Introduction

Generativa AI-modeller lär sig breda mönster från sina träningsdata, men de har inte automatiskt åtkomst till en organisations privata eller aktuella information. En medarbetares kostnadsanspråksassistent behöver till exempel godkända principer och procedurer i stället för ett allmänt svar baserat på information från Internet.

RAG (Retrieval Augmented Generation) åtgärdar detta behov genom att hämta relevant information och lägga till den i den kontext som anges i en modell. Att skapa och underhålla ett separat hämtningssystem för varje agent kan dock kräva betydande arbete.

Microsoft Foundry IQ tillhandahåller ett hanterat kunskapslager för agenter och AI-program. Den organiserar företags- och webbdata i återanvändbara kunskapsbaser och använder agentisk hämtning för att returnera relevant, behörighetsmedveten information med citat.

I den här modulen utforskar du huvudkomponenterna i Foundry IQ och lär dig hur en agent använder en kunskapsbas för att skapa jordade svar.