კომპანია Ryght-ი ქმნის საწარმოო კლასის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) პლატფორმას, რომელიც სპეციალურად ჯანდაცვისა და სიცოცხლის მეცნიერებების სექტორებზეა მორგებული. დღეს Ryght Preview-ის ოფიციალური გაშვება შედგა, რომელიც ამჟამად საჯაროდ ხელმისაწვდომია ყველასთვის. სიცოცხლის მეცნიერებების კომპანიები აგროვებენ უამრავ მონაცემს მრავალფეროვანი წყაროებიდან (ლაბორატორიული მონაცემები, EMR, გენომიკა, მოთხოვნები, ფარმაცია, კლინიკური კვლევები და ა.შ.), თუმცა ამ მონაცემების ანალიზი მოძველებულია და დიდ გუნდებს მოითხოვს, მარტივი მოთხოვნებიდან დაწყებული სასარგებლო მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შექმნით დამთავრებული. არსებობს უზარმაზარი მოთხოვნა პრაქტიკულ ცოდნაზე, რათა დაჩქარდეს წამლების შემუშავება, კლინიკური კვლევები და კომერციული საქმიანობა, ხოლო პერსონალიზებული მედიცინის განვითარება ამ მოთხოვნას კიდევ უფრო აჩქარებს. Ryght-ის მიზანია, სიცოცხლის მეცნიერებების პროფესიონალებს მისცეს საშუალება, სწრაფად და უსაფრთხოდ მიიღონ საჭირო ინფორმაცია. ამისათვის ისინი ქმნიან SaaS პლატფორმას, რომელიც სთავაზობს ინდუსტრიის სპეციფიკურ AI კოპილოტებს და მორგებულ გადაწყვეტილებებს პროფესიონალებისა და ორგანიზაციებისთვის, რათა დააჩქარონ თავიანთი კვლევა, ანალიზი და დოკუმენტაცია მრავალფეროვანი კომპლექსური მონაცემთა წყაროების გამოყენებით. AI ლანდშაფტის სწრაფი განვითარებისა და მუდმივი ცვლილებების გათვალისწინებით, Ryght-მა თავისი მოგზაურობის დასაწყისშივე Hugging Face-თან ტექნიკური საკონსულტაციო პარტნიორობა დაამყარა ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამის ფარგლებში. Ryght-ი რამდენიმე გამოწვევის წინაშე დადგა, როდესაც გენერაციული AI პლატფორმის შექმნას შეუდგა. AI და ML ტექნოლოგიების ასეთი სწრაფი განვითარების პირობებში, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის უზრუნველყოფას, რომ გუნდი მუდმივად იყოს ინფორმირებული უახლესი ტექნიკის, ინსტრუმენტებისა და საუკეთესო პრაქტიკის შესახებ. უწყვეტი სწავლის ეს პროცესი რთულია და ინფორმირებულობის შესანარჩუნებლად კოორდინირებულ ძალისხმევას მოითხოვს. Hugging Face-ის ექსპერტთა გუნდთან წვდომა, რომლებიც AI ეკოსისტემის ცენტრში მოქმედებენ, ეხმარება Ryght-ს, გაეცნოს უახლეს მიღწევებსა და მოდელებს, რომლებიც მათ სფეროს შეესაბამება. ეს მიიღწევა ღია, ასინქრონული საკომუნიკაციო არხების, რეგულარული საკონსულტაციო შეხვედრებისა და სპეციალიზებული ტექნიკური სემინარების მეშვეობით. AI სფერო ინოვაციებით არის სავსე, რაც იწვევს ინსტრუმენტების, ბიბლიოთეკების, მოდელებისა და მეთოდოლოგიების სიუხვეს. Ryght-ის მსგავსი სტარტაპისთვის აუცილებელია, ამ სიმრავლიდან გამოარჩიოს, რომელი ML სტრატეგიაა ყველაზე გამოსადეგი სიცოცხლის მეცნიერებების სექტორში მათთვის უნიკალურ გამოყენების შემთხვევებისთვის. ეს გულისხმობს არა მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის ამჟამინდელი მდგომარეობის გაგებას, არამედ იმ ტექნოლოგიების პროგნოზირებას, რომლებიც მომავალში აქტუალური და მასშტაბირებადი დარჩება. Hugging Face ემსახურება Ryght-ის ტექნიკურ გუნდს, როგორც პარტნიორი – ეხმარება გადაწყვეტილებების დიზაინში, კონცეფციის დადასტურების შემუშავებასა და წარმოების სამუშაო დატვირთვის ოპტიმიზაციაში. ეს მოიცავს ინდივიდუალურ რეკომენდაციებს ბიბლიოთეკებზე, ფრეიმვორკებსა და მოდელებზე, რომლებიც საუკეთესოდ შეესაბამება Ryght-ის სპეციფიკურ საჭიროებებს, ასევე მათი გამოყენების დემონსტრირებულ მაგალითებს. ეს მითითებები საბოლოოდ ამარტივებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესს და ამცირებს განვითარებისთვის საჭირო დროს. საწარმოო დონის გადაწყვეტილებებზე ფოკუსირების გათვალისწინებით, Ryght-ი უპირატესობას ანიჭებს უსაფრთხოებას, კონფიდენციალურობასა და მმართველობას. ეს მოითხოვს მოქნილ არქიტექტურას, რომელსაც შეუძლია რეალურ დროში დაუკავშირდეს სხვადასხვა დიდი ენის მოდელებს (LLM), რაც გადამწყვეტი მახასიათებელია მათი სიცოცხლის მეცნიერებებისთვის სპეციფიკური კონტენტის გენერირებისა და მოთხოვნების დამუშავებისთვის. ღია კოდის საზოგადოებაში არსებული სწრაფი ინოვაციების გაგებით, განსაკუთრებით სამედიცინო LLM-ებთან დაკავშირებით, მათ მიიღეს არქიტექტურული მიდგომა, რომელიც მხარს უჭერს "შესაერთებელ" LLM-ებს (pluggable LLMs). ეს დიზაინის არჩევანი საშუალებას აძლევს მათ, შეუფერხებლად შეაფასონ და მოახდინონ ახალი ან სპეციალიზებული სამედიცინო LLM-ების ინტეგრაცია მათი გაჩენისთანავე. Ryght-ის პლატფორმაში თითოეული LLM რეგისტრირებულია და დაკავშირებულია ერთ ან მეტ, მომხმარებლის სპეციფიკურ დასკვნის (inference) წერტილთან. ეს კონფიგურაცია არა მხოლოდ უზრუნველყოფს კავშირებს, არამედ იძლევა სხვადასხვა LLM-ებს შორის გადართვის შესაძლებლობას, რაც უპრეცედენტო მოქნილობას გვთავაზობს – დიზაინის ეს არჩევანი შესაძლებელი გახდა Hugging Face-ის ტექსტის გენერაციის დასკვნის (Text Generation Inference – TGI) და დასკვნის წერტილების (Inference Endpoints) მიღების გზით. TGI-ის გარდა, Ryght-მა თავის ML პლატფორმაში ასევე მოახდინა ტექსტის ჩაშენების დასკვნის (Text Embeddings Inference – TEI) ინტეგრაცია. ღია კოდის ჩაშენების მოდელების TEI-ით სერვისი მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას წარმოადგენს მხოლოდ საკუთრებაში არსებულ ჩაშენებებზე დაყრდნობასთან შედარებით – რაც Ryght-ს საშუალებას აძლევს, ისარგებლოს უფრო სწრაფი დასკვნის სიჩქარით, გაათავისუფლოს თავი ლიმიტებთან დაკავშირებული შეშფოთებისგან და მოქნილად მოემსახუროს საკუთარ, დახვეწილ მოდელებს, რომლებიც მორგებულია სიცოცხლის მეცნიერებების სფეროს უნიკალურ მოთხოვნებზე. მრავალი მომხმარებლისთვის ერთდროულად მომსახურებისთვის, მათი სისტემა შექმნილია მაღალი მოცულობის ერთდროული მოთხოვნების დასამუშავებლად, დაბალი შეყოვნების შენარჩუნებით. მათი ჩაშენებისა და დასკვნის სერვისები სცდება მოდელის მარტივ გამოძახებას და მოიცავს სერვისების კომპლექტს, რომელიც ოსტატურად მუშაობს ბეტჩინგთან, რიგთან და მოდელის დამუშავების GPU-ებზე განაწილებასთან. ეს ინფრასტრუქტურა გადამწყვეტია მუშაობის შეფერხებების თავიდან ასაცილებლად და იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მომხმარებლებმა არ განიცადონ შეფერხებები, რითაც შენარჩუნდება სისტემის ოპტიმალური რეაგირების დრო. Ryght-ის სტრატეგიული პარტნიორობა და Hugging Face-ის ML სერვისების ინტეგრაცია ხაზს უსვამს მათ ვალდებულებას, მიაწოდონ უახლესი გადაწყვეტილებები ჯანდაცვისა და სიცოცხლის მეცნიერებების სფეროებში. მოქნილი, უსაფრთხო და მასშტაბირებადი არქიტექტურის დანერგვით, ისინი უზრუნველყოფენ, რომ მათი პლატფორმა დარჩება ინოვაციების წინა პლანზე, სთავაზობს რა თავიანთ კლიენტებს შეუდარებელ სერვისს.