È arrivata una nuova generazione di intelligenza artificiale che sta trasformando il modo in cui le aziende utilizzano i dati interni ed esterni nei flussi di lavoro esistenti. La combinazione di Large Language Models (LLM) e Embedding Models (modelli in grado di creare vettori ad alta dimensionalità da dati non strutturati) consente ora di dare un senso ai dati di qualsiasi tipo.

Considerando che oltre l'80% delle informazioni non è strutturato (si pensi a testi, documenti, immagini, file video, ecc.), la ricerca sta andando oltre la semplice parola chiave e le inclusioni vettoriali aiutano a contestualizzare tutti questi dati, anche quando gli utenti finali potrebbero non sapere cosa stanno cercando. In che modo la tua azienda può utilizzare la ricerca vettoriale e la potenza degli LLM per ampliare le conoscenze aziendali e aumentare i risultati pertinenti?

In questo webinar Stephen O'Grady, Principal Analyst e co-fondatore di RedMonk e Benjamin Flast, Product Management Lead di MongoDB prenderanno parte a una discussione su queste tendenze tettoniche, tra cui:

Che cos'è la ricerca vettoriale e che ruolo ha l'intelligenza artificiale nel dare un senso ai dati non strutturati.
Come creare integrazioni vettoriali per aumentare la rilevanza sfruttando la potenza delle LLM.
Vari approcci alla memorizzazione e al recupero dei vettori.
Esempi reali di casi d'uso di vettori, integrazioni con l'intelligenza artificiale e risultati.