NVIDIA Agent Toolkit का विस्तार एक नए आधार के साथ हो रहा है, जो एंटरप्राइज़ एजेंटों को कंपनी डेटा से जोड़ता है। इसके साथ गतिविधियों को नियंत्रित करने वाले मॉडल और टूल भी शामिल हैं। इक्कीस अक्टूबर, 2026 की अपनी रिपोर्ट में NVIDIA ने अपनी ही आपूर्ति शृंखला और एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्मों में उपयोगों का ज़िक्र किया, जिससे ओपन-सोर्स टूलकिट के नवीनतम विस्तार में कारोबारी डेटा तक पहुंच को केंद्र में रखा गया है।
मुख्य बातें
- नया Agent Knowledge Foundation कंपनी की जानकारी को कारोबारी अवधारणाओं से जोड़ता है, ताकि एजेंट संदर्भ प्राप्त कर सकें और पूर्वानुमान में मदद कर सकें।
- NVIDIA ने Palantir, Databricks और Snowflake से जुड़े उपयोगों की पहचान की, हालांकि हर प्लेटफ़ॉर्म पर उनका क्रियान्वयन अलग-अलग है।
- NVIDIA ने Amazon OpenSearch Service, SAP और ServiceNow में सूचना पुनर्प्राप्ति में सुधारों का भी उल्लेख किया; ये परिणाम टूलकिट के समग्र प्रदर्शन के बजाय विशिष्ट मॉडल उपयोगों से संबंधित हैं।
विषय-सूची
- कंपनी डेटा के लिए NVIDIA Agent Toolkit में क्या जोड़ा गया है
- एंटरप्राइज़ उपयोगों की स्थिति
- सूचना पुनर्प्राप्ति के परिणाम क्या दर्शाते हैं
- पहुंच और एजेंटों में सुधार को कैसे नियंत्रित किया जाता है
- निष्कर्ष
कंपनी डेटा के लिए NVIDIA Agent Toolkit में क्या जोड़ा गया है
इसका मुख्य नया घटक NVIDIA Agent Knowledge Foundation है, जो डेटा-प्रोसेसिंग लाइब्रेरी को सूचना पुनर्प्राप्ति और संरचित-डेटा मॉडल के साथ जोड़ता है। NVIDIA के अनुसार, कंपनियां अपने मौजूदा डेटा स्थानों, वर्कफ़्लो और प्रशासनिक नियंत्रणों को बरकरार रखते हुए इसका उपयोग कर सकती हैं।
इसकी नई Auto-Ontology लाइब्रेरी एजेंटों को कच्ची जानकारी की कारोबारी संदर्भ में व्याख्या करने की सुविधा देती है। रिकॉर्ड को केवल अलग-अलग डेटा बिंदुओं के रूप में देखने के बजाय, यह ग्राहक, उत्पाद और ऑर्डर जैसी अवधारणाओं की पहचान करती है और उनके बीच संबंध स्थापित करती है। इस संदर्भ का उद्देश्य एजेंटों को कारोबारी सवालों के जवाब देने और निर्णयों में मदद करना है।
इस फ़ाउंडेशन में cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt और cuVS समेत CUDA-X लाइब्रेरी शामिल हैं। मॉडल चयन में Nemotron Retriever और Kumo Structured परिवार के मॉडल शामिल हैं: Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series और Kumo Forecast।
| आइटम | विवरण |
|---|---|
| NVIDIA OpenShell | एक सुरक्षित रनटाइम, जो एंटरप्राइज़ को एजेंट की पहुंच और कार्रवाइयों पर पाबंदी लगाने देता है। |
| NVIDIA NemoClaw ब्लूप्रिंट | विशेष कार्यों के अनुरूप सुरक्षित एजेंट बनाने के लिए संदर्भ डिज़ाइन। |
| नवीनतम NemoClaw अनुकूलन ब्लूप्रिंट | एजेंट की बुद्धिमत्ता में सुधार के लिए चरण-दर-चरण शुरुआती ढांचा। |
एंटरप्राइज़ उपयोगों की स्थिति
NVIDIA का आपूर्ति शृंखला संगठन इस फ़ाउंडेशन का उपयोग Palantir के Foundry, Ontology और AIP के साथ कर रहा है। NVIDIA के अनुसार, यह क्रियान्वयन विशिष्ट एजेंटों को पूर्वानुमान और निर्णय-अनुकूलन के लिए गोपनीय जानकारी के साथ काम करने में मदद करता है। यह रिपोर्ट में वर्णित आंतरिक उपयोग है, न कि केवल प्रस्तावित अनुप्रयोग।
Databricks संदर्भ संबंधी जानकारी का उपयोग करने वाले एजेंटों के लिए अपने Genie Ontology को NVIDIA Kumo Anomaly के साथ जोड़ रहा है। Snowflake का तरीका Kumo Engine और Kumo Relational मॉडल को Snowflake Notebook परिवेशों में उपलब्ध कराता है, जिससे ग्राहक वहां पूर्वानुमान संबंधी फ़ंक्शन जोड़ सकते हैं।
ये उदाहरण एंटरप्राइज़ उपयोग के अलग-अलग रास्ते दिखाते हैं: NVIDIA में परिचालन उपयोग, Databricks के साथ एकीकरण और Snowflake के नोटबुक परिवेश के ज़रिए ग्राहकों को उपलब्ध पहुंच। इन्हें एक जैसे क्रियान्वयन या समान नतीजों के प्रमाण के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए।
सूचना पुनर्प्राप्ति के परिणाम क्या दर्शाते हैं
NVIDIA ने Nemotron Retriever के कई परिणाम बताए और सर्च व री-रैंकिंग में सुधारों को एंटरप्राइज़ एजेंटों के व्यापक वादे से अलग रखा। NVIDIA के अनुसार, Amazon OpenSearch Service में एम्बेडिंग मॉडल ने सर्च चरणों को कम करते हुए प्रासंगिकता बढ़ाई और लगभग कोई अतिरिक्त विलंबता नहीं जोड़ी।
कंपनी ने कहा कि SAP का फ़ाइन-ट्यून किया गया री-रैंकर लगभग तीन गुना तेज़ चला। उसने यह भी कहा कि ServiceNow ने विलंबता को लगभग एक चौथाई कम करते हुए री-रैंकिंग की गुणवत्ता में सुधार किया। रिपोर्ट में कोई साझा बेंचमार्क नहीं दिया गया है, जिसके आधार पर इन नतीजों की सीधे तुलना की जा सके।
Zoom अपने Zoom AI Services में दस्तावेज़ों की समझ, सर्च प्रासंगिकता और संदर्भ पुनर्प्राप्ति के लिए Nemotron Retriever का उपयोग कर रहा है। NVIDIA ने इस उपयोग के लिए कोई मात्रात्मक प्रदर्शन परिणाम नहीं दिया।
पहुंच और एजेंटों में सुधार को कैसे नियंत्रित किया जाता है
यह विस्तार केवल एजेंटों को अधिक जानकारी देने तक सीमित नहीं है। इसके साथ आने वाले घटक निष्पादन की सीमाओं, विशिष्ट एजेंटों के डिज़ाइन और अनुकूलन से जुड़े हैं; उनकी अलग-अलग जिम्मेदारियों का सार नीचे दिया गया है।
NVIDIA के अनुसार, नवीनतम NemoClaw अनुकूलन ब्लूप्रिंट समय के साथ एजेंट की बुद्धिमत्ता में सुधार के लिए शुरुआती ढांचा है। यह निर्माताओं के लिए एक संदर्भ डिज़ाइन है, इस बात का प्रमाण नहीं कि हर एंटरप्राइज़ उपयोग में पहले ही सुधार हासिल हो चुका है। रिपोर्ट में NeMo Relay और NeMo Compass को भी टूलकिट के टूल और कौशलों में गिनाया गया है, लेकिन उनकी भूमिकाओं का विवरण नहीं दिया गया।
निष्कर्ष
इस विस्तार में कंपनी डेटा की व्याख्या, सूचना पुनर्प्राप्ति और निष्पादन नियंत्रण को एक ही टूलकिट में लाया गया है। इसके सबसे ठोस प्रमाण नामित क्रियान्वयन और मॉडल-स्तर के परिणाम हैं; ये उदाहरण पूरे एजेंट स्टैक के लिए किसी एक प्रदर्शन परिणाम को प्रमाणित नहीं करते।
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