概要

Cohesity Gaiaが生成AIとエンタープライズデータを統合

検索拡張生成 (RAG) AIと大規模言語モデル (LLM) をCohesity内のエンタープライズデータにもたらすことで、データのインサイトを引き出します。自然言語で質問を尋ね、コンテキストリッチな回答を得ることができます。

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意思決定のスピードと精度を向上

AIを活用した直感的な質疑応答形式の検索体験で、エンタープライズデータからインサイトを得ることができます。これには、Cohesity内にある高品質なバックアップデータを使用します。

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生成AIイニシアチブを加速

エンタープライズデータを集約し、数週間や数か月ではなく、数分や数時間でセキュアにAIイニシアチブで利用できるようにします。これを可能にするのは、スケールアウト、グローバル重複排除、高可用性を実現したCohesityのプラットフォームです。

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コンプライアンスとリスク管理の効率化

AIモデルと従業員の両方が使用するデータのセキュリティとプライバシーを確保し、適切なデータを適切な権限を持つ適切な人 (およびモデル) にのみ公開するようにします。Cohesityの責任あるAIのフレームワークはこのコミットメントを支えるものです。

Woman in tech office
メリット

データからインサイトを引き出す

Cohesityの自然言語と生成AI機能は、バックアップデータの可能性を引き出し、有意義なインサイトと学習をもたらします。

エンタープライズデータのためのRAGエンジン

Cohesityマネージドのバックアップから、あらゆる形式でお客様のデータをCohesity Gaiaに接続できます。Cohesity Gaiaがデータをベクトル化し、エンタープライズデータに関する質問に回答するためのベースラインを作成します。

AIを活用した対話型検索のUI

データとの対話を始められます。共通言語を使い、データに関する質問をして、データセットをさらに詳しく確認できます。

コンテキストリッチな回答

エンタープライズデータに関する質問内容に応じて、回答とインサイトを生成します。Cohesity GaiaはRAG AIを使用してより正確な回答を提供し、コンプライアンス調査プロセスを効率化します。

AI-powered conversational insights product image

デモ: RAG AIを使用したコンプライアンス調査研究の効率化

コンプライアンスとリーガルチームは、エンタープライズデータを迅速に検索し、メールでの機密データの漏洩といったコンプライアンス上のリスクを特定できるシンプルで直感的な方法を必要としています。Cohesity GaiaとRAG AIがどのようにしてデータフォレンジクスを合理化できるのかをご覧ください。

お客様の声

Cohesity Gaiaのおかげで、ファイル、SharePoint、OneDriveを問わず、あらゆるエンタープライズデータを従業員が検索できるようになり、より大きなビジネスイノベーションが促されます。

IT製品 & サービス担当リーダー、Ryan Reed氏

JSR株式会社

RAG AIと対話型検索に関する詳細はこちら

生成AIは、ユーザーの入力に基づいて新たなコンテンツ (テキストコンテンツ、画像、動画、音声、コンピューターコードなど) を生成するためのアルゴリズムを使用します。生成AIはこれまでのAIとは異なり、ニュース記事、詩、サイバー脅威解析といった新たなコンテンツを作成し、対話型UIで提示することができます。

責任あるAIとは、倫理的観点と法的観点の両面から人工知能 (AI) を開発、展開するアプローチのことです。責任あるAIは、AIを安全で信頼できる倫理的な形で導入することを目標としています。

検索拡張生成 (RAG) AIは大量のデータセットから情報を検索し、AIの手法を使用してユーザーのクエリの意図に合致する最も関連性の高い結果を取得します。

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