Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo
Infinidat tăng cường GenAI doanh nghiệp với kiến trúc RAG
Generatived
24/11/14 4:30
Infinidat đã giới thiệu một kiến trúc triển khai quy trình làm việc mới có tên là Retrieval-Augmented Generation (RAG) để nâng cao khả năng của Generative AI (GenAI) trong doanh nghiệp. Đổi mới này cho phép tích hợp dữ liệu riêng tư được cập nhật từ nhiều nguồn dữ liệu doanh nghiệp khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, vào các mô hình AI. Kiến trúc RAG được thiết kế để hoạt động liền mạch với các hệ thống lưu trữ doanh nghiệp InfiniBox® và InfiniBox™ SSA hiện có của Infinidat, loại bỏ nhu cầu về phần cứng chuyên dụng bổ sung.
Giám đốc tiếp thị của công ty, Eric Herzog, đã nhấn mạnh tính phù hợp của các giải pháp lưu trữ của Infinidat cho khối lượng công việc AI dựa trên tìm kiếm. Ông đã nhấn mạnh hiệu suất của cơ sở dữ liệu vectơ trong môi trường lưu trữ của Infinidat, đóng vai trò quan trọng đối với độ chính xác của các mô hình GenAI. Kiến trúc RAG có thể được triển khai trên cơ sở hạ tầng hiện có và tận dụng hiệu suất cao, latency thấp và công nghệ bộ nhớ đệm thần kinh của hệ thống InfiniBox để cung cấp phản hồi nhanh và chính xác cho khối lượng công việc GenAI.
Marc Staimer, chủ tịch của Dragon Slayer Consulting, đã công nhận vị thế chiến lược của Infinidat trong không gian GenAI, lưu ý giá trị cao của suy luận RAG đối với các nhà cung cấp lưu trữ doanh nghiệp. Ông lưu ý rằng kiến trúc tham chiếu RAG có cơ hội thị trường đáng kể cho Infinidat, xét đến hiệu suất, tính khả dụng, khả năng mở rộng và khả năng phục hồi mạng của nó. Stan Wysocki, chủ tịch của Mark III Systems, cũng ca ngợi cách tiếp cận của Infinidat trong việc tích hợp lưu trữ doanh nghiệp với GenAI để cải thiện độ chính xác của AI và thúc đẩy các giải pháp lưu trữ vào tương lai được tăng cường AI.
Infinidat cung cấp cho các doanh nghiệp kiến trúc RAG và tinh chỉnh dữ liệu liên tục để giải quyết thách thức "ảo giác AI", nơi các mô hình GenAI có thể tạo ra kết quả không chính xác. Điều này làm giảm nguy cơ xảy ra các lỗi như vậy và tăng độ tin cậy của thông tin chi tiết do AI thúc đẩy. Giải pháp hỗ trợ nền tảng InfiniBox và có thể được mở rộng sang lưu trữ của bên thứ ba qua các giao thức như NFS. Infinidat cũng tạo điều kiện triển khai RAG trong các cấu hình đám mây lai thông qua InfuzeOS Cloud Edition cho AWS và Azure, bổ sung cho các nỗ lực của các công ty siêu quy mô trong việc đào tạo mô hình AI.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
Hội thảo AI Rewire sẽ được tổ chức vào tháng 10 năm 2024
24/11/15 4:30
Rewire (Minato-ku, Tokyo) sẽ tổ chức hội thảo có chủ đề "AI của CƠ HỘI" vào ngày 24 tháng 10 năm 2024.
Thông báo về Hội thảo trực tuyến WonderSpace SEO/SEM
24/11/15 4:30
WonderSpace (Minato-ku, Tokyo) đã thông báo rằng họ sẽ tổ chức một hội thảo trực tuyến về cách cải thiện hiệu quả tạo nội dung SEO/SEM bằng ChatGPT.
Dự án kịch bản AI cho phim truyền hình ABEJA Hashida
24/11/15 4:30
ABEJA (Minato-ku, Tokyo) sẽ hợp tác với Quỹ văn hóa Hashida (Chiyoda-ku, Tokyo) và tham gia dự án "AI Hashida SUGAko".
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
Hội thảo AI Rewire sẽ được tổ chức vào tháng 10 năm 2024
24/11/15 4:30
Rewire (Minato-ku, Tokyo) sẽ tổ chức hội thảo có chủ đề "AI của CƠ HỘI" vào ngày 24 tháng 10 năm 2024.
Thông báo về Hội thảo trực tuyến WonderSpace SEO/SEM
24/11/15 4:30
WonderSpace (Minato-ku, Tokyo) đã thông báo rằng họ sẽ tổ chức một hội thảo trực tuyến về cách cải thiện hiệu quả tạo nội dung SEO/SEM bằng ChatGPT.
Dự án kịch bản AI cho phim truyền hình ABEJA Hashida
24/11/15 4:30
ABEJA (Minato-ku, Tokyo) sẽ hợp tác với Quỹ văn hóa Hashida (Chiyoda-ku, Tokyo) và tham gia dự án "AI Hashida SUGAko".