Компанія Google зробила значний крок до підвищення точності та ефективності штучного інтелекту, відкривши для розробників і фахівців з даних новий сервер Data Commons Model Context Protocol (MCP). Це рішення дозволяє працювати з величезною кількістю реальних статистичних даних за допомогою природної мови, що значно спрощує інтеграцію якісної інформації у навчальні моделі ШІ.
Про це розповідає ProIT
Data Commons: публічні дані стають основою для розвитку ШІ
Data Commons від Google, запущений у 2018 році, зібрав у собі публічні набори даних з урядових опитувань, адміністративних джерел та міжнародних організацій, включаючи ООН. Завдяки впровадженню MCP Server ці дані стали доступними через природномовні запити. Відтепер розробники мають змогу легко інтегрувати достовірну статистику у свої ШІ-агенти та додатки.
Більшість сучасних систем штучного інтелекту навчаються на неструктурованих або неперевірених веб-даних, що спричиняє появу «галюцинацій» — вигаданих результатів. Для компаній, які прагнуть налаштувати ШІ під конкретні завдання, критично важливим є доступ до великих, якісних і структурованих даних. Відкритий доступ до MCP Server у Data Commons дає змогу розв’язати обидві ці проблеми.
“The Model Context Protocol is letting us use the intelligence of the large language model to pick the right data at the right time, without having to understand how we model the data, how our API works”, — зазначив керівник Data Commons у Google Прем Рамасвамі.
Відкритий стандарт MCP та партнерства Google
Стандарт MCP, вперше представлений Anthropic у листопаді минулого року, дозволяє ШІ-системам отримувати доступ до даних із різноманітних джерел — від бізнес-інструментів і контентних репозиторіїв до середовищ розробки додатків. Ця уніфікована структура вже впроваджена такими компаніями, як OpenAI, Microsoft та Google, для інтеграції даних з різних систем у свої мовні моделі.
Google також оголосила про співпрацю з благодійною організацією ONE Campaign, яка працює над підвищенням економічних можливостей та розвитку охорони здоров’я в Африці. Спільно було створено One Data Agent — інструмент на базі MCP Server, що робить доступними десятки мільйонів фінансових та медичних показників у зручному для користувача вигляді.
Крім того, відкритість MCP Server забезпечує сумісність із будь-якою великою мовною моделлю (LLM). Розробники можуть скористатися агентом із демонстраційного комплекту Agent Development Kit (ADK) у середовищі Colab, підключитись до серверу через Gemini CLI або використовувати будь-який клієнт із підтримкою MCP через пакет PyPI. Додатково приклади коду доступні у відкритому репозиторії на GitHub.