腾讯云发布RAG解决方案,支持企业多种方式落地
据悉,腾讯云RAG解决方案包含兼容Elastic开源生态的腾讯云智能搜索(腾讯云Elasticsearch Service )、以及腾讯云自研的向量数据库,便于企业根据自身架构、数据类型、技术生态灵活选择。9月5日,腾讯全球数字生态大会在深圳举办。针对数据规模大、数据类型多样的企业,腾讯云向量数据库提供2倍于业界平均水平的吞吐能力,毫秒级的响应延迟,以及千亿级的单表存储规模,构建企业的AI数据中台
9月5日,腾讯全球数字生态大会在深圳举办。腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏在会上发布腾讯云RAG解决方案,支持企业用多种技术“量身定制”AI大模型应用。
(腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏)
据悉,腾讯云RAG解决方案包含兼容Elastic开源生态的腾讯云智能搜索(腾讯云Elasticsearch Service )、以及腾讯云自研的向量数据库,便于企业根据自身架构、数据类型、技术生态灵活选择。
其中,腾讯云智能搜索提供从模型管理、向量生成、向量存储、混合搜索、结果重排到LLM大模型集成的一站式RAG能力,企业仅用Elastic一套技术栈就能快速构建AI应用。
腾讯云智能搜索成功支持了微信读书“AI问书”功能上线,为亿级用户提供毫秒级别的检索服务,同时相比传统单点解决方案降低了90%的机器成本。
针对数据规模大、数据类型多样的企业,腾讯云向量数据库提供2倍于业界平均水平的吞吐能力,毫秒级的响应延迟,以及千亿级的单表存储规模,构建企业的AI数据中台,打造RAG应用基础设施。
借助腾讯云向量数据库的极致能力,学而思实现了在亿级的资料库中毫秒级完成检索,同时检索的准确率达到了95%,大大提升了学而思学习机的语音检索体验。
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