RAG 검색
RAG 검색 베타
QNAP NAS에서 RAG를 통한 AI 기반 엔터프라이즈 검색

AI 기반 RAG를 활용하여 자연어 쿼리를 사용하여 저장된 콘텐츠에서 통찰력을 탐색, 이해 및 생성하여 더 깊은 지식과 발견을 잠금 해제합니다.

RAG 검색

AI 강화 엔터프라이즈 검색 및 지식 관리

이러한 과제에 직면해 있습니까?

엄청난 파일 볼륨과 정보 과부하? 적합한 문서를 찾는 일은 시간이 많이 걸리고 복잡합니다.
지식이 단편화되어 있습니까? 완전한 정보를 파악하려면 여러 파일을 검토해야 합니다.
놓친 통찰력과 비효율성: 기존 검색은 데이터 간의 관계를 이해하는 대신 정보만 검색합니다.

AI 강화 엔터프라이즈 검색 및 지식 관리
AI 강화 엔터프라이즈 검색 및 지식 관리

QNAP NAS는 RAG 검색을 개척하여 NAS를 엔터프라이즈 검색 강국으로 전환합니다.

Qsirch는 QNAP NAS전용으로 설계된 강력한 검색 엔진입니다. 또한 클라우드 기반 대형 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통합합니다.

QNAP NAS는 RAG 검색을 개척하여 NAS를 엔터프라이즈 검색 강국으로 전환합니다.

Qsirch RAG 검색은 무엇을 제공할 수 있습니까?

  • 최신 데이터

    최신 데이터

  • 관련 통찰력

    관련 통찰력

  • 요약된 정보

    요약된 정보

Qsirch RAG 검색은 일상적인 작업 파일, 긴 보고서 또는 연구 문서 등 NAS에 저장된 방대한 양의 데이터를 빠르게 찾고, 구성하고, 분석하는 데 도움이 됩니다. 필요한 핵심 정보를 훨씬 짧은 시간 내에 얻을 수 있습니다.

  • 판매 보고서 - 판매 수익, 성장률 및 추세를 표시하는 구조화된 표를 생성합니다.
  • 마케팅 캠페인 - 구조화된 표에서 전환율, 클릭률 및 대상 고객 도달 범위를 표시합니다.
  • 회의록 - 의사 결정 및 작업 항목이 포함된 간결한 요약을 만듭니다.
  • 프로젝트 관리 - 진행 상황 업데이트, 위험 평가 및 문서 링크를 제공합니다.
  • 연구 논문 - 연구 목표, 방법론 및 결과를 추출합니다.

지식 관리를 간소화하는 유연하고 안정적인 엔터프라이즈 검색.

API 키를 입력하거나 모델을 다운로드하여 바로 시작할 수 있습니다. RAG 검색은 두 가지 모드를 지원합니다:

  • 클라우드 기반 LLMs:Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Microsoft Azure OpenAI 및 DeepSeek, xAI Grok과 같은 OpenAI 호환 모델을 지원합니다.
  • 온프레미스 LLMs:DeepSeek, Phi, Mistral, Gemma 등과 같은 오픈소스 모델을 로컬에 배포하여 향상된데이터프라이버시를 제공합니다.
사용자 정의 가능한 LLM 선택

RAG 검색에 대한 특정 NAS 폴더를 선택하세요. 검색 쿼리를 기반으로 선택한 데이터에서 가장 관련성 있는 콘텐츠만 분석을 위해 클라우드 기반 LLM으로 전송되어 결과 정확도를 높이고 데이터 제어를 강화합니다.

맞춤형 데이터 검색 범위

RAG 검색은 Word, Excel, PowerPoint, PDF, Email, TXT를 포함한 다양한 문서 형식을 지원하며 특정 형식 내에서 검색할 수 있습니다. 정확한 답변과 요약을 제공하여 주요 정보를 빠르게 파악하고 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다.

유연한 파일 형식 선택

RAG 검색은 중요한 정보뿐만 아니라 5개의 관련 문서에 대한 참조도 제공하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 향후 추적, 분석 및 적용을 위한 강력한 지식 허브를 구축합니다.

추적 가능한 통찰력

API 키를 입력하거나 모델을 다운로드하여 바로 시작할 수 있습니다. RAG 검색은 두 가지 모드를 지원합니다:

  • 클라우드 기반 LLMs:Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Microsoft Azure OpenAI 및 DeepSeek, xAI Grok과 같은 OpenAI 호환 모델을 지원합니다.
  • 온프레미스 LLMs:DeepSeek, Phi, Mistral, Gemma 등과 같은 오픈소스 모델을 로컬에 배포하여 향상된데이터프라이버시를 제공합니다.

RAG 검색에 대한 특정 NAS 폴더를 선택하세요. 검색 쿼리를 기반으로 선택한 데이터에서 가장 관련성 있는 콘텐츠만 분석을 위해 클라우드 기반 LLM으로 전송되어 결과 정확도를 높이고 데이터 제어를 강화합니다.

RAG 검색은 Word, Excel, PowerPoint, PDF, Email, TXT를 포함한 다양한 문서 형식을 지원하며 특정 형식 내에서 검색할 수 있습니다. 정확한 답변과 요약을 제공하여 주요 정보를 빠르게 파악하고 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다.

RAG 검색은 중요한 정보뿐만 아니라 5개의 관련 문서에 대한 참조도 제공하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 향후 추적, 분석 및 적용을 위한 강력한 지식 허브를 구축합니다.

사용자 정의 가능한 LLM 선택
맞춤형 데이터 검색 범위
유연한 파일 형식 선택
추적 가능한 통찰력

실시간 및 다국어 지식 검색

  • 멀티턴 대화

    멀티턴 대화

    주제 기반 채팅방을 생성하고 대화 기록을 자동 저장하거나, 추가 프라이버시를 위해스위치임시 모드로 전환할 수 있습니다.

  • 최신 데이터에 즉시 액세스

    최신 데이터에 즉시 액세스

    NAS 파일이 자주 업데이트되더라도 실시간 검색 결과를 보장합니다.

  • 다국어 AI 검색

    다국어 AI 검색

    23개 언어로 콘텐츠를 검색하고 검색하여 다국어 데이터 세트에서 정보에 원활하게 액세스할 수 있습니다.

온프레미스 인텔리전스를 위한 최적의 선택 ──

QNAP 엣지 AI 스토리지서버

클라우드 접근 없이 로컬에서 LLM을 실행하세요. QNAP의엣지 AI 서버를 통해 내부데이터를 사용하여 프라이빗하고 안전하며 실시간 RAG 검색을 배포할 수 있습니다.

QAI-h1290FX (Coming soon)

  • 클라우드 업로드 없이 온프레미스에서 안전하게 AI 실행
  • 지원되는 인기 LLM: DeepSeek, Phi, Mistral, Gemma
  • 최적의 AI 성능을 위한 권장 GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation, RTX 6000 Ada, 또는 RTX 4000 Ada

온프레미스 LLM 배포에는Qsirch 6.0.0+, LLM Core 1.0.0, 그리고 NVIDIA GPU 드라이버가 필요합니다.

QAI-h1290FX

QNAP NAS에서 AI 기반 검색으로 생산성 향상

방대한 문서를 관리하는 기업이든, 광범위한 보고서와 내부 데이터를 처리하는 전문가이든, 기술 리소스가 제한적인 빠른 AI 기반 검색 솔루션을 찾는 조직이든, Qsirch RAG 검색은 효율적이고 지능적인 지식 관리 경험을 제공합니다.

  • 영업 및 마케팅 팀

  • 엔지니어 및 개발자

  • 작가 및 콘텐츠 제작자

  • 학술 및 연구 기관

  • 법률 및 정부 기관

  • 의료 기관

  • 영업 및 마케팅 팀

  • 엔지니어 및 개발자

  • 작가 및 콘텐츠 제작자

  • 학술 및 연구 기관

  • 법률 및 정부 기관

  • 의료 기관

RAG 검색을 위한 NAS 시스템 요구 사항

  • Qsirch 5.6.0(또는 이후 버전)
  • 64비트 x86 및 64비트 ARM 기반 NAS
  • QTS 5.0.1 이상 또는 QuTS hero h5.0.1 이상
  • 최소 2GB RAM(최적의 성능을 위해 4GB RAM 권장).

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