客户案例
AIGC
背景
作为Will’s GenAI出海Top50应用服务商，某GenAI服务商每天处理数千亿条数据记录和数百万次查询，面临海量数据管理、实时查询和分析准确性等方面挑战。为了解决以上问题，该客户亟需一个能够对海量数据集进行实时分析的AI RAG系统。
客户痛点
高昂的存储和检索成本
该客户管理数千亿个向量，每月成本高达数千万，造成成本压力。
性能瓶颈
传统系统难以在100毫秒内响应数百万次日常查询，影响实时性能。
搜索准确性低
搜索结果不准确，缺乏多路径召回机制，导致结果不可靠，影响业务效果。
复杂的基础设施依赖
管理多个检索组件增加复杂性，每个新工具都需要安全审批，造成运营效率低下。
解决方案概述
Relyt AIGC解决方案使用嵌入模型将非结构化数据（包括文本和图像）转换为向量，并安全地将这些向量存储在向量数据库中。当应用访问数据时，它首先从向量数据库检索语义相关的文本。这些文本连同用户查询一起作为上下文或提示发送给大型语言模型（LLMs），然后LLMs处理并返回答案给应用。这种方法有效地解决了数据隐私和LLMs常见的“幻觉”等问题相关的挑战。
应用场景
AI驱动的数据分析
RAG
（检索增强生成）
客户收益
规模化的成本效益
每月节省数百万，降低大规模向量数据的存储和检索成本。
高性能
支持每天数百万次查询，响应时间在100毫秒内，实现实时查询结果。
准确搜索
确保高精度和多路径召回机制的精确结果。
简化管理
屏蔽基础设施复杂性，让客户专注于战略而非复杂性。
搜索优化
轻松调整模型和参数，定制搜索和排名性能。
安全合规
端到端安全和隐私保障，满足合规要求。
1000万+
会话
1000万+
文件
实时更新
多模态索引
90%
降本