Inhaltsempfehlung mit generativer KI und Vektorspeicher in MySQL HeatWave
Einführung
Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich in einer Vielzahl von realen Anwendungsfällen als wertvoll erwiesen. Unternehmen stehen jedoch vor einzigartigen Herausforderungen und müssen generative KI einführen, die für das Unternehmen entwickelt wurde.
Mit MySQL HeatWave mit generativen KI- und Vektorspeicherfunktionen (derzeit in privater Vorschau) können Sie KI ganz einfach nutzen. Sie können Apps erstellen, die das Potenzial von LLMs nutzen, um mit MySQL HeatWave in natürlicher Sprache zu interagieren. Darüber hinaus können LLMs Ihre proprietären Unternehmensdokumente in verschiedenen Dateiformaten durchsuchen, um Benutzern Antworten zu geben, die genauer und kontextbezogen relevanter sind als von Out-of-the-box-Modellen.
Ein Inhaltsempfehlungssystem, das sowohl relevante als auch präzise Antworten liefert, kann die Geschäftseffizienz verbessern. Sie beschleunigt den Prozess der Erstellung von Vorschlägen oder Verträgen, indem sie beispielsweise Analysten differenziertere Daten zur Verfügung stellt. Es kann auch einem Vertriebsmitarbeiter bei der Entwicklung von Inhalten helfen, um einen Deal zu finden und voranzutreiben.
Das folgende Beispiel zeigt, wie die generativen KI- und Vektorspeicherfunktionen von MySQL HeatWave mit Ihren proprietären Unternehmensdaten genutzt werden können, um genauere und daher sinnvollere Antworten bereitzustellen.
Demo
