GenAI 与 KNIME
在 KNIME 中提升技能，将 genAI 集成到您的工作流程中，并降低风险。
在KNIME中使用生成式AI
采用、扩展使用和控制
虽然利益相关者向数据和 IT 团队施加压力，要求他们使用 GenAI 进行创新，但许多团队都在争先恐后地寻找一种方法来管理和控制他们的模型。使用 KNIME 允许访问最新、最强大的模型，同时建立保护和控制措施来遏制相关风险。利用内置的 AI 助手功能来提升技能并更深入地研究数据科学。
使用K-AI提升技能并更快地工作
K-AI 是一个集成的聊天助手，旨在帮助您开始使用可视化工作流程，特别是或一般分析。它可以帮助构建工作流程、编写脚本、创建可视化效果或解释功能。通过实时支持，K-AI 可以更快地学习和利用 KNIME 强大的分析功能。
访问和自定义业内最流行的 LLM 模型。
连接并提示 OpenAI、Azure OpenAI 服务、Hugging Face 和 GPT4ALL 提供的大型语言模型 （LLM）、聊天模型和嵌入模型。
使用向量存储和代理将数据与 LLM 合并，安全地构建自定义业务逻辑和提示，并获得更相关的结果。
通过分析增强 LLM 功能，反之亦然
将 LLM 集成到您的分析工作流程中，混合和匹配分析技术，以充分利用您的数据。
构建防护机制以确保数据和模型治理
使用 KNIME 防止 GenAI 工具访问敏感信息。在向 GenAI 工具发出请求之前，阻止包含敏感数据的请求或匿名化个人身份信息。利用 KNIME 工作流程的全部灵活性，根据您的要求自定义护栏。
使用 AI Gateway 控制对模型的访问
确保您的数据不会被发送到不受信任的工具。通过一个或多个受信任的 AI 提供商路由所有 GenAI 请求。或者，仅将内部 AI 工具设置为路由 GenAI 请求的可信来源
推荐的资源
探索生成式 AI 工作流
浏览 KNIME 工作流程，了解使用大型语言模型、聊天模型、矢量存储和代理的实用应用程序。
如何构建自己的 AI 驱动的数据应用程序
观看由 KNIME AI 专家主讲的网络研讨会，了解如何根据您的特定需求快速构建 AI 驱动的数据应用程序。
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