RAG en watsonx.ai

Cree su propio pipeline de RAG para obtener un mejor rendimiento y precisión del modelo

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Captura de pantalla de RAG en el panel watsonx.ai

Optimice la creación de aplicaciones de RAG

Utilice modelos fundacionales para crear, optimizar y desplegar pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando la base de conocimientos de su empresa.

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Optimización de costos

Infiera a partir de un modelo más pequeño y especializado, no de un modelo genérico más grande.
Nivel empresarial

Creada teniendo en cuenta la seguridad, la escalabilidad y el cumplimiento.
Precisión y rendimiento

Aterrice sus aplicaciones en una base de conocimientos para mejorar los resultados de las aplicaciones.
Implementación rápida

Pase del concepto a la producción en días en lugar de meses.
Logotipo de la empresa Gartner

IBM es nombrada líder en ciencia de datos y machine learning

IBM ha sido reconocida como líder en el 2025 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms.

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Véalo en acción


Chat con documentos

El chat con documentos permite a los generadores de IA crear rápidamente soluciones de RAG basadas en documentos para una rápida creación de prototipos o un despliegue simple. Mediante el uso del Prompt Lab sin código en IBM watsonx.ai, los usuarios pueden cargar y configurar archivos PDF, documentos de Word y otros con facilidad. Los desarrolladores pueden escalar con almacenes de vectores como Milvus o Elasticsearch para mejorar la precisión de los fundamentos. Despliegue como una interfaz de programación de aplicaciones (API) para asistentes o agentes de IA.


AutoAI RAG

AutoAI for RAG simplifica la creación de pipelines generando automáticamente varias configuraciones de estos. Luego, evalúa y clasifica su rendimiento, presentando las mejores opciones en una tabla de clasificación. Un proceso que tradicionalmente podría llevar meses, agotando cientos de posibles combinaciones, ahora está optimizado para su finalización.
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