watsonx.ai 中的 RAG

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。

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。