Docker lança solução baseada em IA generativa para desenvolvedores

A Docker, plataforma e desenvolvedora de softwares, anunciou o lançamento de uma solução baseada em Inteligência Artificial generativa (GenAI) projetada para ajudar os desenvolvedores a trabalharem com as aplicações desejadas em questão de minutos. A parceria foi elaborada em conjunto com a Neo4j, provedora de banco de dados Grafos e Analytics, LangChain e Ollama, e vai eliminar a necessidade dos desenvolvedores em procurar, juntar e configurar tecnologias de diferentes fontes. A solução já vem pré-configurada e pronta por meio dos modelos de linguagem grande (LLMs) da Ollama, bancos de dados Grafos e vetoriais da Neo4j e a estrutura da LangChain. A Docker também anunciou seu primeiro produto alimentado por IA, o Docker AI.

“Os desenvolvedores estão entusiasmados com as possibilidades da GenAI, mas a taxa de mudança, o número de fornecedores e a variação nas pilhas de tecnologia tornam desafiador saber onde e como começar”, disse Scott Johnston, CEO da Docker. “O anúncio de hoje elimina esse dilema, permitindo que os desenvolvedores comecem a usar com rapidez e segurança as ferramentas, o conteúdo e os serviços do Docker que eles já conhecem e adoram, juntamente com tecnologias de parceiros na vanguarda do desenvolvimento de aplicativos GenAI”, completou.

O GenAI Stack, disponível hoje no Centro de Aprendizagem no Docker Desktop e no repositório, aborda casos de uso populares do GenAI usando conteúdo de código aberto confiável no Docker Hub. O GenAI Stack faz parte de uma série de novos recursos, conteúdos e parcerias de IA/ML anunciados pela Docker com o objetivo de ajudar os desenvolvedores a aproveitar de forma rápida e segura o poder da IA/ML em seus aplicativos. Os componentes incluem:

LLMs de código aberto pré-configurados, como Llama 2, Code Llama, Mistral, ou modelos privados, como GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI;

– Ajuda da Ollama para que os desenvolvedores possam começar a trabalhar localmente com LLMs de código aberto;

– Neo4j como o banco de dados padrão para pesquisa de grafos e vetores nativos que revelam padrões e relacionamentos explícitos e implícitos nos dados, tornando os modelos de IA/ML mais rápidos e mais precisos e atuando como memória de longo prazo para esses modelos;

– Gráficos de conhecimento do Neo4j que servem como base de conhecimento para fundamentar LLMs para previsões e resultados mais precisos da GenAI;

– Orquestração do LangChain entre o LLM, o aplicativo e o banco de dados com índice vetorial, servindo como estrutura para o desenvolvimento de aplicativos de raciocínio com reconhecimento de contexto alimentados por LLMs; e

– Uma série de ferramentas de suporte, modelos de código, instruções e práticas recomendadas de GenAI.

A configuração fácil e pronta para uso capacita os desenvolvedores com vários recursos, como carregamento de dados sem esforço e população de índices vetoriais, permitindo que os desenvolvedores importem dados, criem índices vetoriais, incorporem perguntas e respostas e as armazenem no índice vetorial. Os desenvolvedores podem fazer consultas aprimoradas e enriquecimento de resultados para aplicativos que podem resumir dados e mostrar a recuperação de conhecimento por meio de grafos de conhecimento flexíveis. Eles também podem gerar diversas respostas em vários formatos, como listas com marcadores, cadeias de pensamento, problemas do GitHub, PDFs, poemas e muito mais. Além disso, os desenvolvedores podem comparar os resultados obtidos entre LLMs isolados, LLMs com vetor e LLMs com vetor e integração de grafos de conhecimento.

“A força motriz que uniu nossos esforços coletivos foi a missão compartilhada de capacitar os desenvolvedores, tornando muito fácil para eles criar aplicativos apoiados pelo GenAI e adicionar recursos às aplicações existentes. Estamos imensamente empolgados com as possibilidades que isso abre para milhões de desenvolvedores.”, informa Emil Eifrem, cofundador e CEO da Neo4j.

Serviço
www.docker.com