超越 RAG 基础功能：成功实施 RAG 的策略和最佳实践

Maxime Voisin

高级产品经理

Cohere

Lily Adler

首席解决方案架构师

Elastic

欢迎加入我们，共同深入探索检索增强生成 (RAG) 领域的先进技术。本次讲座专为开发人员、数据科学家及 AI 爱好者设计，旨在为您揭示提升 RAG 系统效能的关键见解。

如果您已初步涉足 RAG 领域，并期望优化现有实施方案，那么我们的演讲嘉宾将分享的一系列实战策略，可帮助您构建能在生产环境中高效、大规模运行的 RAG 系统。

在讲座中，我们将深入剖析检索阶段的核心要素，包括：分块策略、选择嵌入模型，以及评估性能等。此外，我们还将触及高级生成技术的前沿动态、访问控制的精细管理，以及性能评估的综合考量，确保您的系统能够以合理的成本，精准服务于目标用户群体。

请立即注册，把握先机，一同掌握实现 RAG 卓越性能的最新趋势与技术精髓！

重要内容

• 构建检索管道：数据组织、分块及模型选择的策略
• 集成数据与生成式 AI：无缝数据传递、多查询技术和用例
• 部署 RAG 系统：环境选项、总体拥有成本和界面设计
• Elastic 和 Cohere 简介：增强 RAG 功能的强大工具概述

其他资源

• Elasticsearch 开放推理 API 原生支持 Cohere 的模型
• Elastic GitHub 上的笔记本，支持与 Bedrock、Azure OpenAI、Cohere、LlamaIndex 等工具的协同工作