Generación aumentada por recuperación (RAG)
La generación aumentada por recuperación (RAG) es una arquitectura que puede ampliar las capacidades de los modelos de IA, incluidos los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) como Qwen. RAG añade un sistema de recuperación de información que proporciona a los modelos datos contextuales relevantes, como datos de dominios específicos o la base de conocimiento interna de una organización, sin necesidad de volver a entrenar el modelo. RAG mejora la salida de los LLM de manera rentable y hace que los resultados sean más relevantes y precisos.
Las bases de datos vectoriales de Alibaba Cloud almacenan, administran y recuperan datos de representaciones vectoriales (embeddings) como datos de alta dimensión, de manera eficaz y eficiente, lo que las convierte en la opción ideal para el sistema de recuperación de información de una arquitectura de RAG.
Alibaba Cloud's Vector Databases
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AnalyticDB for PostgreSQL
AnalyticDB for PostgreSQL es un servicio de almacenamiento de datos MPP (procesamiento masivamente paralelo) en línea, construido sobre la base de datos de código abierto Greenplum. Con base en la arquitectura MPP, AnalyticDB for PostgreSQL también ofrece la función de base de datos vectorial para ayudarle a almacenar, analizar y recuperar datos vectoriales. OpenAI Cookbook seleccionó AnalyticDB for PostgreSQL como una de las bases de datos vectoriales recomendadas.
Más información sobre las funciones de la base de datos vectorial > Más información sobre el servicio de RAG de AnalyticDB for PostgreSQL > Vea cómo crear un plugin de RAG con AnalyticDB for PostgreSQL > Vea cómo usar AnalyticDB for PostgreSQL como base de datos vectorial en OpenAI Cookbook >
Alibaba Cloud Elasticsearch
Alibaba Cloud Elasticsearch ofrece el doble de rentabilidad que el motor Elasticsearch de código abierto. Su potente conjunto de herramientas le ayuda a crear fácilmente aplicaciones de búsqueda impulsadas por IA que se integran sin fisuras con los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) e incluyen búsqueda semántica de alto rendimiento, incluso sin coincidencias exactas de palabras clave, respuestas de texto completo a preguntas complejas y recomendaciones personalizadas. Además, proporciona un sólido control de acceso, supervisión de seguridad y actualizaciones automáticas para empresas. Descargar el whitepaper «La guía completa de Alibaba Cloud Elasticsearch» > Más información sobre la nueva solución de búsqueda con IA basada en Elasticsearch >
Hologres
Hologres es un motor todo en uno de almacén de datos en tiempo real, compatible con PostgreSQL. Admite el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el análisis ad hoc de datos a escala de petabytes. Está profundamente integrado con MaxCompute, Flink y DataWorks, y proporciona una solución de almacén de datos full-stack que combina el procesamiento en línea y sin conexión. Hologres también está integrado con Platform for AI (PAI), y su motor de búsqueda vectorial incorporado, Proxima, admite el cómputo en tiempo real de datos de características y la recuperación vectorial en tiempo real. Más información sobre «Procesamiento vectorial basado en Proxima» >
OpenSearch
OpenSearch es una plataforma integral construida a partir del motor de búsqueda distribuido a gran escala desarrollado por Alibaba. OpenSearch Vector Search Edition está diseñado para escenarios vectoriales y ayuda a las empresas a crear servicios de búsqueda vectorial multimodal de alto rendimiento, bajo costo y gran potencia, fáciles de usar, para texto, imágenes, archivos de audio y video, entre otros. OpenSearch ofrece alto rendimiento y reduce costos si crea índices vectoriales para grandes volúmenes de datos no estructurados y recupera datos con base en dichos índices vectoriales. Implemente una búsqueda conversacional basada en LLM para su empresa > Implemente la búsqueda multimodal para comercio electrónico > Implemente la búsqueda multimodal para educación >
Cree un servicio de RAG con IA con Model Studio
Este tutorial proporciona una guía paso a paso sobre cómo configurar un servicio de RAG mediante Alibaba Cloud Model Studio, Compute Nest y AnalyticDB for PostgreSQL. Con Model Studio, puede aprovechar modelos de IA generativa de primer nivel como Qwen para desarrollar, implementar y administrar aplicaciones de IA sin esfuerzo. Esta configuración garantiza un manejo de datos seguro y eficiente dentro de su empresa, mejora las capacidades de IA y permite realizar consultas en lenguaje natural sin fisuras.
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Creación rápida de un servicio de RAG en Compute Nest con LLM en PAI-EAS y AnalyticDB for PostgreSQL
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Encendiendo la revolución de la IA - Un recorrido con Qwen, RAG y LangChain
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