Búsqueda mediante RAG
Beta
Búsqueda empresarial basada en IA con RAG en NAS de QNAP
Aproveche la tecnología RAG basada en IA para explorar, entender y generar conocimiento a partir del contenido almacenado utilizando consultas en lenguaje natural, dando paso a una detección y un conocimiento más profundos.
Gestión de conocimiento y búsqueda empresarial mejoradas con IA
¿Se enfrenta a estos desafíos?
¿Un volumen abrumador de archivos y sobrecarga de información? La localización del documento adecuado resulta compleja y tediosa.
¿Conocimiento fragmentado? Es necesario revisar múltiples archivos para obtener toda la información.
Información incompleta e ineficiencias: Las búsquedas tradicionales únicamente recuperan información en lugar de entender la relación entre los datos.
La integración de la tecnología de búsqueda con IA basada en RAG no solo mejora la precisión y relevancia de las búsquedas, sino que desempeña un papel fundamental en la optimización y la eficacia del análisis en la búsqueda empresarial:
El NAS de QNAP es pionero en la adopción de la Búsqueda RAG, que transforma su NAS en un motor de la búsqueda empresarial.
Qsirch es un motor de búsqueda avanzado diseñado exclusivamente para NAS de QNAP. Además, integra Modelos de lenguaje a gran escala (LLM) basados en la nube y tecnología de Generación aumentada por recuperación (RAG).
¿Qué puede ofrecer la Búsqueda RAG de Qsirch?
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Datos más recientes
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Información relevante
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Información resumida
Una búsqueda empresarial flexible y fiable que simplifica la gestión de conocimiento.
RSolo tiene que introducir una clave API o descargar el modelo para empezar. La búsqueda RAG admite dos modos:
- LLM basados en la nube: Admite Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Microsoft Azure OpenAI, y modelos compatibles con OpenAI como DeepSeek y xAI Grok.
- LLM locales: Admite modelos de código abierto como DeepSeek, Phi, Mistral y Gemma para implementación local con privacidad de datos mejorada.
Seleccione ciertas carpetas del NAS para la Búsqueda RAG. El LLM basado en la nube solo recibirá y analizará el contenido más relevante de los datos seleccionados, de acuerdo con su consulta de búsqueda, lo que mejora la precisión de los resultados a la vez que garantiza un mayor control de los datos.
La Búsqueda RAG admite varios formatos de documento , incluidos Word, Excel, PowerPoint, PDF, Email y TXT, lo que le permite buscar en estos formatos concretos. Ofrece respuestas y resúmenes precisos, lo que le ayudará a obtener rápidamente la información clave y a extraer conocimientos de grandes conjuntos de datos.
La búsqueda RAG no solo proporciona información crítica, sino que también hace referencia a cinco documentos relevantes, lo que le permite obtener un conocimiento más profundo de sus datos. Cree un sólido centro de conocimiento para futuros seguimientos, análisis y aplicaciones.
Recuperación de conocimiento multilingüe y en tiempo real
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Conversaciones multiturno
Cree salones de chat basados en tema con historial guardado automáticamente o cambie al modo temporal para mayor privacidad.
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Acceso instantáneo a los datos más recientes
Garantiza unos resultados de la búsqueda en tiempo real si los archivos del NAS se actualizan con frecuencia.
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Búsqueda mediante IA multilingüe
Busque y recupere contenido en 23 idiomas, lo que permite un acceso fluido a información en conjuntos de datos multilingües.
La opción ideal para inteligencia local ──
Servidor de almacenamiento Edge AI de QNAP
Ejecute LLM localmente sin acceso a la nube. Con los servidores con Edge AI de QNAP, puede implementar búsquedas RAG privadas, seguras y en tiempo real utilizando sus datos internos.
QAI-h1290FX (Coming soon)
La implementación de LLM local requiere controladores Qsirch 6.0.0+, LLM Core 1.0.0, y NVIDIA GPU.
Mejore la productividad con la búsqueda basada en IA en NAS de QNAP
Independientemente de si se trata de una empresa que gestiona documentos de gran tamaño, un profesional que maneja una gran cantidad de informes y datos internos o una organización que busca una solución de búsqueda basada en IA con unos recursos técnicos limitados, la Búsqueda RAG de Qsirch ofrece una experiencia de gestión de conocimiento eficaz e inteligente.
Requisitos del sistema NAS para la Búsqueda RAG
- Qsirch 5.6.0 (o posterior)
- NAS basados en x86 de 64 bits y NAS basados en ARM de 64 bits
- QTS 5.0.1 (o posterior) o QuTS hero h5.0.1 (o posterior)
- Mínimo 2 GB de RAM (se recomiendan 4 GB de RAM para un rendimiento óptimo).
Empezar
¿Necesita ayuda?
¡QNAP está a su disposición para ayudarle! Resuelva sus problemas de almacenamiento con nuestras soluciones empresariales basadas en IA.
