DataStax助力企业驾驭RAG困境，推出升级版AI工具

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企业人工智能中的检索增强生成（RAG）：DataStax概述

检索增强生成（RAG）在企业环境中充分利用生成式人工智能至关重要，而将大型语言模型（LLM）连接到数据库只是第一步。DataStax正通过一系列新技术解决生产环境中RAG的复杂性。

作为商业支持的Apache Cassandra数据库的提供商，DataStax Astra DB去年以来加大了对生成式人工智能和RAG的关注。这包括集成向量数据库搜索能力和提供数据API，以便于RAG应用的开发。

Langflow 1.0推动企业RAG进展

DataStax通过推出Langflow 1.0，在企业RAG领域取得了显著进展，帮助开发者更高效地创建RAG和人工智能代理工作流程。同时，更新的Vectorize工具提供多种向量嵌入模型，RAGStack 1.0则整合了多种工具，以支持企业级部署。

DataStax首席产品官Ed Anuff指出，RAG的基本架构看似简单，但在实现企业级效率上依然是一个普遍挑战。Anuff提到了一种现象，即“RAG地狱”，许多企业在成功的概念验证后，却遭遇不尽人意的结果。

Anuff表示：“许多公司在将实时数据集整合到RAG应用时面临困难。”DataStax的更新旨在帮助企业克服这些障碍，顺利部署其应用。

使用Langflow构建RAG应用

4月4日，DataStax收购了基于开源LangChain技术的直观工具Langflow。本月，Langflow 1.0作为开源产品发布，带来了组件库的扩展和与其他DataStax产品的增强集成。

Langflow的一项重要进展是其图灵完备性，使得应用能够进行复杂的逻辑处理和条件判断。此功能增强了分支和决策能力，使得应用能够根据输入（如聊天记录或用户行为）进行自适应调整。Anuff表示：“这些进展提升了对话代理等应用的用户体验，提供了更好的相关性和互动。”

向量和非结构化数据在RAG中的作用

向量嵌入存储在向量数据库中，是RAG的核心，而嵌入模型的选择至关重要。DataStax的Vectorize技术允许用户从各种嵌入模型中进行选择，包括来自Azure OpenAI、Hugging Face和NVIDIA NeMo等提供商的模型。

Anuff解释道：“这些不同的嵌入模型具有独特的优化和权衡，选择合适的模型可以显著提升性能。”

为了进一步提高RAG实现的准确性，DataStax与unstructured.io合作，在进行向量化之前对非结构化数据进行结构化。Anuff强调，这一整合提升了AI应用部署的精准度。

RAGStack 1.0与ColBERT的引入

在这些进展的核心是RAGStack 1.0，这是一个专注于企业的框架，结合了各种AI生态系统组件及DataStax的专有工具。而此次发布中一个显著的新增功能是ColBERT（上下文化BERT表示法），这是一种增强RAG应用上下文匹配和相关性的检索算法。

Anuff表示：“使用ColBERT，就像是在针状物体中搜索针一样，您可以自信地找到您所需的确切对象，而无需筛选无关数据。”

总之，DataStax正在革新企业RAG和生成式AI的部署方式，提供优化效率和相关性所需的工具。

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