Recomendación de contenido con IA generativa y almacén de vector en MySQL HeatWave
Introducción
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado ser valiosos en una variedad de casos de uso del mundo real. Sin embargo, las empresas se enfrentan a desafíos únicos y necesitan adoptar una IA generativa diseñada para la empresa.
MySQL HeatWave, con capacidades de almacenamiento de vectores e IA generativa (actualmente en vista previa privada), le permite aprovechar fácilmente la IA. Puede crear aplicaciones que aprovechen el poder de los LLM para interactuar con MySQL HeatWave en lenguaje natural. Además, los LLM podrán buscar sus documentos empresariales propietarios en varios formatos de archivo para proporcionar a los usuarios respuestas que sean más precisas y contextualmente relevantes que los modelos listos para usar.
Un sistema de recomendación de contenido que proporcione respuestas relevantes y precisas puede mejorar la eficiencia empresarial. Ayuda a acelerar el proceso de creación de propuestas o contratos, por ejemplo, proporcionando a los analistas datos más matizados. También puede ayudar a un representante de ventas a desarrollar contenido para ayudar a obtener y avanzar en un acuerdo.
En el siguiente ejemplo, se muestra cómo las capacidades de almacenamiento de vectores e IA generativa de MySQL HeatWave se pueden aprovechar con los datos empresariales propios para proporcionar respuestas más precisas y, por lo tanto, más útiles.
Demostración
