用射线和Anyscale增强破布管道，以进行可伸缩AI解决方案

用射线和任何规模增强RAG的可伸缩AI解决方案

Lawrence Jengar 2025年6月4日，2025 18:59

在一个企业越来越依赖非结构化数据的时代，检索型发电（RAG）系统已成为关键工具，以解锁嵌入在PDF，电子邮件，电子邮件和表格等文档中的价值的关键工具。根据Enyscale的说法，抹布系统可以显着减少AI响应的幻觉通过将它们扎根在专有数据中，从而无需重新培训模型就可以实现透明的采购和无缝整合。

为什么rag？

抹布技术提供了多个优势，包括幻觉，固定的源泉，固定的采购，优雅的后备和重新培养的数据，包括降低的幻觉。它通过将原始数据转换为存储和索引以有效检索的矢量表示的功能，从而确保响应以可验证的，最新的数据为基础。

Ray在RAG

Anyscale的添加值

构建在ray上，EnyScale可以通过功能L来增强其功能LIKE可观察性工具，托管簇和性能优化。这些功能使开发人员可以追踪问题，优化瓶颈并有效地管理分布式工作流程。 Anyscale's infrastructure supports seamless scaling of RAG applications, enabling enterprises to process large volumes of unstructured data swiftly.

Real-World Applications

Enterprises can leverage Ray and Anyscale to build scalable RAG systems that parse, chunk, embed, and store large datasets efficiently. Anyscale的工作区为开发人员提供了一个平台，可以轻松地启动教程，自动群集团和管理分布式工作负载，从而使企业规模的RAG实用。

全面的教程

Anyscale提供了一系列笔记本，可指导一系列的笔记本，以构建生产已准备就绪的RAG应用程序。从处理文档摄入到部署语言模型和构建查询管道，这些教程提供了一个结构化的学习路径来开发Sophi有符合企业级抹布应用程序感兴趣的开发人员可以直接通过Anyscale访问所有必要的工具和资源。这些资源旨在支持初学者和专家创建针对特定企业需求量身定制的可扩展AI解决方案。

图像来源：Shutterstock