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https://github.com/Azure/GPT-RAG
随着AI的飞速发展，大型语言模型（LLMs）因其解读和生成类似人类文本的能力而日益受到欢迎。但是，将这些工具整合到企业环境中，同时确保可用性和维护治理架构却是一个挑战。复杂性在于在利用LLMs提高生产力和确保强健的治理框架之间找到平衡。
为了应对这一挑战，微软Azure推出了GPT-RAG，一个专为使用检索增强生成（RAG）模式生产部署LLMs而设计的企业级RAG解决方案加速器。GPT-RAG拥有强大的安全框架和零信任原则，确保敏感数据得到最大程度的小心处理。GPT-RAG采用零信任架构概览，包括Azure虚拟网络、Azure前门带有Web应用防火墙、堡垒提供安全的远程桌面访问和Jumpbox用于访问私有子网中的虚拟机等特性。
此外，GPT-RAG的框架支持自动扩展，确保系统能够适应波动的工作负载，在高峰时期提供无缝的用户体验。该解决方案通过将Cosmos DB纳入未来潜在的分析存储来展望未来。GPT-RAG的研究者强调，它拥有全面的可观察性系统。企业可以通过Azure应用洞察提供的监控、分析和日志，获得系统性能的洞察，从而帮助他们持续改进。这种可观察性确保了操作的连续性，并为在企业环境中优化LLMs部署提供了宝贵的数据。
GPT-RAG的关键组件包括数据摄取、协调器和前端应用。数据摄取优化了数据准备以适用于Azure OpenAI，而使用Azure应用服务构建的应用前端确保了流畅且可扩展的用户界面。协调器维护用户互动的可扩展性和一致性。AI工作负载由Azure Open AI、Azure AI服务和Cosmos DB处理，为企业工作流中具有推理能力的LLMs创造了一个全面的解决方案。GPT-RAG使企业能够有效地利用LLMs的推理能力。现有模型可以基于新数据处理和生成响应，无需不断的微调，简化了业务流程的整合。
总之，GPT-RAG可以是一个开创性的解决方案，确保企业利用LLMs的推理能力。通过强调安全性、可扩展性、可观察性和负责任的AI，GPT-RAG可以彻底改变企业整合和实施搜索引擎、评估文档和创建质量保证机器人的方式。随着LLMs的持续进步，诸如这些的保护措施对于防止误用和潜在后果造成的潜在伤害至关重要。此外，它使企业能够在其企业内无与伦比的安全性、可扩展性和控制下，利用LLMs的力量。