Recomendação de conteúdo com IA generativa e armazenamento de vetores no MySQL HeatWave
Introdução
Modelos de linguagem grande (LLMs) provaram ser valiosos em uma variedade de casos de uso do mundo real. No entanto, as empresas enfrentam desafios únicos e precisam adotar IA generativa projetada para a empresa.
O MySQL HeatWave, com recursos de IA generativa e armazenamento de vetores (atualmente em visualização privada), permite que você aproveite facilmente a IA. Você pode criar aplicativos que aproveitam o poder dos LLMs para interagir com o MySQL HeatWave em linguagem natural. Além disso, os LLMs poderão pesquisar seus documentos empresariais proprietários em vários formatos de arquivo para fornecer aos usuários respostas mais precisas e contextualmente relevantes do que de modelos prontos para uso.
Um sistema de recomendação de conteúdo que fornece respostas relevantes e precisas pode melhorar a eficiência dos negócios. Ele ajuda a acelerar o processo de criação de propostas ou contratos, por exemplo, fornecendo aos analistas dados mais sutis. Ele também pode ajudar um representante de vendas a desenvolver conteúdo para ajudar a obter e progredir um negócio.
O exemplo abaixo demonstra como os recursos de IA generativa e armazenamento de vetores do MySQL HeatWave podem ser aproveitados com seus dados empresariais proprietários para fornecer respostas mais precisas e, portanto, mais úteis.
Demonstração
