AI21 Labs 推出即插即用的企業 AI 引擎，幫助企業價值化資料資產
以色列自然語言處理（NLP）領先廠商 AI21 Labs 宣布推出一款即插即用的生成式 AI 引擎，名為 Contextual Answers。這一全新的 API 方案能夠將大型語言模型（LLM）技術嵌入企業的數位資產，實現對組織資料的快速質疑與回答，無需進行繁瑣的跨團隊或軟體系統溝通。AI21 Labs 的 API 團隊負責人 Tel Delbari 表示：“這是首次以開箱即用的方式提供此類技術解決方案，無需額外的努力和資源。我們將整個解決方案都設計成即插即用的形式，並對每個元件進行了最佳化，讓我們的客戶在不投入人工智慧、NLP 或資料科學從業人員時間的同時獲得行業內最佳的結果。”
滿足企業特定生成式 AI 的需求
自 ChatGPT 崛起以來，企業無論大小都一直在尋找將 LLMs 應用於其資料堆疊，並為內部團隊和客戶提供更快速、更流暢的互動方式以獲取準確有用的訊息。通常的方法是對現有模型進行微調，以使其適應特定企業場景，但這樣的方法需要大量工程工作，不是每家公司都能負擔得起。
AI21 Labs 的新 Contextual Answers API 提供了一個從一開始就能實現任何生成式 AI 用例的解決方案。“企業可以透過使用 Web GUI 或透過 API 和 SDK 上傳檔案到我們的工作室開始。檔案載入完成後，他們可以透過 API 傳送問題並獲得答案。我們的 API 非常易於使用，即使是非 NLP 或 AI 專家的開發人員也能開始使用。” Delbari 告訴 VentureBeat。
一旦 AI 引擎啟動執行，企業客戶或內部員工可以提出任何自由格式的問題，無論是內部支援、檢查政策還是在大型檔案或手冊中搜尋訊息。模型將根據上傳的知識庫內容提供簡明的答案。它適用於結構化和非結構化訊息。“該模型特別最佳化以適應內部行話、縮寫詞、專案名稱等。只要檔案包含訊息，模型將自動學習該訊息及其含義。此外它不會將組織的知識與來自網際網路的外部知識、行話或訊息混淆，保持與組織資料和內部語言的一致性和真實性。” Delbari 解釋道。
努力實現資料存取控制和安全
由於 AI 引擎支援無限量的內部企業資料上傳，Delbari 明確指出確保訊息的存取和安全性是很重要的。為了實現存取控制和基於角色的內容分離，模型可以約束使用特定檔案、一定數量的檔案、特定檔案夾、標籤或後設資料。此外為了保障安全和資料機密性，公司的 AI21 Studio 提供了一個安全和 SOC-2 認證的環境。“我們承諾提供一個分離和保護的環境，已獲得各行各業信任，包括銀行和制藥公司等。”他表示。他還指出，企業可以透過 AWS Sagemaker Jumpstart 和 AWS Bedrock 使用 AI 引擎，在其虛擬私有雲（VPCs）上使用產品的核心能力。
展望未來
AI21 Labs 計劃將該功能嵌入其撰寫平臺 Wordtune 中，使使用者可以快速從上傳的檔案中檢索所選訊息。領先的資料生態系統參與者 Databricks 和 Snowflake 也在開展類似的專案。前者最近宣布推出 LakehouseIQ，使用 LLM 技術透過上下文回答有關 Lakehouse 資料的特定查詢，而後者則推出 Document AI，一款專門用於從非結構化檔案中獲取洞察的多模態 LLM。
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