Retrieval Augmented Generation (RAG) is a powerful tool in Natural Language Processing that retrieves relevant information from a database to generate contextually appropriate responses, benefiting various business sectors like customer service, content creation, and market research. By integrating RAG with DataCortex AI's generative capabilities, businesses can delve deeper into their data, transforming it into a strategic asset that drives decision-making and keeps them ahead in the competitive landscape.

Chatbotlar, kullanıcılarla otomatik sohbet eden yapay zeka araçlarıdır. Firmalara zaman ve maliyet tasarrufu sağlar, müşterilerin aradıkları bilgilere hızla ulaşmalarını kolaylaştırır. Özellikle e-ticaret siteleri için faydalıdır, satışları artırır ve müşteri memnuniyetini yükseltir. Gelecekte, müşteri temsilcilerinin yerini alacak önemli bir teknoloji olarak görülmektedir.

In this post, you will learn how to deploy a blog using DATACORTEX custom asset source plugin that uses the webcam to insert a photo in the image field.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) modellerinin keşfine daha derinlemesine daldıkça, bu yenilikçi sistemlerin karşılaştığı zorlukları da anlamak önemlidir. Parametrik ve parametrik olmayan hafızayı birleştirme yetenekleriyle dikkat çeken RAG modellerin karşısında bir çok engel mevcuttur. Makale, beş alan üzerinden RAG modellerinin karmaşıklıklarına ve bu karmaşıkları çözmeyi amaçlayan araştırmaları içermektedir.