El fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) generativa ha abierto un abanico de posibilidades sin precedentes. Su integración en diversas aplicaciones y herramientas profesionales ha revolucionado nuestra forma de crear, colaborar, compartir y trabajar. NVIDIA AI Workbench es uno de los mejores ejemplos de esta transformación, permitiendo simplificar flujos de trabajo y facilitar la creación de nuestros propios proyectos de Retrieval-Augmented Generation (RAG), incluso para aquellos que no poseen conocimientos avanzados en la materia.
Para los no iniciados, sería útil aclarar que RAG es una técnica que mejora la precisión y la fiabilidad de los modelos de IA generativa mediante el uso de materiales y hechos suministrados a través de fuentes externas. Este enfoque permite abordar un vacío importante que ha afectado a los modelos de Lenguaje de Máquina Grande (LLMs) desde sus inicios, es decir, la necesidad de mantenerlos actualizados y debidamente «alimentados» para mantener su capacidad de comprensión, especialmente cuando se busca profundizar en ciertos temas.
Pongamos un ejemplo para entender mejor: supongamos que deseas utilizar una IA generativa para crear imágenes específicas de un producto que tienes en mente. Sin embargo, esa IA puede no ser capaz de producir un resultado satisfactorio porque nunca ha visto nada parecido y no cuenta con la base necesaria para producir resultados relevantes. Con RAG, podemos superar este obstáculo y proporcionar a la IA todo lo que necesita para generar resultados satisfactorios.
La implementación de proyectos de este tipo solía ser una tarea laboriosa y compleja, pero NVIDIA AI Workbench ha simplificado en gran medida este proceso. Con esta herramienta, podemos crear nuestros propios proyectos RAG, desarrollar, experimentar, probar y utilizar prototipos de diferentes aplicaciones de IA en diversos GPUs, desde modelos de portátiles hasta soluciones más potentes para centros de datos. Además, NVIDIA AI Workbench es compatible con la nube.
La instalación de NVIDIA AI Workbench es muy sencilla. Una vez finalizada, estás listo para comenzar a trabajar tanto localmente como de forma remota. Puedes utilizarla para iniciar un nuevo proyecto o replicar alguno de los proyectos existentes en plataformas como GitHub o GitLab, facilitando el inicio y la ejecución de trabajos colaborativos.
NVIDIA AI Workbench simplifica el proceso de configuración de un entorno de desarrollo acelerado por GPU, eliminando la carga de trabajo y los problemas que pueden surgir de la configuración de GPUs, las actualizaciones de controladores y los errores que pueden ocurrir, así como otros problemas relacionados con el uso de datos, inconsistencias y particularidades de cada modelo.
Además, NVIDIA AI Workbench permite una colaboración perfecta, gracias a la integración de herramientas de control de versiones y gestión de proyectos. También ofrece una consistencia total si en algún momento quieres escalar de un modo local a la nube, facilitando el movimiento de tus proyectos y alternando entre local y nube según tus necesidades.
Para los usuarios con menos experiencia, NVIDIA ofrece los RAG Workbench Project, que son muestras de desarrollo diseñadas para funcionar sin necesidad de configuraciones complicadas. Estos proyectos son compatibles con una gran variedad de LLMs y su naturaleza híbrida te permite elegir dónde quieres que se ejecute todo el proceso de inferencia, ya sea en la nube o de forma local.
Además, los RAG Workbench Project ofrecen métricas de rendimiento que te permitirán evaluar el rendimiento de cada proyecto. También ofrecen recuperación transparente, con un panel que muestra de forma precisa fragmentos de texto que han sido recuperados del contenido más relevante contextualmente en la base de datos de vectores, que alimenta al LLM y mejora la obtención de respuestas relevantes.
Para aquellos que están pensando en empezar a utilizar NVIDIA AI Workbench pero tienen dudas, NVIDIA ofrece una guía que proporciona toda la información necesaria para comenzar su aventura en el mundo de la IA.
