A Nvidia anunciou na quarta-feira, durante a conferência GTC em Berlim, o lançamento de um novo pacote chamado "Agent Knowledge Foundation" como parte do Agent Toolkit, com o objetivo de fornecer aos agentes de inteligência artificial no setor corporativo o contexto de dados ausente e melhorar sua capacidade de tomada de decisão.
Componentes do novo pacote e tecnologias de recuperação
O novo pacote inclui um conjunto de componentes de código aberto que compreendem os modelos de recuperação "Nemotron Retriever", a nova biblioteca "Auto-Ontology", a família de modelos "Kumo" dedicada a dados estruturados, juntamente com as bibliotecas de processamento de dados "CUDA-X". A empresa explicou que este sistema permite que os dados permaneçam em seus locais de armazenamento atuais e fiquem sujeitos às regras de acesso e permissões aplicadas anteriormente nas empresas.
Adel Al-Hallak, vice-presidente de produtos de IA para agentes da Nvidia, destacou que os grandes modelos de linguagem enfrentam grande dificuldade para pesquisar tabelas e arquivos complexos sem um contexto estrutural claro. De acordo com os testes da empresa, o modelo de classificação e re-recuperação Nemotron Retriever aumentou a relevância dos resultados de pesquisa em 65% quando testado no ambiente de código aberto OpenSearch, o que reduz o número de etapas de pesquisa necessárias e mantém o mínimo de latência (Latency).
Transição da recuperação tradicional RAG para ontologia e processamento de tabelas
O pacote depende da biblioteca Auto-Ontology para construir gráficos de conhecimento a partir de tabelas corporativas e vincular dados brutos a conceitos de negócios como clientes, produtos e pedidos, fornecendo uma API REST e um servidor do Model Context Protocol (MCP) para consultas de agentes. Este desenvolvimento surge como um investimento na experiência da startup Illumex, adquirida pela Nvidia em fevereiro por cerca de 75 milhões de dólares.
O pacote também integra os modelos Kumo para dados relacionais, adquiridos pela Nvidia em junho, que visam eliminar os pipelines tradicionais dedicados a cada tarefa preditiva, como classificação e análise de sentimentos, permitindo a previsão automatizada em tabelas formatadas.
Parcerias estratégicas com plataformas de dados
A Nvidia enfatiza que não busca competir com grandes plataformas de dados como Snowflake, Databricks ou Palantir, mas sim contar com a integração de sua infraestrutura com as plataformas delas para gerenciar camadas de controle de acesso (ACLs) e segurança. As equipes de cadeia de suprimentos da Nvidia usam essas tecnologias por meio da plataforma Palantir Foundry, enquanto o Databricks conecta o modelo Kumo para detecção de anomalias com a camada de contexto Genie Ontology, e o Snowflake permite a execução de modelos Kumo dentro de seus próprios notebooks.
Por que esta notícia é importante?
Este lançamento representa um passo prático para superar as limitações atuais dos agentes de inteligência artificial corporativos, que frequentemente sofrem com a incapacidade de compreender o contexto interconectado dos dados corporativos distribuídos. Ao integrar modelos de código aberto com camadas de ontologia, a Nvidia oferece aos desenvolvedores ferramentas flexíveis para melhorar a precisão dos agentes sem forçar as organizações a moverem seus dados confidenciais ou a os reestruturarem completamente.