Recommandation de contenu avec l'IA générative et le stockage vectoriel dans MySQL HeatWave
Introduction
Les grands modèles de langage (LLM) se sont avérés précieux dans une variété de cas d'utilisation réels. Cependant, les entreprises sont confrontées à des défis uniques et doivent adopter une IA générative conçue pour l'entreprise.
MySQL HeatWave, avec des fonctionnalités d'IA générative et de stockage vectoriel (actuellement en prévisualisation privée), vous permet de tirer facilement parti de l'IA. Vous pouvez créer des applications qui tirent parti de la puissance des LLM pour interagir avec MySQL HeatWave en langage naturel. De plus, les LLM seront en mesure de rechercher vos documents d'entreprise propriétaires dans différents formats de fichiers pour fournir aux utilisateurs des réponses plus précises et contextuellement pertinentes que des modèles prêts à l'emploi.
Un système de recommandation de contenu fournissant des réponses à la fois pertinentes et précises peut améliorer l'efficacité de l'entreprise. Il permet d'accélérer le processus de création de propositions ou de contrats, par exemple, en fournissant aux analystes des données plus nuancées. Il peut également aider un commercial à développer du contenu pour faciliter la recherche et l'avancement d'une affaire.
L'exemple ci-dessous montre comment les fonctionnalités d'IA générative et de stockage vectoriel de MySQL HeatWave peuvent être exploitées avec vos données d'entreprise propriétaires pour fournir des réponses plus précises et, par conséquent, plus utiles.
Démonstration
