Скачать или смотреть Генерация с использованием методов дополненной реальности (Retrieval Augmented Generation, RAG) д...

В этом видео Илан Маджар рассказывает о том, как метод генеративного поиска с расширенными возможностями (RAG) позволяет создавать практичные и надежные системы искусственного интеллекта для PLM-систем.

RAG сочетает семантический поиск с генеративным ИИ, основывая ответы на проверенных корпоративных данных из PLM, ERP, MES и связанных систем. Привязывая результаты ИИ к реальным данным, RAG значительно уменьшает количество ложных результатов и исключает многочасовой ручной поиск в разрозненных источниках.

В этом разделе рассматриваются следующие темы:

• Что такое RAG — и чем он отличается от протокола контекста модели (MCP)

• Почему RAG важен для анализа сложности данных в PLM

• Ключевые сценарии использования PLM, такие как исследование спецификаций материалов и сводки изменений

• Технические основы встраивания и векторных баз данных

• Демонстрация в реальном времени с использованием ChromaDB и Gemini в архитектуре, не зависящей от поставщика

• Модель зрелости PLM RAG: от помощи в поиске до поддержки принятия решений с помощью агентов

Этот подход разработан для работы с любой системой PLM, PDM или ERP и служит основой для масштабируемого, готового к внедрению в производство ИИ в инженерных и производственных средах.

Для получения дополнительной информации посетите xlmsolutions.com #PLM #PDM #AI