Azure AI Search-Erweiterungen für skalierbare generative KI-Anwendungen

Wir freuen uns, bedeutende Updates für Azure AI Search ankündigen zu können, die Unternehmen bei der Entwicklung und Skalierung produktionsreifer generativer KI-Anwendungen unterstützen sollen. Zu diesen Verbesserungen gehört eine erhebliche Erhöhung der Speicherkapazität und der Vektorindexgröße, die ohne zusätzliche Kosten bereitgestellt wird. Dies ermöglicht es Kunden, Retrieval Augmented Generation (RAG) in jedem Maßstab einzusetzen, ohne Kompromisse bei Kosten oder Leistung eingehen zu müssen.
Höhere Skalierbarkeit und Kosteneffizienz erreichen

Mit den heutigen Änderungen können Benutzer mit Azure AI Search mehr Skalierbarkeit zu geringeren Kosten erreichen. Zu den Verbesserungen gehören eine bemerkenswerte Steigerung der Vektorindexgröße, des Gesamtspeichers sowie des Indizierungs- und Abfragedurchsatzes. Dies bedeutet, dass Benutzer mit einer bis zu 11-fachen Steigerung der Vektorindexgröße, einer 6-fachen Steigerung des Gesamtspeichers und einer 2-fachen Verbesserung des Indizierungs- und Abfragedurchsatzes rechnen können. Diese Verbesserungen ermöglichen es Kunden, jedem Benutzer und jeder Interaktion unabhängig vom Umfang qualitativ hochwertige Erlebnisse zu bieten.

Unterstützung großer RAG-basierter Anwendungen

Mehr als die Hälfte der Fortune 500-Unternehmen vertrauen bei der Verwaltung ihrer unternehmenskritischen Such- und generativen KI-Anwendungen auf Azure AI Search. Unternehmen wie OpenAI, Otto Group, KPMG und PETRONAS verlassen sich bei der Unterstützung ihrer RAG-Workloads auf Azure AI Search. OpenAI beispielsweise hat sich für Azure AI Search entschieden, um die beispiellose Nachfrage und den Umfang seiner RAG-gestützten „GPTs“ und der Assistant API zu bewältigen und so Millionen von Benutzern weltweit eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten.

Erstellen besserer Anwendungen mit erweiterten Abfragesystemen

Verschiedene Abfragetechniken funktionieren für unterschiedliche Anwendungsfälle besser. Azure AI Search ermöglicht Anwendungen die Anwendung einer Vielzahl von sofort einsatzbereiten Ansätzen, darunter hybride Abfrage und semantische Neubewertung. Dadurch können Entwickler ihre Ziele schneller und effektiver erreichen. Telus Health und NIQ Brandbank sind Beispiele für Organisationen, die Azure AI Search genutzt haben, um die Abfragefunktionen ihrer Anwendungen zu verbessern, was zu höherer Genauigkeit, Reaktionsfähigkeit und Kundenzufriedenheit geführt hat.

Weitere Informationen zu Azure AI Search

Mit diesen Updates bietet Azure AI Search weiterhin modernste Abruftechnologie und eine unternehmensreife Grundlage für Innovationen. Besuchen Sie unsere Website, um mehr über RAG und Azure AI Search zu erfahren, einschließlich kostengünstigem RAG im großen Maßstab und überragender Vektorsuche mit hybriden Abruf- und Rankingfunktionen.

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