会伦理等问题愈发凸显。
这个也是目前重点需要解决的问题，也是笔者一直关注的，AI不能放任其发展，一定要有可行的边界和界限。
随着技术的不断发展，安全性、数据隐私以及社会伦理等问题愈发凸显。
在这个新的软件系统更新下，生成式AI应用或许迎来了一个新的发展时代，但也伴随着更为复杂的风险和不确定性。安全性漏洞和技术滥用可能会威胁到企业的稳定性，而数据隐私的忧虑也可能制约着用户对生成式AI的信任。
因此，我们在迎接新时代的同时，不得不对生成式AI的前景保持一定的悲观态度。或许，未来的发展中，我们需要更加关注技术的伦理标准和安全保障，以确保生成式AI的发展方向更加健康和可持续。
