SkyPilot RAG
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Skypilot RAG
紹介 :
SkyPilot RAGは、ベクトル検索と大規模言語モデルを組み合わせた検索拡張生成システムです。意味検索とインテリジェントなQ&Aを通じて、法律専門家に効率的な情報検索と分析ツールを提供します。SkyPilotをベースに構築されており、インフラストラクチャを管理し、計算リソースを効率的に利用でき、あらゆるクラウド環境またはKubernetes上にデプロイできます。主な利点としては、高い精度、コンテキスト認識能力、トレーサビリティがあり、法律文書処理の効率性と信頼性を大幅に向上させることができます。
ターゲットユーザー :
「本製品は、弁護士、法務担当者、法律研究者などの法律専門家を対象としています。関連する法律上の先例を迅速に検索し、複雑な法律上の状況を分析し、大量の文書から有用な情報を抽出することで、業務効率と意思決定の質を向上させることができます。」
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.9K
使用シナリオ
法律専門家はSkyPilot RAGを使用して、関連する法律上の事例を迅速に検索できます。
ユーザーは意味検索機能を使用して、大量の法律文書から重要な情報を抽出できます。
このシステムはマルチクラウド展開に対応しており、さまざまなユーザーのニーズを満たします。
製品特徴
SkyPilotを使用してインフラストラクチャを管理し、大規模なジョブの実行を簡素化します。
ベクトル埋め込みを使用して、法律文書の意味検索を実現します。
DeepSeek R1モデルと連携して、インテリジェントなQ&Aの回答を生成します。
マルチクラウド環境とKubernetesへのデプロイに対応し、柔軟性を向上させます。
ジョブの状態管理と障害復旧を自動的に処理し、効率的な運用を確保します。
使用チュートリアル
1. SkyPilot をインストールし、バケット名を設定します。
2. batch_compute_embeddings.py スクリプトを使用して、ドキュメントの埋め込みを計算します。
3. build_rag.yaml を使用してベクトルデータベースを構築します。
4. serve_rag.yaml を使用してRAGサービスをデプロイします。
5. Sky Serve を介してサービスエンドポイントを取得し、クエリを開始します。
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