تحويل البيانات المتفرقة إلى مصدر موثوق به ومرتبط بالسياق لتغذية الذكاء الاصطناعي
تؤدي البيانات المتفرقة وغياب السياق وتكاليف الحوسبة إلى إبطاء تقدُّم الفِرق. IBM® watsonx.data يُتيح استخدام البيانات بشكل موثوق به للذكاء الاصطناعي من اليوم الأول - من خلال توحيد الوصول إلى البيانات، وأتمتة الحوكمة، ودعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال دون الحاجة إلى إعادة بناء المنصات.
ابدأ بشكل محدود، وتحقَّق من النتائج بسرعة، ووسِّع استخدام الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية الحالية لديك.
تشغيل كل عبء عمل للذكاء الاصطناعي والتحليلات على المحرك الأكثر كفاءة، ما يؤدي إلى منع التخصيص الزائد، وتحسين الأداء، ويساعد في الحفاظ على قابلية التنبؤ بالتكاليف مع توسُّع استخدام الذكاء الاصطناعي.
تطبيق ضوابط وصول وسياسات وتتبُّع بيانات بشكل متسق عبر جميع البيانات وأعباء العمل، بحيث تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي والتحليلات على بيانات موثوق بها ومحكومة بشكل جيد - ما يؤدي إلى تقليل المخاطر وتعزيز الثقة.
الاستفادة من أساس مفتوح قائم على المعايير يعمل مع مجموعة التقنيات الحالية لديك ويدعم الأدوات وأعباء العمل الجديدة مع نمو احتياجات الذكاء الاصطناعي - دون الارتباط بتنسيقات خاصة.
اكتشِف كيف يساعد IBM watsonx.data المؤسسات على تبسيط بيئات البيانات المعقدة، والقضاء على صوامع البيانات، وتقليل التكاليف المتزايدة لأعباء العمل، ودعم نشر السحابة الهجينة - مع تحقيق أقصى عائد من الاستثمارات الحالية في البيانات.
تفعيل قوة الذكاء الاصطناعي الوكيل باستخدام OpenRAG؛ لتقديم نتائج غنية بالسياق. تمكَّن من البناء على أسس مفتوحة المصدر لإطلاق حل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الخاص بك خلال دقائق، والانتقال بسرعة من التجربة إلى الإنتاجية.
تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتحليلات وأدوات ذكاء الأعمال من العمل على بيانات مترابطة وغنية بالسياق ومحكومة عبر قواعد البيانات وبحيرات البيانات والمستندات وتخزين الكائنات؛ لتحقيق نتائج متسقة وقابلة للتفسير.
تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات على المحركات الأنسب من حيث الأداء والتكلفة، مع تجنُّب المنصات الموحَّدة وتحسين كفاءة التكلفة مع التوسع.
تمكَّنت CrushBank من زيادة عدد التذاكر التي تم حلها يوميًا بنسبة 40% باستخدام watsonx.data كمستودع مركزي ومحكوم للبيانات المنظمة وغير المنظمة. وقد ساعَد هذا نظام الذكاء الاصطناعي على استرجاع معلومات دقيقة لكل عميل بسرعة، ما أدى إلى تقليل متوسط وقت الحل وتحسين معدلات الحل من أول مكالمة.
1. Millions Lost In 2023 Due To Poor Data Quality, Potential For Billions To Be Lost With AI Without Intervention, Forrester, 31 July 2024.