Raccomandazione del contenuto con l'intelligenza artificiale generativa e l'area di memorizzazione dei vettori in MySQL HeatWave
Introduzione
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno dimostrato di essere preziosi in una varietà di casi d'uso reali. Tuttavia, le aziende devono affrontare sfide uniche e adottare l'intelligenza artificiale generativa progettata per l'azienda.
MySQL HeatWave, con funzionalità di AI generativa e di archiviazione vettoriale (attualmente in anteprima privata), ti consente di sfruttare facilmente l'AI. Puoi creare applicazioni che sfruttano la potenza degli LLM per interagire con MySQL HeatWave in linguaggio naturale. Inoltre, i LLM saranno in grado di cercare i documenti aziendali proprietari in vari formati di file per fornire agli utenti risposte più accurate e contestualmente pertinenti rispetto ai modelli pronti all'uso.
Un sistema di raccomandazione dei contenuti che fornisce risposte pertinenti e precise può migliorare l'efficienza aziendale. Aiuta ad accelerare il processo di creazione di proposte o contratti, ad esempio fornendo agli analisti dati più sfumati. Può anche aiutare un funzionario commerciale a sviluppare contenuti per aiutare a trovare e far progredire un'offerta.
L'esempio riportato di seguito mostra in che modo le funzionalità generative di MySQL HeatWave AI e vector store possono essere sfruttate con i dati aziendali proprietari per fornire risposte più precise e, quindi, più utili.
Demo
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