RAG 개발

RAG 애플리케이션 구축 간소화

파운데이션 모델을 사용하여 엔터프라이즈 지식 기반을 통해 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축, 최적화 및 배포할 수 있습니다.

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비용 최적화

더 크고 일반적인 모델이 아닌, 더 작고 특수한 모델을 기반으로 추론합니다.

엔터프라이즈급

보안, 확장가능성 및 규정 준수를 염두에 두고 구축되었습니다.

정확도 및 성능

애플리케이션 아웃풋을 개선하기 위해 지식 기반에 애플리케이션을 구축합니다.

신속한 배포

몇 달이 아니라 며칠 만에 컨셉에서 프로덕션까지 완료할 수 있습니다.

실제 사용 사례 보기

문서 기반 채팅

문서와 채팅을 통해 AI 빌더는 빠른 프로토타이핑 또는 배포를 위한 문서 기반 RAG 솔루션을 빠르게 만들 수 있습니다. IBM watsonx.ai의 노코드 Prompt Lab을 사용하여 사용자는 PDF, Word 문서 등을 쉽게 업로드하고 구성할 수 있습니다. 개발자는 Milvus 또는 Elasticsearch와 같은 벡터 스토어로 확장하여 접지 정확도를 개선할 수 있습니다. AI 어시스턴트 또는 에이전트를 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)로 배포하세요.

문서 채팅 사용 방법 알아보기

AutoAI RAG

AutoAI for RAG는 다양한 파이프라인 구성을 자동으로 생성하여 파이프라인 구축을 간소화합니다. 성능을 평가하고 순위를 매겨 최고의 옵션을 리더보드에 표시합니다. 기존에는 수백 가지의 잠재적 조합을 검토하는 데 수개월이 걸렸던 프로세스를 이제 간단하게 완료할 수 있습니다.

AutoAI for RAG 사용 방법 알아보기

다음 단계 안내

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