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客戶體驗取決於高效應用程式,有效克服 CX 挑戰可以為開發人員以及企業帶來好處。因此,客戶至上的思維需要採用 DevOps 原則,例如:收集遙測資料以及使用 APM 等工具進行分析。真正了解應用程式的生產性能特徵和最終使用者體驗,以在 CI/CD 管道中建立更好的一致性和可重複性。

當今的生成式 AI 模型雖然強大,但仍可能因知識有限而產生錯誤或不完整的回答。檢索增強生成(RAG)正是為了解決這個問題而誕生的技術。它結合資訊檢索與語言生成的能力,讓模型能即時從外部資料庫取得最新或專屬資訊,並用來生成更精準、有根據的回應。本文將帶你了解 RAG 的原理、優勢,以及它如何改變我們與 AI 互動的方式。

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本場活動將介紹「資訊安全 – Elastic Security」,Elastic 參與多年 MITRE ATT&CK 評比,提供企業專業的資訊安全防護,融合了機器學習(Machine Learning)邁向 AI Security 自動化。

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Apache 基金會建議使用者應立即升級到 Log4j v2.15.0。使用 2.10 以前版本者,則應從 classpath 移除 JndiLookup class。我們整理 EDB、Cloudera、Elastic 原廠針對此次漏洞的建議處置與相關資源,不同產品的影響程度與處置相差極大,詳情請閱讀針對該產品的文章或聯絡我們以得到顧問諮詢和技術支援。

生成式 AI 結合 RAG(檢索增強生成)已成為推動 AI 項目的主流架構。搭配 Elastic Search AI 平台,企業能高效整合內部資料,實現向量檢索、語義搜索與即時分析,顯著提升 AI 搜尋的準確性與效能,進而增強競爭力。
隨著 AI 和機器學習(ML)技術的快速發展,向量資料技術已成為處理文字、圖像和音訊等非結構化數據的重要方法。作為全球使用量最高的向量資料庫,Elasticsearch 憑藉其高效的儲存與檢索能力,已成為企業推動 AI 專案的首選解決方案。

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歐立威科技代表 Elastic 再次參展 2023 資安大會!
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