A QNAP AI-alapú RAG Search-csel turbózza fel a Qsirch, egy intelligens tudásbázissá alakítva a NAS-t

A QNAP® Systems, Inc., a számítási-, hálózatépítési- és tárolási megoldások vezető innovátora bemutatja a RAG Search bétát, egy úttörő funkciót a Qsirch 5.6.0-ban, az erőteljes AI-alapú NAS-keresőmotort. A felhőalapú, publikus, nagy nyelvi modell (LLM) és az adatlekérésre alapozott generálási (RAG) technológia integrálásával a QNAP úttörő szerepet tölt be a RAG keresési képességek alkalmazásában a privát felhőként használt NAS-okon, a hagyományos fájl- és képkeresésen túlmenően rendkívül pontos, kontextuális és AI-alapú keresést és tudáslekérdezést biztosítva. A RAG Search a QNAP NAS-t egy fejlett, AI-alapú tudásbázissá alakítja, lehetővé téve a vállalatoknak, szakembereknek és magánszemélyeknek, hogy az információ feltárását adatszuverenitással racionalizálják.

„Mivel a vállalkozások folyamatosan növekvő mennyiségű adatot állítanak elő és tárolnak, a hatékony, intelligens és biztonságos keresési megoldások iránti kereslet még sosem volt ennél nagyobb” – mondta Amol Narkhede, a QNAP SaaS biztonsági mentési és adatkezelési részlegének igazgatója. „A Qsirch RAG Search segítségével közvetlenül a QNAP NAS-ba integráljuk a fejlett AI-alapú keresési megoldásokat, lehetővé téve a felhasználóknak, hogy intuitívabb és áttekinthetőbb módon keressenek és elemezzenek adatokat. A RAG Search nagyobb rugalmasságot és ellenőrzést biztosít a vállalkozásoknak az adatok visszakeresése felett, lehetővé téve a személyre szabott keresést és a legmegfelelőbb LLM-szolgáltatás kiválasztását a tudásfeltárás hatékonyságának és pontosságának jelentős javításáért.”

A RAG Search főbb jellemzői

• AI segítségével feljavított kontextuskeresés
  Megérti a felhasználó szándékát és finomítja a lekérdezéseket a pontos, releváns eredményekért, lehetővé téve a szakembereknek, hogy megtalálják a fájlokat, betekintést nyerjenek, komplex adatokat összegezzenek és megalapozott döntéseket hozzanak.
• Személyre szabható LLM-választék
  Támogatja az OpenAI ChatGPT-t, a Google Geminit és a Microsoft Azure OpenAI-t, valamint más OpenAI API-kompatibilis nagy nyelvi modelleket (DeepSeek és xAi Grok, stb.), lehetővé téve a rugalmas AI-alapú keresés integrálását.
• Személyre szabott adatkeresési hatókör
  Válassz ki specifikus NAS-mappákat a lekérdezéshez, és a RAG Search csak a legrelevánsabb tartalmat tölti fel a felhőalapú LLM-be elemzésre, javítva a pontosságot és megerősítve az adatok feletti kontrollt!
• Igény szerint testreszabható fájltámogatás
  Fájlformátumok széles választékát támogatja, beleértve a Word-, PowerPoint-, PDF-, TXT-fájlokat és e-maileket (.eml). A felhasználók igényeik szerint választhatják ki a specifikus formátumokat lekérdezéshez és elemzéshez, lehetővé téve a zökkenőmentes tudásfeltárást a különböző dokumentumformátumok között.
• Nyomon követhető adatelemzés
  Hivatkozz akár öt releváns dokumentumra a keresési eredmények között, javítva az adatok hitelesítését és mélyebb elemzését!
• Valós idejű tudáslekérdezés
  A keresési eredmények a NAS-on tárolt legújabb fájlverziókat tükrözik a pontos és naprakész információért.
• Többnyelvű dokumentumelemzés
  Keress és kérdezz le tartalmat 23 nyelven, lehetővé téve az információhoz való zökkenőmentes hozzáférést a többnyelvű adathalmazokban!

Tudj meg többet a RAG Search bétáról a Qsirch 5.6.0-ban a https://www.qnap.com/go/solution/rag-ai-search/ oldalon!