Génération augmentée par récupération
La génération augmentée par récupération (RAG) est une architecture capable d’enrichir les capacités des modèles d’IA, y compris les grands modèles de langage (LLM) comme Qwen. Le RAG ajoute un système de récupération d’informations qui fournit aux modèles des données contextuelles pertinentes, telles que des données de domaines spécifiques ou la base de connaissances interne d’une organisation, sans qu’il soit nécessaire de réentraîner le modèle. Le RAG améliore les résultats des LLM de manière économique, en les rendant plus pertinents et plus précis.
Les bases de données vectorielles d’Alibaba Cloud stockent, gèrent et récupèrent les données d’embedding vectoriel en tant que données de haute dimension, de manière efficace et performante, ce qui en fait le choix idéal pour le système de récupération d’informations d’une architecture RAG.
Les bases de données vectorielles d’Alibaba Cloud
Télécharger le livre blanc « Stimuler le développement de l’IA générative grâce à la gestion des données vectorielles »
AnalyticDB for PostgreSQL
AnalyticDB for PostgreSQL est un service d’entreposage de données MPP (Massively Parallel Processing) en ligne, basé sur la base de données open source Greenplum. Grâce à l’architecture MPP, AnalyticDB for PostgreSQL offre également des fonctionnalités de base de données vectorielle pour stocker, analyser et rechercher des données vectorielles. AnalyticDB for PostgreSQL figure parmi les bases de données vectorielles recommandées par OpenAI Cookbook.
En savoir plus sur les fonctionnalités de base de données vectorielle > En savoir plus sur le service RAG d’AnalyticDB for PostgreSQL > Découvrir comment créer un plugin RAG avec AnalyticDB for PostgreSQL > Découvrir comment utiliser AnalyticDB for PostgreSQL comme base de données vectorielle dans OpenAI Cookbook >
Alibaba Cloud Elasticsearch
Alibaba Cloud Elasticsearch offre une efficacité coût-performance deux fois supérieure à celle du moteur Elasticsearch open source. Sa boîte à outils puissante permet de créer facilement des applications de recherche alimentées par l’IA, parfaitement intégrées aux grands modèles de langage, avec une recherche sémantique haute performance même sans correspondance exacte de mots-clés, des réponses en texte complet aux questions complexes et des recommandations personnalisées. Il offre également un contrôle d’accès robuste, une surveillance de la sécurité et des mises à jour automatiques pour les entreprises. Télécharger le livre blanc « The Complete Guide to Alibaba Cloud Elasticsearch » > En savoir plus sur la nouvelle solution de recherche IA avec Elasticsearch >
Hologres
Hologres est un moteur d’entrepôt de données en temps réel tout-en-un, compatible avec PostgreSQL. Il prend en charge le traitement analytique en ligne (OLAP) et l’analyse ad hoc de données à l’échelle du Po. Intégré à MaxCompute, Flink et DataWorks, il fournit une solution d’entreposage de données complète combinant traitement en ligne et hors ligne. Hologres est également intégré à Platform for AI (PAI), et son moteur de recherche vectorielle intégré Proxima prend en charge le calcul en temps réel des données de caractéristiques et la recherche vectorielle en temps réel. En savoir plus sur le « Traitement vectoriel basé sur Proxima » >
OpenSearch
OpenSearch est une plateforme tout-en-un basée sur le moteur de recherche distribué à grande échelle développé par Alibaba. OpenSearch Vector Search Edition est conçue pour les scénarios vectoriels et aide les entreprises à déployer des services de recherche vectorielle multimodale haute performance, économiques et simples d’utilisation pour le texte, les images, les fichiers audio et la vidéo. OpenSearch offre des performances élevées et réduit les coûts lors de la création d’index vectoriels pour de grands volumes de données non structurées et de la recherche basée sur ces index. Mettre en œuvre une recherche conversationnelle d’entreprise basée sur les LLM > Mettre en œuvre une recherche multimodale pour le e-commerce > Mettre en œuvre une recherche multimodale pour l’éducation >
Création d’un service RAG alimenté par l’IA avec Model Studio
Ce tutoriel fournit un guide étape par étape pour configurer un service RAG à l’aide d’Alibaba Cloud Model Studio, de Compute Nest et d’AnalyticDB for PostgreSQL. Avec Model Studio, vous pouvez tirer parti de modèles d’IA générative de premier plan comme Qwen pour développer, déployer et gérer des applications d’IA en toute simplicité. Cette configuration garantit un traitement sécurisé et efficace des données au sein de votre entreprise, en renforçant les capacités d’IA et en permettant des requêtes en langage naturel fluides.
Ressources associées
Blog
Déployer rapidement un service RAG sur Compute Nest avec un LLM sur PAI-EAS et AnalyticDB for PostgreSQL
Ce blog décrit comment créer un service RAG à l'aide de Compute Nest avec des LLM sur PAI-EAS et AnalyticDB for PostgreSQL comme base de données vectorielle.
Blog
Allumer la révolution de l'IA : un parcours avec Qwen, RAG et LangChain
Ce blog explore le parcours transformateur de la révolution de l'IA et explique les concepts de RAG et de LangChain.
Blog
Conversations nouvelle génération : LLM et VectorDB avec Alibaba Cloud, personnalisable et économique
Ce blog présente les avantages des LLM et des bases de données vectorielles d'Alibaba Cloud, avec des exemples concrets à l'appui.