Unternehmen mit Zilliz Cloud, RAG und proprietärer Wissensdatenbank stärken
Verbesserte Datennutzung
Optimierter Zugriff auf wertvolle Geschäfts- und Wissensdaten mithilfe von RAG-basierten Lösungen.
Optimierte interne Abläufe
Verbesserte Effizienz und Arbeitsabläufe innerhalb von Organisationen durch die Einführung modernster Gen-AI-Technologien.
Gesicherte Datenzugänglichkeit
Sicheren Zugriff auf private Daten gewährleistet und Unternehmensanforderungen erfüllt.
Einführung
Ein führendes Beratungsunternehmen setzt Generative AI ein, um seinen Unternehmenskunden beispiellose Einblicke und erweiterte Anwendungsmöglichkeiten proprietärer Daten zu bieten. Durch die Integration der leistungsstarken Vektorsuchfunktion von Zilliz Cloud mit den skalierbaren und sicheren AWS-Cloud-Infrastrukturen wie Amazon S3, Bedrock und PrivateLink hat das Beratungsunternehmen proprietäre Wissensdatenbanken und Retrieval Augmented Generation (RAG)-Lösungen entwickelt, die verändern, wie Unternehmen proprietäres Wissen und Daten nutzen. Sie verbessern die internen Abläufe der Kunden erheblich und gewährleisten sicheren Zugriff auf private, vertrauliche und proprietäre Informationen, sodass Unternehmen in einem dynamischen Marktumfeld erfolgreich sein können.
Die Herausforderung: Den Bedarf an Generative AI bei der Geschäftserweiterung erfüllen
Das Beratungsunternehmen erkennt Generative AI als eine Schlüsseltechnologie für die zukünftige Geschäftserweiterung an und konzentriert sich daher auf die Entwicklung unternehmensreifer GenAI-Lösungen für Datenanalysen, Wissensmanagement und KI-gestützte Abläufe. Diese innovativen Lösungen sind darauf ausgelegt, kreative und routinemäßige operative Aufgaben zu automatisieren und Geschäftsfunktionen in verschiedenen Branchen zu verbessern. Dieses Unternehmen betreut ein vielfältiges Portfolio von Unternehmenskunden und möchte Generative AI in die bestehenden Geschäftsdaten seiner Kunden integrieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und Innovationen zu fördern.
Die Lösung: Sichere und fundierte Generative-AI-Anwendungen
Um den Bedenken von Unternehmen hinsichtlich der Einführung cloudbasierter GenAI-Anwendungen aufgrund von Risiko-, Compliance- und Sicherheitsbedenken zu begegnen, hat der Kunde eine RAG-basierte Lösung eingeführt, die Vektorsuche auf Zilliz Cloud und die von AWS bereitgestellten sicheren Cloud-Infrastrukturen nutzt. Die RAG-basierte Lösung nutzt die generative Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) und verankert sie gleichzeitig mit fundierten Daten aus proprietären Quellen in einer sicheren Cloud-Umgebung, wodurch sie die Sicherheitsanforderungen von Unternehmenskunden erfüllt. Das System verarbeitet und codiert proprietäre Informationen aus internen Daten-Repositorys, wie Amazon-S3-Buckets, in Vektor-Embeddings und speichert sie in der Zilliz-Vektordatenbank. Zilliz Cloud wird in derselben Region bereitgestellt und über PrivateLink sicher mit den Diensten des Kunden verbunden. Dadurch ermöglicht diese Konfiguration sichere semantische Suchen mit der privaten Wissensdatenbank des Kunden. Wenn eine Benutzeranfrage übermittelt wird, ruft das System zunächst relevanten Kontext aus der Wissensdatenbank ab; anschließend generiert das LLM Antworten auf Grundlage dieses Kontexts und stellt sicher, dass die Antworten kontextuell korrekt und aktuell sind.
Die Architektur der von Zilliz Cloud unterstützten Generative-AI-Anwendung
Die Ergebnisse: Sichere und effektive Nutzung proprietärer Daten
Die RAG-basierte Lösung integriert die Vektorsuchfunktion von Zilliz Cloud mit den GenAI-Services und der Cloud-Infrastruktur von AWS und ermöglicht es den Unternehmenskunden des Beratungsunternehmens, geschäfts- und wissenskritische Daten effektiv zu nutzen. Dieser innovative Ansatz optimiert außerdem interne Abläufe und gewährleistet sicheren Zugriff auf proprietäre Informationen, wodurch ein Wettbewerbsvorteil in einem sich schnell entwickelnden Marktumfeld gewahrt bleibt.
- Einführung
- Die Herausforderung: Den Bedarf an Generative AI bei der Geschäftserweiterung erfüllen
- Die Lösung: Sichere und fundierte Generative-AI-Anwendungen
- Die Ergebnisse: Sichere und effektive Nutzung proprietärer Daten
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