Масштабирование корпоративных систем RAG с помощью ускоренной сетевой инфраструктуры и сетевого хранилища

В эпоху генеративного ИИ, где машины не только учатся на данных, но и генерируют текст, изображения, видео и многое другое, технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) выделяется как революционный подход. RAG-работфлоу строится на основе крупных языковых моделей (LLM), которые могут понимать запросы и генерировать ответы. Однако, масштабирование RAG для корпоративных приложений представляет собой ряд технических вызовов.

Технические вызовы масштабирования RAG

1. Управление большими наборами данных: Для эффективного функционирования RAG необходимо обрабатывать и хранить огромные объемы данных, включая текстовые документы, изображения, аудиофайлы и видео. Это требует распределенной архитектуры, способной эффективно обрабатывать и хранить такие объемы данных.
   
2. Обеспечение низкой задержки: Для интерактивных приложений, использующих RAG, необходимо обеспечивать низкую задержку при обработке запросов. Это требует реального времени обработки и ответа, что может быть сложно достижимо при масштабировании.
   
3. Хранение данных для генеративного ИИ: Традиционные корпоративные приложения могут сжимать данные и хранить их для эффективного извлечения, но базы данных RAG могут расширяться более чем в 10 раз по сравнению с исходными текстовыми документами и их метаданными. Это приводит к значительным проблемам с ростом данных и хранением.
   

Решения для масштабирования RAG

Чтобы преодолеть эти вызовы, корпорации должны инвестировать в ускоренную вычислительную инфраструктуру, сетевое хранение и программное обеспечение ИИ. NVIDIA предлагает ряд решений для масштабирования RAG:

1. Ускоренная сетевая инфраструктура: Использование ускоренной сетевой инфраструктуры, такой как NVIDIA Spectrum-X, позволяет повысить производительность сетевого хранения и уменьшить задержку. Это особенно важно для приложений RAG, требующих быстрого доступа к данным.
   
2. Сетевое хранение: Сетевое хранение, такое как Pure Storage FlashBlade//S, обеспечивает высокую производительность и масштабируемость, необходимые для обработки больших объемов данных в RAG. Это позволяет нескольким пользователям и приложениям одновременно доступ к данным без создания дубликатов или конфликтов.
   
3. Микросервисы NVIDIA: Микросервисы NVIDIA, такие как NeMo Retriever, предоставляют разработчикам готовые блоки для создания и развертывания приложений RAG. Эти микросервисы могут быть использованы в сочетании с ускоренной сетевой инфраструктурой и сетевым хранением для достижения оптимальных результатов.
   

Преимущества сетевого хранения для RAG

Сетевое хранение предлагает ряд преимуществ для приложений RAG:

1. Реальное время потокового ингеста данных: Сетевое хранение поддерживает ингест реальных потоковых данных из различных источников, таких как социальные сети, веб-сайты, датчики или устройства IoT. Это позволяет приложениям RAG генерировать актуальный и актуальный контент.
   
2. Масштабируемость: Сетевое хранение позволяет легко расширять емкость хранения путем добавления новых дисков или устройств без влияния на производительность или доступность данных.
   
3. Аннотация метаданных: Сетевое хранение позволяет аннотировать данные метаданными, такими как теги, категории, ключевые слова или суммирования. Это позволяет приложениям RAG извлекать и ранжировать источники данных в соответствии с запросами или контекстом.
   
4. Оптимизация использования ресурсов: Сетевое хранение оптимизирует использование ресурсов хранения, позволяя нескольким пользователям и приложениям одновременно доступ к данным без создания дубликатов или конфликтов.
   

Заключение

Технология RAG имеет огромный потенциал для корпораций, позволяя им использовать данные с помощью генеративного ИИ, дополненного корпоративным контекстом и информацией. Однако, масштабирование RAG для корпоративных приложений представляет собой ряд технических вызовов. Чтобы преодолеть эти вызовы, корпорации должны инвестировать в ускоренную вычислительную инфраструктуру, сетевое хранение и программное обеспечение ИИ. Использование ускоренной сетевой инфраструктуры, сетевого хранения и микросервисов NVIDIA позволяет đạtить оптимальных результатов и обеспечивать эффективное функционирование приложений RAG в масштабе корпорации.

Дополнительные ресурсы

1. NVIDIA GTC 2024: Узнайте больше о масштабировании приложений RAG на NVIDIA GTC 2024.
   
2. Pure Storage: Узнайте, как Pure Storage и NVIDIA работают вместе, чтобы обеспечить мощь генеративного ИИ для корпоративных приложений с помощью RAG.
   
3. NVIDIA Spectrum-X: Узнайте, как NVIDIA Spectrum-X ускоряет сетевое хранение для приложений ИИ.