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4 articoli trovati

Vector indexing come funziona e perché è fondamentale

Il vector indexing è il trucco che rende immediata la ricerca nell’intelligenza artificiale

Architettura
Vector indexing Qdrant
Il vector indexing è il meccanismo che consente a Qdrant e ad altri database vettoriali di rispondere velocemente anche con milioni di dati salvati.
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Pipeline RAG come costruire un flusso di lavoro efficace

Pipeline RAG: il percorso che collega i documenti alle risposte dell’intelligenza artificiale

Architettura
RAG Qdrant
La pipeline RAG è il flusso che porta dai documenti aziendali alle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Senza una pipeline solida non hai un sistema affidabile.
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Database vettoriale Qdrant come dare memoria ai progetti di intelligenza artificiale

Database vettoriale Qdrant il cuore della ricerca semantica e della RAG

Architettura
RAG Qdrant
Un database vettoriale come Qdrant permette di archiviare e cercare embedding in modo rapido e scalabile. È lo strumento che dà memoria all’intelligenza artificiale.
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La RAG è il metodo che elimina le risposte inventate dei modelli

Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

Architettura
RAG Qdrant
La Retrieval Augmented Generation collega i dati ai modelli di intelligenza artificiale. È la soluzione più efficace per costruire applicazioni affidabili nello sviluppo software.
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