RAG sur watsonx.ai

Créez votre propre pipeline RAG pour améliorer la précision et les performances des modèles

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Capture d’écran de la RAG sur le tableau de bord watsonx.ai

Rationalisez la création d’applications RAG

Utilisez les modèles de fondation pour construire, optimiser et déployer des pipelines de génération augmentée de récupération (RAG) en vous appuyant sur la base de connaissances de votre entreprise.

 En savoir plus sur la RAG dans watsonx.ai
Optimisation des coûts

Inférez sur un modèle spécialisé plus petit, et non sur un modèle générique plus grand.
Dédié aux entreprises

Conçu dans un souci de sécurité, d’évolutivité et de conformité.
Précision et performance

Fondez vos applications sur une base de connaissances pour en améliorer les productions.
Déploiement rapide

Passe du concept à la production en quelques jours, et non en quelques mois.
Logo de la société Gartner

IBM reconnu comme un leader dans le domaine de la science des données et du machine learning

IBM a été nommé leader dans le Gartner Magic Quadrant 2025 pour les plateformes de science des données et de machine learning.

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Discuter avec les documents

Discuter avec les documents permet aux générateurs d’IA de créer rapidement des solutions RAG fondées sur les documents pour un prototypage ou un déploiement rapides. En utilisant le laboratoire de prompt no-code dans IBM watsonx.ai, les utilisateurs peuvent facilement importer et configurer des PDF, des documents Word et plus encore. Les développeurs peuvent utiliser des bases de données vectorielles telles que Milvus ou Elasticsearch pour améliorer la précision de la base. Procédez au déploiement en tant qu’interface de programmation des applications (API) pour les assistants ou agents d’IA.
Découvrir comment utiliser le chat avec les documents


AutoAI pour RAG

AutoAI pour RAG simplifie la création de pipelines en générant automatiquement diverses configurations de pipelines. Il évalue et classe ensuite leur performance, en présentant les meilleures options sur un tableau de classement. Un processus qui pouvait traditionnellement prendre des mois, épuisant des centaines de combinaisons potentielles, est désormais rationalisé pour être achevé.
Découvrir comment utiliser AutoAI pour RAG
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