最后更新 03-28-2025
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Dataworkz
Dataworkz 通过其检索增强生成 (RAG) 服务为快速开发生成式 AI 应用程序提供了一个全面的平台。该平台旨在促进 GenAI 应用程序的快速原型设计、部署和扩展，满足各种 RAG 模式的需求，重点是高性能和准确性。目标受众包括寻求利用高级 AI 功能而无需大量技术专业知识的企业和组织，使技术和非技术用户都可以使用它。
Dataworkz 的独特价值主张在于其一体化 Agentic RAG 即服务，它允许用户以最小的努力配置和优化 RAG 管道的各个方面。关键的区别包括无代码 RAG 构建器，使用户能够无缝连接到专有数据，以及支持跨各种数据类型的复杂工作流的高级基于代理的智能。这种灵活性使组织能够充分利用 AI 的潜力，同时确保其应用程序以相关数据和知识为基础。
此外，Dataworkz 通过其知识图谱和混合搜索功能提高了 AI 输出的准确性，从而提高了相关性并降低了 AI 响应中出现幻觉的可能性。通过提供多代理协作和智能文档搜索工具，Dataworkz 将自己定位为 GenAI 领域的领导者，使组织能够通过创新的 AI 解决方案提高生产力和客户满意度。
高级 RAG：利用基于代理的智能来支持任何 RAG 模式和复杂的工作流程，提高 AI 应用程序的性能和准确性。
可组合 AI 堆栈：只需单击几下即可配置和优化 RAG 管道的各个方面，从而提供满足特定组织需求的定制解决方案。
无代码 RAG 构建器：快速构建、部署和扩展连接到专有数据的 GenAI 应用程序，而无需大量的编码知识。
知识图谱：通过将人工智能植根于数据和知识库中，实现关系感知搜索并提高上下文相关性，从而提高准确性并减少幻觉。
混合搜索和检索：利用词汇、语义和基于图形的搜索组合来访问来自各种企业系统的可信数据，并通过重新排名模型显著提高相关性。
1) 什么是检索增强生成 (RAG)？
检索增强生成 (RAG) 是一个结合基于检索和生成方法的框架，旨在提高 AI 应用程序的性能。它允许集成外部知识源，从而提高生成的响应的准确性和相关性。
2) 使用 Dataworkz 是否需要编码知识？
不是，Dataworkz 具有无代码 RAG 构建器，使用户无需任何编码经验即可创建和部署应用程序。这使得更广泛的受众（包括非技术用户）都可以使用它。
3) Dataworkz 如何确保数据安全？
Dataworkz 优先考虑数据安全，并已获得 SOC2 Type 2 认证，表明其致力于在整个运营过程中保持高标准的数据隐私和安全。
4) Dataworkz 可以与现有的企业系统集成吗？
是的，Dataworkz 支持与各种企业系统集成，包括 NoSQL 数据库、CRM 和 ERP 系统，从而允许在整个组织内无缝访问可信数据。
5) 哪些类型的组织可以从 Dataworkz 中受益？
Dataworkz 专为广泛的组织而设计，包括财富 500 强公司、金融服务、医疗设备零售商和生命科学提供商，使他们能够利用人工智能提高生产力和决策能力。
6) Dataworkz 中知识图谱的作用是什么？
知识图谱通过将人工智能输出置于相关数据和知识库中来提高人工智能输出的准确性，促进关系感知搜索并降低人工智能反应中出现幻觉的可能性。
7) 如何开始使用 Dataworkz？
您可以通过注册 Dataworkz 平台来开始使用，该平台不需要信用卡。这样您就可以探索 RAG 服务的功能和能力。