豆芽网站建设,科技志愿信息平台,互联网创业项目推荐,金融建设网站作者#xff1a;来自 Elastic Hemant Malik, Dell Team 我们很高兴与戴尔合作撰写白皮书《戴尔 AI Factory with NVIDIA 上的 Agentic RAG》。白皮书是一份供开发人员参考的设计文档#xff0c;概述了实施 Agentic 检索增强生成 (retrieval augmented generation - RAG) 应用…作者来自 Elastic Hemant Malik, Dell Team 我们很高兴与戴尔合作撰写白皮书《戴尔 AI Factory with NVIDIA 上的 Agentic RAG》。白皮书是一份供开发人员参考的设计文档概述了实施 Agentic 检索增强生成 (retrieval augmented generation - RAG) 应用程序的策略和解决方案组件。它是跨行业组织特别是医疗保健行业使用 AI 驱动的数据检索进行 Agentic RAG 框架决策的设计要点。 什么是戴尔 AI Factory with NVIDIA
戴尔 AI Factory with NVIDIA 是一款全面的端到端 AI 解决方案旨在简化和加速各行业企业的 AI 采用。目录产品基于一系列戴尔先进的 PowerEdge 服务器构建并与 NVIDIA 的 AI 技术配对提供处理、管理和分析大量数据所需的一切。了解详情。 Elasticsearch 向量数据库
由于组织将内部数据用于情境驱动的生成式 AI (GenAI) 解决方案因此处理非结构化和半结构化数据并在不牺牲规模的情况下快速检索相关信息仍然具有挑战性。Agentic RAG on Dell AI Factory with NVIDIA 白皮书推荐使用 Elasticsearch 向量数据库进行大规模向量数据索引和检索。 Agentic RAG 堆栈采用 Dell AI Factory 上的 NVIDIA NIM 工具和 Elasticsearch 向量数据库 Elasticsearch 是全球下载次数最多的向量数据库我们将继续扩大我们的优势。我们最近推出了 Better Binary Quantization (BBQ)它为存储大型向量化数据集带来了显著的速度和效率优势。Elastic 是唯一提供此功能的向量数据库截至本文发布时。BBQ 在索引速度量化时间减少 20 至 30 倍和查询速度查询速度提高 2 至 5 倍方面优于乘积量化 (PQ) 等传统方法而且准确度没有额外损失。 面向 GenAI 开发人员的更简单、更强大的集成Elastic AI 生态系统
戴尔 AI Factory 上的 Agentic RAG 和 NVIDIA 概述了开发人员构建真实 RAG 应用程序可能需要的所有解决方案组件 — 涵盖戴尔技术、Elasticsearch 向量数据库、LangChain 的 LangGraph、NVIDIA 推理微服务等。这份白皮书强调了集成良好的 AI 技术生态系统的价值它可以加速客户开发和部署 RAG 应用程序。
除了与戴尔的合作外Elastic 还与 LangChain 合作为 LangGraph 提供了一个检索代理模板retrieval agent template该模板已针对 Elasticsearch 向量数据库进行了预配置。通过这样做我们继续我们的主题即为开发人员提供更简单、集成良好的生成式 AI 产品。
祝你 AI 代理愉快 本文中描述的任何特性或功能的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。 在这篇博文中我们可能使用或提及了第三方生成式 AI 工具这些工具由其各自的所有者拥有和运营。Elastic 无法控制第三方工具我们对其内容、操作或使用不承担任何责任也不对你使用此类工具可能产生的任何损失或损害承担任何责任。在使用 AI 工具处理个人、敏感或机密信息时请谨慎行事。你提交的任何数据都可能用于 AI 培训或其他目的。我们无法保证你提供的信息将得到安全或保密。在使用任何生成式 AI 工具之前你应该熟悉其隐私惯例和使用条款。 Elastic、Elasticsearch、ESRE、Elasticsearch Relevance Engine 和相关商标是 Elasticsearch N.V. 在美国和其他国家/地区的商标、徽标或注册商标。所有其他公司和产品名称均为其各自所有者的商标、徽标或注册商标。 原文Agentic RAG on Dell AI Factory with NVIDIA and Elasticsearch Vector Database | Elastic Blog
