도구 증강 연속성: 도구-증강 연속성은 대규모 언어 모델이 이중 저장 구조를 통해 다양한 자료를 통합하는 AI 시스템

도구 증강 연속성(TADI): 대규모 언어 모델이 이중 저장 구조를 통해 다양한 자료를 통합하는 AI 시스템

도구 증강 연속성(TADI)은 연속성 운영 데이터를 증거 기반 분석적 지능으로 변환하는 대인 AI 시스템입니다. TADI는 1,759개의 일일 연속성 보고서, 선택된 WITSML 실시간 객체, 15,634개의 생산 기록, 형성 꼭대기, 연이을 구멍을 이중 저장 구조에 통합합니다. 이 시스템은 12개의 테이블에 65,447개의 행이 있는 DuckDB를 사용하여 구조화된 쿼리와 36,709개의 임베디드 문서를 위한 ChromaDB를 사용하여 의미론적 검색을 지원합니다.

TADI는 12개의 도구를 사용하여 연속성 운영 데이터를 분석합니다. 이 도구들은 대규모 언어 모델을 통해 이터레이션 함수 호출을 사용하여 사용자와 상호 작용하며, 연속성 운영 데이터를 분석하고 분석 결과를 사용자에게 제공합니다.

TADI는 증거 기반 분석적 지능을 제공하기 위해 증거 기반 지능 지침을 사용합니다. 증거 기반 지능 지침은 연속성 운영 데이터를 분석하여 분석 결과를 사용자에게 제공하는 데 사용됩니다.

TADI는 증거 기반 분석적 지능을 제공하기 위해 증거 기반 지능 지침을 사용합니다. 증거 기반 지능 지침은 연속성 운영 데이터를 분석하여 분석 결과를 사용자에게 제공하는 데 사용됩니다.

도구 증강 연속성(TADI)은 연속성 운영 데이터를 증거 기반 분석적 지능으로 변환하는 대인 AI 시스템입니다. TADI는 1,759개의 일일 연속성 보고서, 선택된 WITSML 실시간 객체, 15,634개의 생산 기록, 형성 꼭대기, 연이을 구멍을 이중 저장 구조에 통합합니다. 이 시스템은 12개의 테이블에 65,447개의 행이 있는 DuckDB를 사용하여 구조화된 쿼리와 36,709개의 임베디드 문서를 위한 ChromaDB를 사용하여 의미론적 검색을 지원합니다.

도구 증강 연속성(TADI)의 특징

• 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 도구 증강 연속성
• 이중 저장 구조를 사용하여 다양한 자료를 통합
• 12개의 도구를 사용하여 연속성 운영 데이터를 분석
• 증거 기반 분석적 지능을 제공하기 위해 증거 기반 지능 지침을 사용