RAG Search
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專屬 QNAP NAS 的 AI 驅動 RAG 企業搜尋
運用 Generative AI 與 RAG 技術，以自然語言搜尋並探索 NAS 中的資料，快速獲取洞見，開啟更深層的知識發現。
AI 分析式搜尋，助力企業知識管理
您是否面臨以下難題？
文件繁多，搜尋所需檔案耗時且無從下手。
知識分散，需通讀多份檔案才能完整吸收內容。
傳統搜尋僅能檢索資訊，而無法理解數據之間的關聯性。
整合 RAG 架構的 AI 搜尋技術，不僅提升資料搜尋的準確性與關聯性，更是優化企業搜尋與分析效率的關鍵之一：
QNAP NAS 率先支援 RAG 搜尋，讓 NAS 成為企業專屬知識庫
Qsirch 是 QNAP NAS 專屬的強大搜尋引擎，結合雲端大型語言模型 (LLM) 和檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 技術，將生成式 AI 引入 NAS 資料搜尋。透過 AI 分析式搜尋，Qsirch 不僅能理解內容語意，還能提供更準確、關聯性更高的搜尋結果，讓 NAS 蛻變為高效的 AI 知識管理系統，全面提升企業組織、專業人士、個人用戶的資料檢索體驗。
Qsirch RAG 搜尋提供您什麼樣的資訊？
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最新的
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相關的
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彙整的
彈性、可靠的企業搜尋，讓知識管理化繁為簡
透過輸入 API 金鑰或下載相對應的模型，即可快速啟用。RAG 搜尋支援兩種模式：
- 雲端 LLM 模型：支援 Google Gemini、OpenAI ChatGPT、Microsoft Azure OpenAI，以及其他與 OpenAI API 相容的模型 (例如 DeepSeek、xAI Grok 等)。
- 私有部署 LLM 模型：支援 DeepSeek、Phi、Mistral、Gemma 等熱門開源模型，可於本地環境運行，保障資料隱私與系統獨立性。
選擇 NAS 上的特定資料夾進行 RAG 搜尋。根據您的搜尋問題，RAG 搜尋僅將選定資料中最相關的內容上傳至雲端 LLM 進行分析，從而提升結果準確度，同時強化資料掌控。
RAG Search 支援多種文件格式，包括 Word、Excel、PowerPoint、PDF、Email、TXT 等，讓您自選特定檔案格式進行檢索。提供精確答案與摘要，助您快速掌握關鍵資訊，從海量資料中提取洞見。
RAG 搜尋不僅提供關鍵資訊，同時顯示與結果相關的 5 份文件檔案，協助您建立完善的知識管理系統，便於後續的追蹤、分析和應用，讓知識庫更具價值。
升級您的 AI 搜尋體驗
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多輪對話
為不同主題建立聊天室，系統會自動保存對話內容。也可切換至臨時模式，不留下任何對話紀錄，保障隱私更安心。
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即時存取最新資料
即便 NAS 中的檔案頻繁更新，Qsirch RAG 搜尋都能即時檢索最新的檔案，確保您獲得的搜尋結果保持最新狀態。
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多語言 AI 搜尋
支援 23 種語言的內容搜尋與檢索，讓您輕鬆獲取多語言資料集中的資訊。
部署 On-prem Intelligence 理想選擇 ──
QNAP Edge AI 儲存伺服器
不需連線雲端，就能在 Edge AI Server 上私有部署 LLM 模型，結合企業內部資料，建構安全、即時的 On-prem RAG 搜尋服務。
QAI-h1290FX (Coming soon)
部署 On-prem LLM 需安裝 Qsirch 6.0.0 (或以上)、LLM Core 1.0.0、NVIDIA GPU Driver
QNAP NAS 搭配 AI 分析式搜尋，提升工作效率
無論是擁有大量文檔、報告或內部資料的企業或專業人員，或是希望快速部署 AI 搜尋解決方案、但技術資源較有限的企業組織，肯定會喜歡 RAG 搜尋帶來的高效知識管理體驗。
RAG 搜尋的 NAS 系統需求
- 安裝 Qsirch 5.6.0 (或以上)
- 64-bit x86 及 64-bit ARM 架構 NAS
- 安裝 QTS 5.0.1 (或以上) 或 QuTS hero h5.0.1 (或以上) 作業系統
- 至少 2GB 記憶體。建議 4GB 以上記憶體以獲得最佳效能
