信頼性の高いコンテンツを AI 環境で機能させる。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AI システムがリアルタイムでコンテンツを検索して、クエリに答えることを意味します。 コンテンツは、必要な瞬間にアクセスできます。保存されたり、モデルに組み込まれたりすることはありません。 トレーニングは根本的に異なります。大規模なデータセットを処理して、モデルの応答を形作ることを必要とします。 EBSCOhost AI Exchange では、ライセンス済みのコレクションはリアルタイムの検索にのみ使用されます。 トレーニングデータのライセンスは、独自の条件を持つ別の、オプションの契約です。

EBSCOhost AI Exchange は、EBSCO の既存の学術製品と同じデータガバナンス基準の下で運営されています。 クエリデータは、モデルのトレーニングには使用されません。 アクセスは機関認証済みで、利用者のクエリを出版社や第三者と共有することはありません。FERPA および GDPR 準拠の構成が利用可能で、EBSCO は DPA や機密保持契約などの機関データガバナンス要件をサポートします。

その逆です。 EBSCOhost AI Exchange は、図書館の所蔵を AI 主導型研究の中心に置きます。 AI ツールがライセンス済みの所蔵からコンテンツを検索すると、その利用状況が追跡・帰属され、図書館の研究コンテンツが提供する価値についての新しい、具体的なデータをお客様に提供します。 図書館は、AI が依存する信頼性の高いコンテンツレイヤーになります。

開発を始めるのに、AI エンジニアリングチームは必要ありません。 EBSCOhost AI Exchange は、お客様の既存の利用権限と連携し、EBSCO の技術チームがインフラを管理します。既存の AI イニシアチブを展開している機関については、お客様のアーキテクチャに合わせて、IT およびベンダーチームと直接連携します。

EBSCOhost AI Exchange は、生成された引用、提供されたクエリ、Target別アクセスされたコンテンツなど、お客様のライセンス済みコンテンツが AI 支援研究にどれだけの頻度で現れるかを追跡する利用状況レポートを提供します。この結果、図書館管理者は、AI ワークフローにおける購読の影響の測定可能な証拠を得ることができます。これは、予算の正当化や更新に関する会話にとってますます重要性を増しています。