איך Retrieval Augmented Generation (RAG) משנה את עולם ה-AI
הגישה המסורתית לפיתוח מודלי AI דרשה משאבים אדירים, ידע מעמיק ותהליכי כיוונון מורכבים. RAG מציע פרדיגמה שונה לחלוטין. במקום "לאמן" מודל מחדש, ה-RAG מאפשר לו "לשלוף" באופן דינמי מידע רלוונטי ממאגרי ידע חיצוניים ועדכניים, ולהשתמש בו כדי ליצור תגובה מדויקת ומבוססת עובדות. גישה זו מביאה עמה מספר יתרונות מכריעים:
שיפור הדיוק והפחתת "הזיות": המודל מסתמך על נתונים מאומתים ועדכניים מהמקורות הפנימיים של הארגון, וכך מצטמצם הסיכון לקבלת תשובות פיקטיביות.
עדכונים פשוטים וגמישים: אין צורך לעבור תהליך אימון ארוך ומורכב בכל עדכון נתונים. שינוי במאגר הידע הפנימי משתקף באופן מיידי בתגובות המודל.
הנגשת AI למגוון רחב של ארגונים: הטכנולוגיה מפשטת את תהליכי הפיתוח וההטמעה, מה שהופך את ה-AI המתקדם לזמין גם עבור חברות ללא משאבים או צוותי מדעני נתונים גדולים.
סינרגיה של תשתית ומודיעין: שיתוף הפעולה בין Dell ו-NVIDIA
הצלחה ביישום RAG דורשת שילוב מדויק בין תשתית חזקה לבין מומחיות ב-AI. ה-Dell AI Factory with NVIDIA הוא פתרון הוליסטי ומוכן לפעולה המשלב את תשתית ה-IT המתקדמת של Dell (משרתים ותחנות עבודה חזקים ועד פתרונות אחסון מתקדמים) עם החומרה והתוכנה המובילה של NVIDIA. השילוב הזה הוא קריטי ומספק את היתרונות הבאים:
האצת פריסה וייעול התהליכים: הפלטפורמה המשולבת, המבוססת על תשתית של Dell, תואמת באופן מושלם למסגרות עבודה של NVIDIA כמו ה-NVIDIA NeMo Framework, ומאפשרת יישום מהיר של RAG.
"מעבדת ניידות" למפתחים: על גבי תשתית זו, מפתחים יכולים להשתמש ב-NVIDIA AI Workbench כדי לבנות ולבדוק יישומי RAG. Dell משלימה זאת עם "שירותי האצה" מיוחדים, המאפשרים יצירת אבטיפוס מהירה על גבי תחנות עבודה Precision - סביבת עבודה חסכונית ונוחה לבדיקת יכולות AI.
שמירה על נתונים ארגוניים: הפתרון המשולב מאפשר לארגונים לאחסן את הנתונים שלהם בסביבה מבוקרת ומוגנת, ובכך לעמוד בדרישות אבטחה מחמירות ולהבטיח ריבונות נתונים.
כיצד מוודאים שהטכנולוגיה עובדת? האתגר של מדידת RAG
לאחר הטמעת מערכת RAG, האתגר הבא הוא לוודא שהיא פועלת ביעילות. איך מעריכים את איכות התשובות ואת רלוונטיות המידע? כדי לתת מענה לאתגר זה, פותחו שיטות הערכה פורצות דרך, שילמדו בסדנה הייחודית של Dell ו-NVIDIA:
LLM-as-a-Judge: שיטה חדשנית שבה מודל LLM אחר, מתוחכם ואובייקטיבי, משמש כשופט חיצוני שמעריך את איכות התשובות של מערכת ה-RAG ומדרג אותן.
Synthetic Data Generation (SDG): תהליך יצירה של נתונים סינתטיים מותאמים אישית לבדיקת המערכת. שימוש בנתונים אלו מאפשר לארגון לבחון את המודל במגוון תרחישים ולזהות אתגרים טרם הפריסה המלאה.
סדנה מעשית: ההזדמנות שלכם להתחיל את מסע ה-AI הארגוני
הסדנה המעשית של Dell Technologies היא הצעד הראשון והחשוב במסע ה-GenAI שלכם. היא מבוססת על מתודולוגיית "AS-IS / TO-BE" מוכחת ונועדה להעניק לכם בהירות בנוגע לחזון ה-AI העתידי של הארגון. הסדנה מועברת על ידי מדריכים מוסמכים מטעם NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) והיא מיועדת למפתחים, מדעני נתונים ומנהלים טכנולוגיים שרוצים לרכוש ידע וכלים מעשיים שיעניקו יתרון טכנולוגי משמעותי.
בסדנה תרכשו ידע בנושאים הבאים:
הבנה מעמיקה של RAG וחיפוש סמנטי.
יצירת נתונים סינתטיים למטרות הערכה.
שימוש ב-LLM-as-a-Judge למדידת ביצועים.
יישום טכניקות הערכה על מערכות חיפוש קיימות.
הסדנה תתקיים ביום שני, ה-15 בספטמבר 2025, בין השעות 09:00 ל-14:00, במתחם אקספו תל אביב, ביתן 2 אולמות K, L, M.
מספר המקומות מוגבל. אל תפספסו את ההזדמנות להתקדם עם ה-AI של הארגון שלכם!
