A QNAP apresentou a RAG Search Beta, uma funcionalidade integrada no Qsirch 5.6.0, o motor de pesquisa NAS, agora com a primazia da inteligência artificial. Esta inovação visa redefinir a forma como empresas, profissionais liberais e até mesmo indivíduos gerem e acedem à vasta quantidade de dados que acumulam diariamente.
Ao proceder à integração de um Large Language Model (LLM) público, assente na nuvem, e à tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), a QNAP posiciona-se na vanguarda da adopção de capacidades de pesquisa RAG em sistemas NAS, que funcionam como uma nuvem privada. O resultado é uma experiência de pesquisa notavelmente precisa, contextual e impulsionada por IA, transcendendo as tradicionais pesquisas de ficheiros e imagens, e permitindo uma obtenção de conhecimento sem precedentes.
Amol Narkhede, Director da Unidade de Gestão de Dados e Backup SaaS da QNAP, sublinha a importância desta inovação: “À medida que as empresas geram e armazenam volumes de dados cada vez maiores, a procura por soluções de pesquisa eficientes, inteligentes e seguras nunca foi tão premente”. Narkhede acrescenta: “Com a Qsirch RAG Search, integrámos soluções avançadas de pesquisa potenciadas por IA directamente em NAS QNAP, permitindo que os utilizadores pesquisem e analisem dados de uma forma mais intuitiva e produtiva. A RAG Search oferece às empresas maior flexibilidade e controlo sobre a recuperação de dados, permitindo pesquisas personalizadas e a escolha do serviço LLM mais adequado para melhorar significativamente a eficiência e a precisão da descoberta de conhecimento”.
As principais funcionalidades da RAG Search são dignas de nota e prometem transformar a gestão do conhecimento. A Pesquisa Contextual Potenciada por IA é capaz de compreender a intenção do utilizador e refinar as consultas, garantindo resultados exactos e relevantes. Isto permite que profissionais encontrem ficheiros, obtenham informações cruciais, resumam dados complexos e, em última instância, tomem decisões mais bem informadas. A
Selecção Personalizável de LLM oferece uma flexibilidade sem par, suportando nomes de peso como OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Azure OpenAI, e outros LLMs compatíveis com a API OpenAI, como DeepSeek e xAi Grok.
A RAG Search permite, ainda, um Âmbito de Pesquisa de Dados Personalizado, onde se podem seleccionar pastas NAS específicas para análise. Apenas o conteúdo mais relevante é carregado para o LLM na nuvem, melhorando a precisão e reforçando o controlo dos dados. No que concerne aos formatos de ficheiro, a funcionalidade de
Formatos de Ficheiro Personalizáveis a Pedido suporta uma vasta gama, incluindo Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT e Email (.eml). Os utilizadores podem, assim, seleccionar formatos específicos para obtenção e análise, de acordo com as suas necessidades, assegurando uma descoberta de conhecimento fluida em diversos tipos de documentos.
Outras características notáveis incluem
- Conhecimentos Rastreáveis, com referência até cinco documentos relevantes nos resultados da pesquisa, o que melhora a validação dos dados e promove uma análise mais aprofundada. A
- Obtenção de Conhecimento em Tempo Real garante que os resultados da pesquisa reflectem as versões mais recentes dos ficheiros no NAS, proporcionando informações precisas e actualizadas. Por fim, a
- Análise de Documento Multilingue permite a pesquisa e obtenção de conteúdos em 23 línguas, facilitando o acesso contínuo a informações em conjuntos de dados multilingues.
Para mais informações sobre a RAG Search Beta no Qsirch 5.6.0, os interessados podem consultar https://www.qnap.com/go/solution/rag-ai-search/.
