它还使用基于文本的人类对话进行训练，使用可能 德国tg数据 不准确、虚假或误导的数据。输入 AI 模型的数据的完整性直接影响其性能和可靠性。” 简化复杂信息的理解。 在企业信息和技术堆栈的许多地方，很难在复杂的内容和数据源中识别关键信息。我希望许多公司探索使用人工智能搜索来改善客户和员工体验，因为关键字搜索框比自然语言查询和建议落后了几代。 查找信息是一个用例，快速解决操作问题是另一个用例。例如，多用途数据库中的性能问题可能需要站点可靠性工程师、数据库管理员和开发工程师团队花费大量时间才能找到根本原因。
EDB 数据库基础设施副总裁兼首席架构师 Dave Page 表示：“生成式 AI 将使管理和优化数据库性能变得更加容易。AI 驱动的工具可以自动监控数据库、检测问题并提出优化建议，从而让数据库管理员有更多宝贵的时间专注于更复杂的任务。” 但佩奇承认，“数据库问题可能很复杂，而且可能存在人工智能无法考虑到的因素。” 另一个用例是简化对大型复杂非结构化信息源（例如产品手册和操作培训指南）的访问。“我们的客户生成了大量文档，这些文档可能难以理解、不易搜索或普通用户无法接触到，”IFS North America 首席技术官 Kevin Miller 表示。
