Box、AIエージェント向け検索機能にNvidiaのNemotron埋め込みを採用

何が起きたか

Boxは木曜日の開発者向けカンファレンスで「Box Content Retrieval」を発表した。TechCrunchによると、この機能はNvidiaのNemotron埋め込みシステムをプラットフォームの中核に据えるものだ。AIエージェントは、クエリに応答する際にNemotronが生成したメタデータを活用できる。Boxは、ユーザーはより速く、より正確で、より低コストな結果を得られるはずだと述べている。

NvidiaのジェネレーティブAIソフトウェア担当バイスプレジデントであるKari Briski氏はTechCrunchに対し、クエリへの回答は4倍速くなり、エラーは20%減少し、トークン使用量は90%削減されると見込んでいると語った。BoxのCEOであるAaron Levie氏は、このアプローチによってエージェントが文書全体を処理する必要はなくなると説明した。代わりに、システムはユーザーのリクエストやエージェントのタスクに最も関連する特定の箇所を返す。

この機能はBox Enterprise Advanceの全顧客に提供され、来年初めから順次展開が始まる。Boxによると、稼働中のエージェントと併用したときに最も効果を発揮し、例として弁護士が関連する条項や判例を検索する場面を挙げた。埋め込みはキーワードだけでなく概念も捉えるため、表現や言語が異なっていても関連するテーマが浮かび上がる。

背景

この機能は、自動化された検索の改善を目的としたオープンウェイトの埋め込みモデルを公開するNvidiaのNemotron Embedプロジェクトを土台としている。こうしたモデルは大規模言語モデルを使ってデータを事前処理し、エージェントがより効果的に扱えるようにするもので、大手AIラボが見過ごしがちだった分野だ。検索はNvidiaのオープンソースモデル開発における重点分野であり、7月に公開したNemotronは、検索品質のベンチマークであるRTEBで1位となった。