英伟达 NeMo Retriever：生成式AI的新里程碑

导读
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。