RAG en watsonx.ai

Cree su propio pipeline RAG para obtener un mejor rendimiento y precisión del modelo

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Captura de pantalla de RAG en el panel de control de watsonx.ai

Optimice la creación de aplicaciones RAG

Utilice modelos fundacionales para crear, optimizar e implementar tuberías de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando la base de conocimientos de su empresa.

 Más información sobre RAG en watsonx.ai
Optimización de costes

Inferir en un modelo especializado más pequeño, no en un modelo genérico más grande.
Nivel empresarial

Creada pensando en la seguridad, la escalabilidad y el cumplimiento de las normativas.
Precisión y rendimiento

Aterrice sus aplicaciones en una base de conocimientos para mejorar los resultados de las aplicaciones.
Implementación rápida

Pase del concepto a la producción en días, no en meses.
Logo de la empresa Gartner

IBM es nombrada líder en ciencia de datos y machine learning

IBM ha sido reconocida como líder en el 2025 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms.

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Véalo en acción


Chatee con documentos

El chat con documentos permite a los desarrolladores de IA crear rápidamente soluciones RAG basadas en documentos para prototipos o implementaciones rápidas. Mediante el uso del Prompt Lab no-code de IBM watsonx.ai, los usuarios pueden cargar y configurar archivos PDF, documentos de Word y mucho más con facilidad. Los desarrolladores pueden escalar con almacenes de vectores como Milvus o Elasticsearch para mejorar la precisión de la base. Implemente como una interfaz de programación de aplicaciones (API) para asistentes o agentes de IA.


RAG de AutoAI

AutoAI for RAG simplifica la creación de pipelines al generar de forma automática varias configuraciones para los mismos. A continuación, evalúa y clasifica su rendimiento, presentando las mejores opciones en una tabla de clasificación. Un proceso que tradicionalmente podía llevar meses, agotando cientos de combinaciones posibles, se ha optimizado para completarse en menos tiempo.
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