DataStax 透過強化的 AI 工具更新，幫助企業克服 RAG「地獄」的挑戰。

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企業人工智慧的檢索增強生成（RAG）：DataStax 概述

檢索增強生成（RAG）對於在企業環境中充分利用生成式人工智慧至關重要，將大型語言模型（LLM）連接到資料庫僅是其起點。DataStax 正在通過一套新技術來解決生產環境中與 RAG 相關的複雜性。

作為商業支援的 Apache Cassandra 資料庫的知名公司，DataStax Astra DB 在過去一年中更加專注於生成式人工智慧與 RAG，這包括整合向量資料庫搜尋功能及提供數據 API，以促進 RAG 應用程序的開發。

企業 RAG 的進展：Langflow 1.0

DataStax 推出的 Langflow 1.0 為企業 RAG 帶來了重大進展，使開發人員能更高效地創建 RAG 和 AI 代理工作流。此外，更新的 Vectorize 工具提供各種向量嵌入模型，RAGStack 1.0 整合了多種工具以支持企業級的部署。

DataStax 的首席產品官 Ed Anuff 指出，RAG 的基本架構看似簡單，但實現企業級效率仍然是普遍挑戰。他形容企業在初次成功的概念驗證後，遇到令人失望結果的現象為「RAG 地獄」。

Anuff 表示，「許多公司在將即時數據集整合到 RAG 應用程式中時遇到了困難。」DataStax 的更新目的是幫助企業克服這些障礙，成功部署其應用程式。

使用 Langflow 構建 RAG 應用

在 4 月 4 日，DataStax 收購了基於開源 LangChain 技術的直觀工具 Langflow。本月，Langflow 1.0 作為一款開源產品正式發布，擁有擴展的組件庫及增強的與其他 DataStax 產品的整合功能。

Langflow 的一大進步是具備圖靈完全性，支持應用中的複雜邏輯流程和條件判斷。這項功能加強了分支和決策能力，使應用能根據聊天記錄或用戶行為等輸入進行調整。Anuff 強調，「這些進展提升了對話代理等應用的使用者體驗，提供了更佳的相關性和互動性。」

RAG 中向量與非結構化數據的角色

在 RAG 中，向量嵌入存儲於向量資料庫中，嵌入模型的選擇非常關鍵。DataStax 的 Vectorize 技術允許用戶在多樣的嵌入模型中選擇，以符合他們的數據集需求，涵蓋 Azure OpenAI、Hugging Face 和 NVIDIA NeMo 等提供者的模型。

Anuff 解釋說，「這些不同的嵌入模型具有各自的最佳化和權衡選擇，選擇正確的模型能顯著提升性能。」

為進一步提升 RAG 實施的準確性，DataStax 與 unstructured.io 合作，在向量化之前對非結構化數據進行構造。Anuff 強調，這項整合能增加人工智慧應用的精確度和準確性。

RAGStack 1.0 與 ColBERT 的引入

這些發展的核心是 RAGStack 1.0，一個聚焦於企業的框架，將多種人工智慧生態系統組件與 DataStax 的專有工具整合。在此次發布中，值得注意的新增功能是 ColBERT（上下文化的 BERT 表示），這是一種召回算法，增強 RAG 應用中的上下文匹配和相關性。

Anuff 評論道，「使用 ColBERT 就像是在尋找針，能自信地定位到精確的目標，而不是在不相關的數據中篩查。」

總之，DataStax 正在改變企業部署 RAG 和生成式人工智慧的方式，提供優化效率和相關性所需的工具。

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