context bridge: ai-граф знаний с agentic rag и openai и ещё 2 новости

context bridge: ai-граф знаний с agentic rag и openai

Реализация Context Bridge от IWE представлена как основанный на искусственном интеллекте граф знаний с использованием Agentic RAG, вызова функций OpenAI и обхода графа.

Архитектура системы

Система построена на основе графа знаний, который выступает в качестве централизованного хранилища информации. Agentic RAG используется для извлечения релевантной информации из графа знаний. Вызов функций OpenAI позволяет системе рассуждать и планировать свои действия. Обход графа позволяет системе исследовать связи между различными частями информации.

Компоненты системы

Ключевые компоненты системы включают граф знаний, агент RAG, функциональный вызов OpenAI и механизм обхода графа. Граф знаний хранит информацию в виде узлов и ребер. Агент RAG отвечает за поиск релевантной информации в графе знаний. Вызов функций OpenAI позволяет агенту RAG генерировать ответы на вопросы. Механизм обхода графа позволяет агенту RAG исследовать связи между различными узлами и ребрами в графе знаний.

Функциональность

Система способна отвечать на вопросы, извлекать информацию и выполнять задачи. Она использует Agentic RAG для генерации ответов, вызов функций OpenAI для рассуждений и планирования и обход графа для исследования связей между данными.

stadler внедряет систему для повышения эффективности труда

Компания STADLER, существующая 230 лет, меняет подход к интеллектуальному труду. Они внедряют систему, которая помогает сотрудникам более эффективно справляться с задачами и принимать решения.

Новый подход к работе

STADLER использует платформу, разработанную для организации и структурирования информации. Система призвана помочь сотрудникам ориентироваться в большом объеме данных и находить нужную информацию быстрее. Это позволяет им тратить меньше времени на поиск и больше на выполнение своих обязанностей.

Платформа также способствует улучшению коммуникации и сотрудничества между сотрудниками. Она позволяет им легко обмениваться информацией и совместно работать над проектами.

STADLER отмечает, что внедрение новой системы привело к повышению производительности и улучшению качества принимаемых решений. Сотрудники стали более вовлечены в работу и чувствуют себя более уверенно в своих способностях.

Ожидается, что новые инструменты помогут компании оставаться конкурентоспособной на рынке и успешно развиваться в будущем.

nvidia ai представляет prorl для обучения llm-агентов

NVIDIA AI представила ProRL, агент, использующий инфраструктуру Rollout-as-a-Service, предназначенную для обучения многооборотным LLM-агентам в больших масштабах.

ProRL — это агент, который отделяет процесс развертывания от процесса обучения, позволяя масштабировать обучение. Инфраструктура Rollout-as-a-Service позволяет независимо масштабировать развертывание и обучение, что важно для обучения LLM-агентов.

ProRL использует распределённые вычисления для ускорения процесса обучения. Это позволяет быстрее обучать более сложные агенты. В статье говорится, что ProRL предоставляет возможности для обучения LLM-агентов в больших масштабах.