Erzielen Sie zukunftssichere und schnellere KI-Ergebnisse.

Generative KI (GenAI) ist die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf große Datensätze, um Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Video zu erzeugen. Beliebte GenAI-Tools sind ChatGPT, DALL-E, Bard und Midjourney.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert die Ausgabe großer Sprachmodelle (LLMs), indem vor der Erzeugung einer Antwort eine autoritative Wissensdatenbank außerhalb der ursprünglichen Trainingsdaten konsultiert wird. Dadurch werden die Fähigkeiten des Systems über die ursprünglichen Trainingsdaten hinaus erweitert. RAG ist eine kosteneffiziente Methode zur Verbesserung der LLM-Ergebnisse für bestimmte Bereiche, indem eine interne Datenbank mit proprietären, benutzerdefinierten Daten genutzt wird.

Das wichtigste Attribut für KI-Storage ist die Performance-Flexibilität. KI-Storage muss in der Lage sein, von einigen hundert Gigabyte auf Petabyte zu skalieren, eine gute Performance bei sich schnell ändernden gemischten Workloads zu bieten, Daten während der gesamten Projektlaufzeit gleichzeitig für Schulungs- und Produktionskunden bereitzustellen und die von Projekt-Tools verwendeten Datenmodelle zu unterstützen. Die zusätzlichen Attribute einer idealen KI-Storage-Lösung sind: Kapazitätsflexibilität, Verfügbarkeit und Datenbeständigkeit, Platz- und Stromeffizienz, Unterstützung von Datenmodellen, Sicherheit und Einfachheit im Betrieb.