watsonx.ai 中的 RAG

构建自己的 RAG 管道，以提高模型准确性和性能

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watsonx.ai 仪表板上的 RAG 屏幕截图

简化 RAG 应用程序构建

使用基础模型，通过您的企业知识库构建、优化和部署检索增强生成 (RAG) 管道。

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成本优化

根据较小的专门模型进行推断，而不是根据较大的通用模型。
企业级

构建时考虑了安全性、可扩展性和合规性。
准确性和性能

将您的应用程序置于知识库中，以提高应用程序的输出。
快速部署

从概念到生产仅需几天，而非数月。
Gartner 公司徽标

IBM 获评数据科学与机器学习领域领导者

IBM 荣膺 2025 年 Gartner Magic Quadrant™ 数据科学和机器学习平台领导者称号。

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与文档交谈

借助文档聊天功能，AI 构建器能够快速创建基于文档的 RAG 解决方案，从而加速原型设计或部署流程。通过使用 IBM watsonx.ai 中的无代码 Prompt Lab，用户可轻松上传并配置 PDF、Word 文档等文件。开发人员可使用 Milvus 或 Elasticsearch 等矢量存储进行扩展，以提高基础数据的准确性。作为 AI 助手或智能体的应用程序编程接口 (API) 进行部署。
学习如何使用聊天功能处理文档


AutoAI RAG

AutoAI for RAG 通过自动生成各种管道配置简化了管道构建。然后，它会评估并排列其性能，并在排行榜上显示最佳选项。传统上可能需要数月时间（耗尽数百个潜在组合）的流程现已简化，可高效完成。
了解如何将 AutoAI 用于 RAG
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