Firma Progress Software, znana z narzędzi dla deweloperów i systemu infrastrukturalnego, zaprezentowała Progress Agentic RAG – nową platformę SaaS, która ma ułatwić firmom wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w oparciu o ich własne, wewnętrzne dane.
To ruch, który wpisuje się w rynkowy trend demokratyzacji dostępu do zaawansowanych technologii AI.
Problem chaosu danych
Przedsiębiorstwa zmagają się z lawinowym wzrostem ilości danych, często nieustrukturyzowanych i rozproszonych w różnych formatach – od dokumentów tekstowych, przez pliki wideo, po nagrania audio. Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) do ich analizy jest problematyczne.
Bez dostępu do firmowego kontekstu, modele te generują odpowiedzi niewiarygodne lub nieprzydatne.
Z pomocą przychodzi technologia RAG (Retrieval-Augmented Generation), która „uziemia” odpowiedzi AI w konkretnych, zweryfikowanych źródłach. Jednak dotychczasowe wdrożenia RAG często wymagały specjalistycznej wiedzy i znaczących zasobów, co stanowiło barierę dla mniejszych firm i zespołów.
Agent, który upraszcza proces
Platforma Progress adresuje ten problem, oferując podejście oparte na tzw. agentach AI oraz mechanizmach „no-code”. Oznacza to, iż użytkownicy nie muszą posiadać zaawansowanych umiejętności programistycznych, aby wdrożyć system. Agenci automatyzują proces pozyskiwania, indeksowania i przeszukiwania danych w wielu językach i formatach.
Sercem rozwiązania jest specjalistyczna baza danych NucliaDB, technologia pozyskana przez Progress wraz z przejęciem firmy Nuclia w 2023 roku. Umożliwia ona nie tylko przechowywanie wektorów, ale także zaawansowane wyszukiwanie semantyczne i analizę grafów wiedzy. Platforma integruje się z wiodącymi modelami LLM i zawiera wbudowane narzędzia do monitorowania jakości generowanych odpowiedzi.
AI dla wszystkich działu
Progress Agentic RAG jest oferowany w modelu subskrypcyjnym, z cenami zaczynającymi się od 700 USD miesięcznie, co ma obniżyć próg wejścia. Rozwiązanie jest dostępne m.in. na platformie AWS Marketplace.
Potencjalne zastosowania obejmują szerokie spektrum działań biznesowych: od automatyzacji obsługi klienta i przyspieszania cykli sprzedażowych przez rekomendacje produktowe, po wsparcie działów prawnych w analizie dokumentów czy ułatwienie procesów wdrożeniowych dla nowych pracowników.
Celem jest przekształcenie wewnętrznego chaosu informacyjnego w użyteczne i wiarygodne narzędzie wspierające decyzje.