Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

DataStax, một công ty chuyên cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI tổng hợp với dữ liệu có thể mở rộng, theo thời gian thực, đã ra mắt RAGStack mới được công bố, một giải pháp RAG. RAGStack được thiết kế để giảm độ phức tạp và số lượng lớn các tùy chọn mà các nhà phát triển gặp phải khi kết hợp RAG vào các ứng dụng AI tổng hợp và là một cách hợp lý, đã được thử nghiệm và hiệu quả để xây dựng bằng LLM. Nó sẽ cung cấp một bộ công cụ.

Sự ra đời của RAGStack diễn ra khi nhiều công ty đang tích hợp thế hệ tăng cường tìm kiếm (RAG) vào các ứng dụng AI thế hệ của họ. Quá trình này bao gồm việc cung cấp ngữ cảnh từ các nguồn dữ liệu bên ngoài để cung cấp phản hồi truy vấn LLM chính xác hơn, nhưng thường khiến các công ty phải điều hướng trong một mê cung phức tạp các lựa chọn công nghệ. RAGStack cung cấp một bộ phần mềm nguồn mở hàng đầu được chọn trước để triển khai các ứng dụng AI tổng hợp, cung cấp cho các nhà phát triển các giải pháp RAG sẵn sàng sử dụng để tận dụng hệ sinh thái LangChain.

RAGStack loại bỏ nhu cầu các công ty phải lắp ráp các giải pháp tùy chỉnh, cung cấp một ngăn xếp AI tổng hợp đơn giản và toàn diện. Điều này bao gồm LangServe, LangChain Mẫu, LangSmith, cũng như cơ sở dữ liệu vectơ Apache Cassandra® và DataStax Astra DB. RAG tích hợp các lợi ích của cả kỹ thuật AI tổng quát và dựa trên tìm kiếm để hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, tạo điều kiện thuận lợi cho các phản hồi theo thời gian thực, phù hợp với ngữ cảnh, thúc đẩy phần lớn sự đổi mới ngày nay trong công nghệ này.

RAGStack cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí khi triển khai RAG trong các ứng dụng AI tổng quát. Nó cung cấp các thành phần phần mềm được lựa chọn đặc biệt, các bản tóm tắt giúp cải thiện năng suất của nhà phát triển và hiệu suất hệ thống, các cải tiến giúp cải thiện kỹ thuật tìm kiếm vectơ hiện có và khả năng tương thích với hầu hết các thành phần dữ liệu AI được tạo ra.