Wyszukiwanie RAG
beta
Oparty na sztucznej inteligencji mechanizm wyszukiwania dla przedsiębiorstw na serwerze QNAP NAS z funkcją RAG
Wykorzystując funkcję RAG opartą na sztucznej inteligencji, można poznać, zrozumieć i generować wnioski z przechowywanych treści za pomocą zapytań w języku naturalnym — uzyskując dostęp do większego zakresu wiedzy i odkryć.
Wyszukiwanie i zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Czy stawiasz czoła tym wyzwaniom?
Przytłaczająca liczba plików i nadmiar informacji? Znalezienie odpowiedniego dokumentu jest czasochłonne i złożone.
Fragmentaryczna wiedza? Wymaga to przeglądania wielu plików w celu uzyskania pełnych informacji.
Pominięte wnioski i nieefektywność: Tradycyjnie wykonywane wyszukiwania pobierają tylko informacje, bez zrozumienia zależności między danymi.
Integracja technologii wyszukiwania AI opartej na RAG nie tylko zwiększa dokładność i trafność wyszukiwania, ale także odgrywa kluczową rolę w optymalizacji wydajności wyszukiwania i analizy w wyszukiwaniu korporacyjnym:
Serwer QNAP NAS jest pionierem w zakresie funkcji wyszukiwania RAG, przekształcając NAS w potęgę wyszukiwania w przedsiębiorstwie.
Qsirch to zaawansowana wyszukiwarka przeznaczona wyłącznie dla serwera QNAP NAS. Integruje również oparte na chmurze duże modele językowe (LLM) oraz technologię Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Co zapewnia wyszukiwanie RAG Qsirch?
-
Najnowsze dane
-
Adekwatne wnioski
-
Podsumowanie
Elastyczne i niezawodne wyszukiwanie w przedsiębiorstwie, które upraszcza zarządzanie wiedzą.
Wystarczy wprowadzić klucz API lub pobrać model, aby rozpocząć pracę. Wyszukiwanie RAG obsługuje dwa tryby:
- Chmurowe LLM: Obsługa Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Microsoft Azure OpenAI oraz modeli zgodnych z OpenAI, takich jak DeepSeek i xAI Grok.
- Lokalne LLM: Obsługa modeli open source, takich jak DeepSeek, Phi, Mistral i Gemma, do wdrożeń lokalnych z podwyższonym poziomem ochrony danych.
Wybór określonych folderów NAS do wyszukiwania RAG. Tylko najbardziej odpowiednia zawartość spośród wybranych danych, w oparciu o zapytanie wyszukiwania, jest wysyłana do opartego na chmurze modelu LLM w celu analizy, zwiększając dokładność wyników przy jednoczesnym zapewnieniu silniejszej kontroli danych.
Funkcja wyszukiwania RAG obsługuje różne formaty dokumentów , w tym Word, Excel, PowerPoint, PDF, E-mail oraz TXT, co umożliwia wyszukiwanie w określonych formatach. Dostarcza dokładnych odpowiedzi i podsumowań, pomagając szybko uchwycić kluczowe informacje i wyciągnąć wnioski z dużych zbiorów danych.
Wyszukiwanie RAG zapewnia nie tylko krytyczne informacje, ale także odniesienia do pięciu odpowiednich dokumentów, umożliwiając uzyskanie głębszego wglądu w dane. Zbuduj solidne centrum wiedzy do przyszłego śledzenia, analizy i zastosowania.
Wielojęzyczne wyszukiwanie wiedzy w czasie rzeczywistym
-
Rozmowy wieloetapowe
Tworzenie czatów tematycznych z automatycznym zapisem historii lub trybem tymczasowym dla zwiększonej prywatności.
-
Natychmiastowy dostęp do najnowszych danych
Zapewnia wyniki wyszukiwania w czasie rzeczywistym, nawet jeśli pliki NAS są często aktualizowane.
-
Wielojęzyczne wyszukiwanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji
Wyszukuje i pobiera treści w 23 językach, zapewniając płynny dostęp do informacji w wielojęzycznych zbiorach danych.
Idealny wybór dla inteligencji lokalnej —
Serwer pamięci QNAP Edge AI
Uruchamiaj LLM lokalnie, bez dostępu do chmury. Serwery QNAP Edge AI umożliwiają wdrożenie prywatnego, bezpiecznego i działającego w czasie rzeczywistym wyszukiwania RAG w oparciu o dane wewnętrzne.
QAI-h1290FX (Coming soon)
Wdrożenie lokalnego LLM wymaga Qsirch 6.0.0+, LLM Core 1.0.0 oraz sterowników GPU NVIDIA.
Większa produktywność dzięki wyszukiwaniu opartemu na sztucznej inteligencji na QNAP NAS
Niezależnie od tego, czy posiadasz przedsiębiorstwo zarządzające obszernymi dokumentami, czy jesteś profesjonalistą obsługującym obszerne raporty i dane wewnętrzne, czy też organizacją poszukującą szybkiego rozwiązania wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji z ograniczonymi zasobami technicznymi, funkcja wyszukiwania RAG Qsirch zapewnia wydajne i inteligentne zarządzanie wiedzą.
Wymogi systemu NAS dla funkcji wyszukiwania RAG
- Qsirch 5.6.0 (lub nowsza wersja)
- Serwer NAS oparty na 64-bitowej architekturze x86, oparty na architekturze ARM
- QTS 5.0.1 (lub nowsza wersja) lub QuTS hero h5.0.1 (lub nowsza wersja)
- Minimum 2 GB pamięci RAM (zalecane 4 GB pamięci RAM dla optymalnej wydajności).
Pierwsze kroki
Potrzebujesz pomocy?
QNAP zawsze zapewnia wsparcie! Rozwiąż wyzwania związane z pamięcią masową dzięki naszym rozwiązaniom korporacyjnym opartym na sztucznej inteligencji.
