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Taipei, Taiwan, le 15 avril 2025 – QNAP® Systems, Inc., entreprise innovatrice de premier plan en solutions informatiques, en mise en réseau et en stockage, présente RAG Search Bêta, fonctionnalité révolutionnaire de Qsirch 5.6.0, le puissant moteur de recherche NAS alimenté par l'IA. En intégrant la technologie LLM (Large Language Model) basé sur le cloud et la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), QNAP innove en adoptant les capacités de RAG Search au sein des NAS en tant que cloud privé. Cette avancée permet une recherche et une récupération des connaissances hautement précises, contextuelles et alimentées par l'IA, allant au-delà des recherches traditionnelles de fichiers et d'images. RAG Search transforme le NAS QNAP en un hub de connaissances avancé piloté par l’IA. Qui permet aux entreprises, aux professionnels et aux particuliers de simplifier l'exploration des données avec la souveraineté des données.

« À mesure que les entreprises génèrent et stockent des volumes de données en constante augmentation, la demande pour des solutions de recherche efficaces, intelligentes et sécurisées n’a jamais été aussi forte », a déclaré Amol Narkhede, Directeur de l’unité SaaS Backup et Data Management chez QNAP. « Avec Qsirch RAG Search, nous intégrons des solutions de recherche avancées basées sur l'IA directement dans les NAS QNAP, permettant aux utilisateurs de rechercher et d'analyser leurs données de manière plus intuitive et plus approfondie. RAG Search offre aux entreprises une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle de récupération des données ce qui leur permet d’effectuer des recherches personnalisées et de choisir le service LLM qui leur corresponde le mieux pour améliorer considérablement l’efficacité et la précision de la découverte des connaissances ».

Fonctionnalités-clés de RAG Search

• Recherche contextuelle améliorée par IA
  Comprend l'intention de l'utilisateur et affine les requêtes de façon à obtenir des résultats précis et pertinents qui permettent aux professionnels de trouver des fichiers, de récupérer des données, de résumer des données complexes et de prendre des décisions avisées.
• Sélection personnalisable LLM
  Prend en charge OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Azure OpenAI et d’autres modèles LLM compatibles OpenAI API (comme DeepSeek et xAi Grok, etc.), permettant l’intégration flexible de la recherche basée sur l’IA.
• Gamme de recherche de données sur mesure
  Choisissez des dossiers NAS spécifiques pour la récupération, et RAG Search télécharge uniquement le contenu le plus pertinent vers le cloud LLM pour l’analyse, ce qui améliore la précision et renforce le contrôle des données.
• Formats de fichiers personnalisables suivant les besoins
  Prend en charge une variété de formats de fichiers, incluant Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT et Email (.eml). Les utilisateurs peuvent sélectionner des formats spécifiques de récupération et d’analyse suivant leurs besoins, ce qui permet une découverte transparente des connaissances sous des formats de documents différents.
• Données traçables
  Référencez jusqu'à cinq documents pertinents dans les résultats de recherche, ce qui aide à améliorer la validation des données et permet une analyse plus approfondie.
• Récupération de connaissances en temps réel
  Les résultats de recherche reflètent les dernières versions de fichiers sur le NAS pour des informations précises et à jour.
• Analyse de documents multilingues
  Recherchez et récupérez du contenu dans 23 langues, ce qui permet l’accès fluide aux données entre des ensembles de données multilingues.

En savoir plus sur RAG Search Bêta dans Qsirch 5.6.0 sur https://www.qnap.com/go/solution/rag-ai-search/.