Nuclia

RAG和Prompt Labs提供了團隊一個沙盒環境，讓他們可以在投入生產之前調整檢索和提示配置。

在受監管的企業中，AI的治理並不是一個模型問題，而是與檢索層相關的問題。Progress Agentic RAG在重要的地方嵌入了可審計性。

LLM lock-in 會悄悄地對每個具主動行為的 RAG 流程帶來成本和法規遵循的負擔。在情況變得緊急之前，應該先建立模型的靈活性。

在這篇部落格中，我們將探討為什麼人工智慧的成本在初步實施成功後會迅速增加，以及採用模組化的方法來推動 Agentic RAG 如何能將孤立的試點計畫轉變為可擴展的解決方案。

隨著企業開始在搜尋、Copilot（AI 助手）、特製助理和內部工具中全面導入 AI，大家對此都寄予厚望。既然 AI 能存取企業累積多年的資料，包括塞滿各種文件、檔案、電子郵件和知識庫的共享雲端硬碟，大家理所當然地認為，AI 應該能立刻提供更聰明的答案，並協助做出更好的決策。

最終章，探討公協會如何利用 Agentic RAG（代理型檢索增強生成）從其內容中釋放更多價值。在第一篇文章中，我們探討了由於難以獲取和活用，導致許多寶貴的知識往往被閒置。接著，我們解釋了如何透過讓研討會內容更易於被發現和變現，進而從中創造持續的收入。現在，我們將焦點轉向會員體驗本身，以及如何透過從根本上改變會員與內容的互動方式，來提升會員的參與度。

隨著人工智慧變得越來越具主動性，背景也越來越廣泛，檢索仍然是非常重要的，它是建立推理基礎的關鍵一層，能夠確保可信度，並維持智能的可靠性。

探索 Nuclia 的 Graph RAG API 如何解開非結構化數據中的連結，讓使用者能夠進行強大的查詢，包括實體、關係和路徑。