Расширение возможностей предприятий с помощью Zilliz Cloud, RAG и собственной базы знаний
Расширенное использование данных
Оптимизированный доступ к ценным бизнес-данным и знаниям с использованием решений на основе RAG.
Оптимизированные внутренние операции
Повышение эффективности и оптимизация рабочих процессов в организациях за счет внедрения передовых технологий генеративного ИИ.
Защищенная доступность данных
Обеспечил безопасный доступ к частным данным в соответствии с корпоративными требованиями.
Введение
Ведущая консалтинговая фирма использует генеративный ИИ, чтобы предоставлять беспрецедентные аналитические инсайты и расширенные возможности применения собственных данных для своих корпоративных клиентов. Интегрируя производительные возможности векторного поиска Zilliz Cloud с масштабируемыми и безопасными облачными инфраструктурами AWS, такими как Amazon S3, Bedrock и PrivateLink, консалтинговая фирма разработала собственные базы знаний и решения Retrieval Augmented Generation (RAG), которые меняют то, как компании используют собственные знания и данные. Они значительно улучшают внутренние операции клиентов и обеспечивают безопасный доступ к частной, конфиденциальной и проприетарной информации, позволяя предприятиям успешно развиваться в динамичной рыночной среде.
Задача: удовлетворить потребность в генеративном ИИ для расширения бизнеса
Консалтинговая фирма признает генеративный ИИ ключевой технологией для будущего расширения бизнеса, поэтому сосредоточилась на разработке готовых для предприятий GenAI-решений для аналитики данных, управления знаниями и операций на основе ИИ. Эти инновационные решения предназначены для автоматизации творческих и рутинных операционных задач, улучшая бизнес-функции в различных отраслях. Обслуживая разнообразный портфель корпоративных клиентов, эта фирма стремится интегрировать генеративный ИИ с существующими бизнес-данными своих клиентов, чтобы улучшить принятие решений и стимулировать инновации.
Решение: безопасные и основанные на проверенных данных приложения генеративного ИИ
Чтобы решить опасения организаций по поводу внедрения облачных GenAI-приложений, связанные с рисками, соблюдением требований и безопасностью, клиент запустил решение на основе RAG, использующее векторный поиск в Zilliz Cloud и безопасные облачные инфраструктуры, предоставляемые AWS. Решение на основе RAG использует генеративную мощь больших языковых моделей (LLMs), одновременно привязывая их к проверенным данным из собственных источников в безопасной облачной среде, тем самым соответствуя требованиям безопасности корпоративных клиентов. Система обрабатывает и кодирует проприетарную информацию из внутренних репозиториев данных, таких как бакеты Amazon S3, в векторные эмбеддинги и сохраняет их в векторной базе данных Zilliz. Zilliz Cloud развертывается в том же регионе и безопасно подключается к сервисам клиента через PrivateLink. Таким образом, такая конфигурация обеспечивает безопасный семантический поиск по частной базе знаний клиента. Когда пользователь отправляет запрос, система сначала извлекает релевантный контекст из базы знаний; затем LLM генерирует ответы на основе этого контекста, гарантируя, что ответы являются контекстуально точными и актуальными.
Архитектура приложения генеративного ИИ на базе Zilliz Cloud
Результаты: безопасное и эффективное использование проприетарных данных
Решение на основе RAG интегрирует возможности векторного поиска Zilliz Cloud с GenAI-сервисами и облачной инфраструктурой AWS, позволяя корпоративным клиентам консалтинговой фирмы эффективно использовать критически важные бизнес-данные и данные знаний. Этот инновационный подход также оптимизирует внутренние операции и обеспечивает безопасный доступ к проприетарной информации, сохраняя конкурентное преимущество в быстро меняющейся рыночной среде.
- Введение
- Задача: удовлетворить потребность в генеративном ИИ для расширения бизнеса
- Решение: безопасные и основанные на проверенных данных приложения генеративного ИИ
- Результаты: безопасное и эффективное использование проприетарных данных
Контент
Пример использования
Отрасль
Профессиональные услуги
Используемая технология