Présentation

Cohesity Gaia combine l'IA générative avec vos propres données d'entreprise

Découvrez de nouvelles informations sur vos données en apportant l'IA de génération augmentée de récupération (RAG, retrieval augmented generation) et les grands modèles de langage (LLM, large language model) aux données d'entreprise qui se trouvent dans Cohesity. Posez des questions en langage naturel et obtenez des réponses riches en contexte.

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Améliorez la rapidité et la précision de la prise de décision

Utilisez les données de sauvegarde de qualité qui se trouvent dans Cohesity pour obtenir des informations sur les données de votre entreprise grâce à des expériences de recherche de questions et de réponses intuitives, alimentées par l'IA.

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Accélérez les initiatives d'IA génératives

Consolidez vos données d'entreprise et mettez-les à disposition des initiatives d'IA (de manière sécurisée) en quelques minutes ou quelques heures, et non en quelques semaines ou en quelques mois. Et cela grâce à notre plateforme scale-out à déduplication globale hautement disponible.

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Rationalisez la conformité et la gestion des risques

Sécurisez et protégez la confidentialité des données utilisées à la fois par les modèles d'IA et le personnel, afin que seules les bonnes personnes (et les bons modèles) disposant des privilèges adéquats aient accès aux données qui les concernent. Notre cadre d'IA responsable renforce cet engagement.

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Avantages

Exploitez les informations contenues dans vos données

Nos capacités d'IA générative en langage naturel exploitent le potentiel de vos données de sauvegarde pour fournir des informations et des enseignements significatifs.

Un moteur RAG pour vos données d'entreprise

Connectez vos données à Cohesity Gaia dans n'importe quel format à partir des sauvegardes gérées par Cohesity. Cohesity Gaia vectorise les données, créant ainsi une base de référence pour répondre aux questions sur les données de votre entreprise.

Une interface utilisateur (UI) de recherche conversationnelle alimentée par l'IA

Commencez à dialoguer avec vos données. Utilisez un langage commun pour poser des questions sur vos données et explorer davantage vos jeux de données.

Des réponses riches en contexte

Générez des réponses et des informations basées sur des questions concernant les données de votre entreprise. Cohesity Gaia utilise l'IA RAG pour donner des réponses plus précises, ce qui rationalise le processus d'enquête de conformité.

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Démo : rationalisez la recherche d’enquête sur la conformité avec l'IA RAG

Les équipes en charge de la conformité et des questions juridiques doivent pouvoir rechercher rapidement, simplement et de manière intuitive les données de l'entreprise afin d'identifier les risques de conformité, notamment une violation de données sensibles dans un e-mail. Découvrez comment Cohesity Gaia et l'IA RAG peuvent rationaliser la recherche de preuves sur les données.

Témoignages
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« Étant donné que nos données se trouvent dans plusieurs pays, sites et filiales, les capacités d'IA de Cohesity permettront de libérer les données des silos actuels afin de fournir des informations commerciales et d'accélérer les connaissances chez JSR. Cohesity Gaia permettra à nos employés d'effectuer des recherches dans toutes les données de l'entreprise, qu’il s’agisse de fichiers, de SharePoint ou de OneDrive, afin de favoriser l’innovation au sein de notre entreprise. »

Ryan Reed

Ryan Reed

responsable des produits et services informatiques, JSR Corporation

En savoir plus sur l'IA RAG et la recherche conversationnelle

L’IA générative utilise des algorithmes pour générer de nouveaux contenus (contenu écrit, images, vidéo, audio, code informatique, etc.) en fonction des entrées de l’utilisateur. Contrairement aux versions précédentes de l’IA, l’IA générative peut créer de nouveaux contenus, notamment des articles d’actualité, de la poésie ou des analyses de cybermenaces, qui sont présentés dans une interface utilisateur (UI) conversationnelle.

L’IA responsable consiste à développer et à déployer l’intelligence artificielle (IA) d’un point de vue à la fois éthique et légal. L’objectif de l’IA responsable est d’utiliser l’IA de manière sûre, fiable et éthique.

L’IA de génération augmentée de récupération (RAG, retrieval augmented generation) recherche des informations dans de grands jeux de données et utilise des techniques d’IA pour récupérer les résultats les plus pertinents correspondant à l’intention de la requête de l’utilisateur.

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