Infinidat ha lanzado una arquitectura de flujo de trabajo de recuperación de generación aumentada (RAG), que se ofrece como un servicio de consultoría a sus clientes de almacenamiento, que les permite incorporar datos privados y actualizados de múltiples fuentes de datos de la empresa a inteligencia artificial (IA) desde cualquier Almacenamiento NFS en su organización.
La medida refleja una tendencia que ha visto a varias empresas de almacenamiento abordar cargas de trabajo de IA y problemas de RAG, en particular en la IA generativa (GenAI), que resultan cuando los datos utilizados para la capacitación están incompletos, desactualizados o carecen del tipo de información que solo se puede obtener. obtenerse a partir de datos privados, como los que se encuentran dentro de una organización o a partir del conocimiento experto.
Cuando una organización quiere desarrollar GenAI, somete un conjunto de datos a un proceso de capacitación en el que la IA aprende a reconocer atributos particulares que pueden usarse para obtener información o como desencadenantes en aplicaciones.
Esos procesos de capacitación a menudo se basan en conjuntos de datos que son muy generales, pueden quedar desactualizados o tal vez inicialmente carezcan de datos especializados o privados. Este suele ser el caso de los proyectos de IA dentro de las organizaciones que necesitan mantenerse actualizados con el tiempo, dijo Eric Herzog, director de marketing de Infinidat.
“Muchas organizaciones están utilizando la IA generativa como un proyecto interno con datos privados”, afirmó Herzog. “Y además de querer proteger su propiedad intelectual, les preocupa la precisión, evitar alucinaciones, etc.
“Por ejemplo, una gran empresa que genera grandes cantidades de datos (en ventas, soporte, operaciones) querría aumentar el rendimiento de lo que está haciendo, y eso está muy ligado al rendimiento de su almacenamiento.
“El cliente quiere ver datos precisos casi en tiempo real. Puede utilizar IA para comprender los detalles (pueden ser tornillos en un componente, el tipo, el proveedor, cualquier número de detalles) y poder actualizar esa información de forma continua”.
Lo que ahora ofrece Infinidat son servicios profesionales de consultoría para permitir a sus clientes acceder a datos para fines RAG desde su propio almacenamiento y el de otros proveedores, siempre que estén en formato de almacenamiento de archivos NFS.
Según Herzog, eso incluye ayuda para configurar el sistema de almacenamiento para acceder rápidamente a datos y metadatos para fines de RAG. Dijo que Infinidat está bien posicionado para hacer esto debido a la importancia que le da a los metadatos y el “caché neuronal” dentro de su arquitectura y el entorno InfuzeOS.
Los arreglos Infinidat pueden ser de disco giratorio híbrido o totalmente flash y de estado sólido, y están dirigidos principalmente a clientes empresariales y proveedores de servicios de alto nivel. Sus productos de hardware cuentan con controladores triplemente activos y el uso del llamado caché neuronal que reúne los datos en los medios más apropiados, y la mayor parte de las solicitudes de E/S pasan a través de una DRAM muy rápida, con una tasa de aciertos de caché de más del 90 %. reclamado.
El enfoque de Infinidat aquí en las capacidades RAG lo ve unirse a otros proveedores de almacenamiento que recientemente han impulsado a los clientes que se embarcan en proyectos de IA.
El director ejecutivo de Pure Storage, Charlie Giancarlo, quiso resaltar el impulso de la IA de su empresa en su evento Accelerate en junio, destacando la velocidad de escritura y la disponibilidad del almacenamiento. Mientras tanto, NetApp lanzó un impulso hacia la gestión de datos para la IA con el anuncio de la clasificación de datos para la IA a través de su sistema operativo OnTap en su fiesta anual Insight en septiembre.