利用企业内部受控的实时数据，为您的 AI 提供所需的企业上下文，助其执行推理、做出响应并采取行动
将企业数据转化为 AI 的可信上下文
AI 需要的不仅是数据访问权限，它还需要业务含义、治理、沿袭和实时信号，以便采取可信、可解释的行动。
大多数企业已拥有 AI 所需的数据，但这些数据分散在应用程序、云端、仓库、湖仓、文档和事件流中。IBM 可助您将这些数据整合为可信的上下文，结合开源数据访问、数据智能、治理和实时事件，确保 AI 系统能够输出更准确、更相关、更实用的结果。
为什么 AI 需要上下文
当数据缺乏业务含义、治理和实时感知能力时，AI 计划就会停滞不前。上下文工程通过将碎片化企业数据转化为值得信赖、AI 就绪的上下文来攻克这些难题。
当企业数据分散在应用程序、云端、仓库、湖仓、文档和数据流中，AI 就难以发挥作用。上下文工程可统一访问分布式数据，同时保留数据的存储位置，以便 AI 能够基于全面、互联的上下文进行推理。
当不同系统的定义、元数据和沿袭存在差异时，AI 就无法一致地解读数据或阐释结果。上下文工程确立了共同的业务含义，可帮助 AI 准确完成推理，并输出可信、可解释的结果。
治理策略通常存在于 AI 运行时所使用的系统之外，由此构成信任和控制方面的缺口。上下文工程将治理、访问和沿袭直接嵌入 AI 数据访问环节，以实现大规模部署合规且可信的 AI。
仅基于静态数据的 AI 洞察分析很快就会过时。上下文工程可整合实时和流式数据，确保 AI 应用程序和智能体能够随机应变、及时行动。
相关产品
这些 IBM 产品共同构成了上下文工程基础——连接企业数据、业务含义、治理和实时信号，以便 AI 生成可信、可解释的结果。
利用专为提高性能并实现 AI 就绪而构建的开放式混合数据基础——IBM® watsonx.data，统一访问结构化和非结构化数据。
watsonx.data 上的 OpenRAG 通过开放、联合的访问方式，将 AI 连接到受治理的非结构化数据——在运行时强制执行策略。
借助 IBM Confluent 实时流式传输、连接、处理和治理数据—— 这是一个由 Apache Kafka 的创建者设计的私有云平台，现已成为 IBM 的组成部分。
运用 AI 驱动的数据发现、元数据管理和自动化工具，让数据在整个企业内更易于查找、理解并赢得信任。
相关服务
设计和实施 AI 就绪型数据基础，以支持混合环境中分析、AI 和 AI 智能体。
建立负责任的生成式 AI 实践，采用确保合规与信任的治理模型。
利用根据业务目标和数据集量身定制的数据分析解决方案，更快挖掘洞察分析数据。
