13 poin oleh xguru 2023-11-28 | Belum ada komentar. | Bagikan ke WhatsApp
  • Platform data yang membantu developer memanfaatkan data untuk memberi konteks pada model bahasa besar melalui Retrieval Augmented Generation (RAG)
    • Mengekstrak data dari sumber data yang sudah ada seperti repositori dokumen dan NoSQL
    • Memproses konten menjadi embedding vektor
    • Mengumpulkan embedding vektor ke database vektor untuk pencarian kemiripan
  • Solusi RAG komprehensif yang dapat diskalakan sesuai aplikasi dan dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengintegrasikan layanan seperti konektor data, model embedding, dan database vektor

Fitur

  • Arsitektur terdistribusi berperforma tinggi yang mampu memproses puluhan miliar titik data: Mengoptimalkan pembuatan dan pengumpulan embedding melalui paralelisasi tingkat tinggi
  • Konektor data bawaan yang mendukung sumber data umum, layanan embedding, dan vector store
  • Sinkronisasi real-time dengan sumber data agar data selalu tetap mutakhir
  • Pra-pemrosesan data yang dapat dikustomisasi dalam bentuk pemuatan, chunking, pemilihan, dan lainnya
  • Manajemen data yang konsisten yang mendukung pencarian hybrid melalui metadata: secara otomatis memperkaya dan melacak metadata untuk memberikan pengalaman pencarian yang kaya

Belum ada komentar.

Belum ada komentar.