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建立企业自己的 RAG 管道
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watsonx 管道 leadspace
构建强大的 RAG 应用程序

借助 IBM® watsonx.ai 为企业赋能，我们的企业级人工智能 (AI) 开发平台为 AI 构建器提供了全面的工具包，旨在支持支持检索增强生成 (RAG) 开发生命周期。

无论您是在处理复杂、专业化的用例，还是寻求快速部署，watsonx.ai 都能为您的开发人员提供成功所需的灵活性和控制力。

在 watsonx.ai 中，您可以使用基础模型，通过应用 RAG 模式，根据知识库中的信息生成事实准确的输出。

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优势  为什么选择面向 RAG 的 watsonx.ai？ 灵活性

通过自定义或低代码选项适应您的特定需求。

 企业级

构建时考虑了安全性、可扩展性和合规性。

 快速部署

从概念到生产仅需几天，而非数月。

构建自定义专业代码 RAG 解决方案

RAG 管道每个阶段的应用程序编程接口 (API)。

文本提取 API

从各种文档格式中处理并提取文本。

 嵌入 API

生成文本数据的矢量嵌入。

 Milvus (IBM® watsonx.data)

使用强大的矢量数据库进行高效的存储和查询。

 重新排名 API

提高检索信息的相关性。

 评估 API

测量并优化您的 RAG 系统性能。

 流式引擎

使用声明式流语言，通过预构建模板构建 RAG 应用程序。

构建低代码 RAG 解决方案

使用低代码解决方案加速 AI 开发生命周期。

与文档沟通 与文档沟通可支持 AI 构建器在数小时（而非数周）内创建功能齐全、基于文档的 RAG 服务，非常适合快捷原型设计或简单部署。通过访问 watsonx.ai 中 Prompt Lab 的直观无代码可视化界面，AI 构建器可以轻松上传文件进行快速设置，并支持包括 PDF、Word 和 TXT 在内的多种文档格式的配置。开发人员可以将此功能扩展至向量存储，例如 Milvus（来自 IBM watsonx.data）或 Elasticsearch，可存储数千个文档，大大扩展了基础精确度和能力。当模型满足预期时，应用程序开发人员可以将服务部署为 API 端点，并将模型嵌入到所选的 AI 助手或 AI 代理中。 阅读文档
AutoAI for RAG AutoAI 是 IBM 用于构建和训练高质量预测模型的工具。借助 AutoAI for RAG，开发人员现可在几天内优化 RAG 系统，并在不牺牲数据质量的情况下确定最佳组合。AutoAI for RAG 通过自动生成各种管道配置简化了这一流程。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，可在几天内完成。 阅读文档
watsonx.ai 模型

使用针对基于 RAG 的任务优化的可信、高性能且经济高效的模型。

通过使用我们的第三方库、开放源代码和面向 RAG 用例的 IBM® Granite 模型来增强 RAG 系统 ，这可以通过聊天微调和模型对齐技术实现，或者将企业自身己的自定义基础模型引入平台。
为什么选择 IBM Granite 进行 RAG 系统开发？         深入了解 Granite 开放

选择合适的模型，参数从数亿到 340 亿，采用 Apache 2.0 开源许可。

 性能良好

不要为了降低成本而牺牲性能。在各种企业任务中，Granite 的表现均优于同类模型。

 可信

构建具有全面的风险和危害检测功能、透明度和知识产权保护的负责任 AI。
采取后续步骤

准备好利用强大的 RAG 系统来实现业务转型了吗？

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脚注

IBM 可自行决定更改或撤销有关公司计划、方向和意图的声明，恕不另行通知。