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RAG 架構難上手?從資料格式、索引設計到部署總是卡關?
在本次【Elasticsearch x RAG:架構設計到部署全攻略】線上研討會中,我們將帶您深入了解如何運用 Elasticsearch 建立高效的 RAG 架構,從資料檢索、向量搜尋到實際部署,全方位掌握 AI 搜索系統的實作流程。

Elastic Stack 的監控功能 (X-Pack) 與其視覺化工具 Kibana,有助於為空中巴士提供維持 ADNS 高可用性所需的屬性和主動性,並使 IT 團隊了解 ADNS 平台當前的健康狀況,達到更快的查詢回應時間,以確保最佳功能。

Elastic 發現 Kibana 可能將 kibana_system_user 的憑證、API 金鑰和終端使用者憑證記錄至日誌檔案。該漏洞主要發生於使用者與不健康的 Elasticsearch 集群互動。針對此漏洞,Elastic 發佈了 Kibana 8.11.1 版作為響應措施。

此次的研討會藉由 Elasticsearch 機器學習非監督型的功能,DEMO 如何針對過往的資料分析,由系統自動判斷並找出真正的異常點,讓系統異常通知不再成為放羊的孩子!

Elastic Observability 具有相關性、關聯性和可操作性,縮短平均解決問題的時間 。此外,提供端到端的視覺化,整合 APM 利用機器學習識別不當的服務,減少搜尋和分析資料的需求,提高了開發人員的工作效率,為不同的族群提出洞見和策劃資料的探索。

MongoDB 4.0 是唯一兼顧速度與彈性,使用文件模型並確保ACID原則的資料庫。在MongoDB 4.0 以後可以直接使用官方的多文檔事務支援多文件交易,以保證資料完整性,該項技術突破原先關聯性資料庫才能提供的關鍵特性。

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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Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的日誌監控解決方案稱為 EFK Stack。Prometheus 是眾所皆知的開源工具,特別是在最近 Kubernetes 環境的指標監測方面有主導地位。Fluentd 是開源日誌收集工具,類似 Elastic Stack 中的 Logstash

MongoDB系列講座來了!首先登場的是資料庫基本功 CRUD,非常適合初學者的入門主題!會後填寫回饋問卷送全家咖啡兌換券一張喔!

了解 Tableau 中的執行順序,可以避免遇到報表中的呈現出現預期以外的狀況。本次活動會說明 Tableau 報表中篩選器、表計算、詳細資料層級運算式等操作的執行順序。透過了解 Tableau 中的操作順序,便可以解決您遇到的相關問題。

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