Deweloper technologii przechowywania danych dla przedsiębiorstw, Infinidat, w środę zaprezentował nową usługę, którą będzie świadczyć, aby pomóc klientom przygotować ich dane do wykorzystania z GenAI.
— Nowa architektura wdrażania przepływu pracy z generacją wspomaganą odzyskiwaniem danych Infinidat ma na celu pomoc użytkownikom systemów przechowywania danych InfiniBox i InfiniBox SSA w optymalizacji danych do wykorzystania w modelach AI — powiedział Eric Herzog, dyrektor ds. marketingu firmy Waltham.
Nowa architektura jest skierowana na obciążenia AI, wszystko, co obsługuje dane oparte na plikach NFS — powiedział Herzog. 
— Nasz zespół usług profesjonalnych zajmie się wdrożeniem — dodał. — Bez kosztów dla użytkownika końcowego, bez kosztów dla partnera. Nasz zespół usług profesjonalnych współpracuje z naszymi partnerami na całym świecie przez cały czas. Pomagamy w migracjach. Pomagamy w programowaniu na zamówienie dla klientów z naszą bazą partnerów.
Generacja wspomagana odzyskiwaniem, czyli RAG, będzie współpracować z dowolnymi bazami danych wektorowych, takimi jak Oracle czy PostgreSQL.
— Współpracujemy z tym, aby przyspieszyć proces uczenia się i pomóc uniknąć halucynacji — stwierdził. — Skupiamy się na danych lokalnych. To nie jest zaprojektowane do przeszukiwania internetu czy czegokolwiek. To robią ChatGPT i inne produkty. Skupiamy się na danych korporacyjnych dla klientów, w tym Global Fortune 2000 — tłumaczy.
Usługi świadczone w ramach architektury wdrażania przepływu pracy RAG współpracują zarówno z nowymi, jak i starymi systemami InfiniBox i InfiniBox SSA, w tym starszymi generacjami — skomentował Herzog. A ponieważ działa z danymi plikowymi NFS, można go zastosować w heterogenicznych środowiskach przechowywania danych — powiedział.
— Jeśli klient ma Infinidat z NetApp, lub nas z danymi plikowymi EMC, możemy wdrożyć RAG, aby pomóc w pobraniu tych danych, nie tylko z środowiska wyłącznie Infinidat — powiedział. — To naprawdę zależy od tego, jakie LLM lub SLM wspiera przedsiębiorstwo, lub ich własne. … Jakiekolwiek aplikacje wspierają, o ile to dane plikowe NFS. Może to być kopia. Nie musi to być rzeczywista baza danych. Jeśli zrobią kopię offline, lub skopiowali bazę danych lub system plików jako migawkę, możemy pobrać to z migawek również.
Oprócz współpracy z systemami przechowywania danych InfiniBox i InfiniBox SSA, nowa architektura wdrażania przepływu pracy RAG współpracuje również z InfuzeOS Cloud Edition, wersją chmurową podstawowej technologii firmy.
— Jeśli umieszczą prywatne dane w chmurze, nie wychodząc do internetu, aby przeszukać wszystko, ale jakiś rodzaj danych, które chcą, które umieścili w repozytorium chmurowym, i działa na naszym systemie operacyjnym InfuzeOS, możemy pobrać dane z dowolnych danych, które są w lokalnej chmurze prywatnej, i dowolnych danych, które umieścili w AWS lub Microsoft, o ile działają na systemie operacyjnym InfuzeOS — wyjaśnił ekspert.
Po wykonaniu pracy przygotowawczej, w tym wyznaczeniu, które zestawy danych są potrzebne, jaki model jest wymagany, źródło danych i tak dalej, rzeczywista usługa zajmuje tylko 10 do 15 minut. Ostatecznie usługi będą dostępne dla partnerów, którzy chcą to zrobić sami.
— Ludzie z Mainline Information Systems postrzegają nową architekturę wdrażania przepływu pracy Infinidat RAG jako duży krok we właściwym kierunku w świecie AI — powiedział Bob Elliott, wiceprezes ds. sprzedaży przechowywania danych dla dostawcy rozwiązań i partnera kanałowego Infinidat.
