Sala de imprensa QNAP

Taipei, Taiwan, 15 de abril, 2025 – A QNAP® Systems, Inc., inovadora líder em soluções de processamento, rede e armazenamento, apresenta a pesquisa RAG Beta, um recurso inovador no Qsirch 5.6.0, o poderoso mecanismo de busca de NAS com tecnologia de IA. Ao integrar as tecnologias públicas baseada na nuvem de modelo de linguagem de grande escala (LLM) e de geração aumentada via recuperação (RAG), a QNAP é pioneira na adoção de recursos de pesquisa RAG dentro do NAS como uma nuvem privada, oferecendo pesquisa e recuperação de conhecimento altamente precisas, contextuais e alimentadas por IA, além das pesquisas tradicionais de arquivos e imagens. A pesquisa RAG transforma o NAS da QNAP em um centro de conhecimento avançado baseado em IA, permitindo que empresas, profissionais e indivíduos otimizem a exploração de informações com soberania de dados.

"À medida que as empresas geram e armazenam volumes cada vez maiores de dados, a demanda por soluções de pesquisa eficientes, inteligentes e seguras nunca foi tão grande", disse Amol Narkhede, diretor de backup de SaaS e unidade de negócios de gerenciamento de dados da QNAP. "Com a pesquisa RAG do Qsirch, integramos soluções avançadas de pesquisa orientadas por IA diretamente no NAS da QNAP, permitindo que os usuários pesquisem e analisem dados de uma forma mais intuitiva e esclarecedora. A pesquisa RAG oferece às empresas maior flexibilidade e controle sobre a recuperação de dados, oferecendo pesquisas personalizadas e a escolha do serviço de LLM mais adequado para melhorar significativamente a eficiência e a precisão da descoberta de conhecimento."

Principais recursos da pesquisa RAG

• Pesquisa contextual aprimorada por IA
  Entende a intenção do usuário e refina as consultas para obter resultados precisos e relevantes, permitindo que profissionais encontrem arquivos, recuperem insights, resumam dados complexos e tomem decisões informadas.
• Seleção de LLM personalizável
  Compatível com OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Azure OpenAI e outros Modelos de LLM compatíveis com a API da OpenAI (como DeepSeek, xAi Grok, etc.), permitindo integração de pesquisa flexível com tecnologia de IA.
• Escopo de pesquisa de dados personalizado
  Selecione pastas do NAS específicas para recuperação, e a pesquisa RAG carregará apenas o conteúdo mais relevante para o LLM na nuvem para análise, melhorando a precisão e fortalecendo o controle de dados.
• Formatos de arquivo personalizáveis sob demanda
  Compatível com uma série de formatos de arquivo, incluindo Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT e e-mail (.eml). Os usuários podem selecionar formatos específicos para recuperação e análise com base em suas necessidades, permitindo a descoberta perfeita de conhecimento em diferentes formatos de documentos.
• Insights rastreáveis
  Faça referência a até cinco documentos relevantes nos resultados da pesquisa, melhorando a validação de dados e proporcionando análises mais detalhadas.
• Recuperação de conhecimento em tempo real
  Os resultados da pesquisa refletem as versões mais recentes dos arquivos no NAS para oferecer informações precisas e atualizadas.
• Análise de documentos multilíngues
  Pesquise e recupere conteúdo em 23 idiomas, permitindo acesso contínuo a informações em conjuntos de dados multilíngues.

Saiba mais sobre a pesquisa RAG Beta no Qsirch 5.6.0 em https://www.qnap.com/go/solution/rag-ai-search/.