部分达成可信度高
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利用生成式AI处理结构化数据
GigaSpaces与IBM合作开发企业检索增强生成（eRAG）解决方案，使组织能够使用生成式AI语言模型查询结构化数据。该方案由IBM watsonx.ai和IBM watsonx Assistant驱动，旨在将查询结果的准确率从传统方法的55%提升至接近95%。原型助手的开发时间从数月大幅缩短至数天。
GigaSpaces发布于 2026年7月27日阅读 0
查询准确率
接近95%
来源披露
原型开发时间
数天
来源披露
01
业务背景
GigaSpaces与IBM合作开发企业检索增强生成（eRAG）解决方案，使组织能够使用生成式AI语言模型查询结构化数据。该方案由IBM watsonx.ai和IBM watsonx Assistant驱动，旨在将查询结果的准确率从传统方法的55%提升至接近95%。原型助手的开发时间从数月大幅缩短至数天。
02
遇到的问题
企业结构化数据通常以复杂且不直观的方式组织和编目，客户难以用自然语言查询；工程师使用AI处理此类结构化信息的查询准确率仅约55%，且原型助手开发耗时长达数月。
03
AI 解决方案
GigaSpaces基于IBM watsonx.ai和watsonx Assistant（前端由Assistant驱动，查询与摘要由watsonx.ai驱动）开发企业检索增强生成(eRAG)方案，运用语义丰富与向量缓存增强元数据推理与检索模块，使客户能用自然语言查询内部销售、库存、订单支付等结构化数据；借助IBM Build Lab支持，将eRAG助手原型时间从数月缩至数天。
04
实施结果
查询准确率：接近95%（从55%提升至近95%）
原型开发时间：数天（从数月缩短至数天）
05
风险与边界
未披露
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。