Orchestrazione

Il livello di orchestrazione svolge un ruolo fondamentale nelle soluzioni RAG (Retrieval-augmented generation), fungendo da sistema di controllo che gestisce il modo in cui interagiscono i diversi componenti della soluzione. In una tipica pipeline RAG, il livello di orchestrazione coordina il recupero di dati o documenti pertinenti e garantisce che questi dati vengano passati al modello di generazione (spesso un modello linguistico di grandi dimensioni o LLM). In questo modo, il livello di orchestrazione non solo migliora l'accuratezza delle risposte, ma garantisce anche che siano contestuali e supportate dai dati.

Per le soluzioni meno personalizzate che sfruttano semplicemente le funzionalità native di watsonx Assistant o watsonx Orchestrate con Elastic Search o watsonx.data, il livello di orchestrazione è integrato nei prodotti e non è un aspetto della soluzione che deve essere modificato. Tuttavia, per sistemi più avanzati o personalizzati esistono opzioni pronte all'uso approvate da IBM®, così come opzioni open source personalizzate.

NeuralSeek semplifica il livello di orchestrazione per la RAG (Retrieval-augmented generation) automatizzando le connessioni tra più basi di conoscenza e oltre 40 modelli linguistici (LLM). Attraverso la sua piattaforma mAIstro, gli utenti possono costruire flussi di lavoro scalabili supportati da LLM senza programmare, beneficiando al contempo di controlli aziendali, supervisione umana e versioning dinamico.

Le funzionalità principali di orchestrazione includono:

Governance completa tramite dashboard esecutive per il monitoraggio delle prestazioni del sistema, la generazione di risposte e la configurazione. Protezione contro iniezioni tempestive e contenuti nocivi con pulizia automatica e rilevamento/rimozione delle informazioni PII. Supporto multilingua e traduzione automatica per query multilingue. Integrazione perfetta con watsonx Assistant e altri strumenti, generazione automatica di azioni e indicizzazione di coppie di domande e risposte. Scambio istantaneo tra LLM, che garantisce flessibilità e controllo senza riattrezzamenti. NeuralSeek fornisce una soluzione di orchestrazione completa per scalare e gestire in modo efficiente implementazioni RAG complesse.

Per ulteriori informazioni, per iniziare e per domande su Neural Seek, consulta la  Documentazione di guida su Neural Seek

Mentre Neural Seek è un'opzione rifinita e pronta all'uso, LlamaIndex e LangChain offrono potenti alternative open-source per chi cerca maggiore personalizzazione e controllo sull'orchestrazione RAG.

LlamaIndex: questo framework consente un'orchestrazione flessibile dei processi di recupero e generazione dei dati offrendo modularità ed estensibilità. Con LlamaIndex, gli sviluppatori possono sperimentare diversi metodi di recupero, definire le proprie strategie di chunking dei documenti e collegare varie fonti di dati per adattare l'orchestrazione alle proprie esigenze uniche. È altamente adattabile e consente un controllo dettagliato, il che lo rende una scelta eccellente per le organizzazioni che vogliono approfondire soluzioni personalizzate.

Per ulteriori informazioni, per iniziare e per domande su Llama Index, fai riferimento al sito LlamaIndex

LangChain: LangChain è un altro framework di orchestrazione open source progettato per integrare modelli linguistici con fonti di dati esterne. Fornisce una suite di strumenti per gestire il flusso tra sistemi di recupero e LLM, aiutando ad automatizzare flussi di lavoro complessi nelle soluzioni RAG. LangChain supporta anche molteplici integrazioni, compresi i modelli non-IBM, rendendola una scelta più versatile per gli ambienti ibridi che utilizzano diversi strumenti e servizi AI.

Per ulteriori informazioni, per iniziare e per domande su LangChain, consulta il sito LangChain