Introducing WARRP (PRNewsFotoWekaIO)
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RAG 在构建安全可靠的AI 操作中的关键作用
根据S&P Global Market Intelligence最新发表的全球人工智能趋势研究报告，，其应用范围之广已超越所有其他AI 应用程式。[1]
企业在部署大型语言模型(LLM) 时面临的主要挑战之一，是确保能够有效撷取来自不同环境和外部来源的数据，并使其符合上下文，以辅助AI 推理。 RAG 是一种领先的AI 推理技术，能够安全地从外部数据源检索新资讯，从而增强已训练的AI 模型。在推理过程中使用RAG 有助于减少AI 模型的幻觉，提高输出结果的准确性、可靠性和丰富性，并减低对成本高昂的再训练周期的需求。
然而，构建能够大规模支援RAG 框架的稳健生产就绪推理环境，过程复杂 白俄罗斯 号码数据 且充满挑战，因为相关架构、最佳实践、工具和测试策略仍在快速发展中。
全面的推理加速蓝图
凭借WARRP，WEKA 定义了一个与基础设施无关的参考架构，可用于大规模构建和部署生产级、高效能的RAG 解决方案。
WARRP 旨在协助机构快速构建和实施基于RAG 的AI 推理管道，它提供了一个模组化组件的全面蓝图，可用于快速开发和部署世界一流的AI 推理环境，该环境针对工作负载可移植性、分布式全球数据中心和多云环境进行了优化。