AI 查詢引擎可高效處理、存儲和檢索大量數(shù)據(jù),以增強(qiáng)生成式 AI 模型的輸入。
數(shù)據(jù)是 AI 應(yīng)用的燃料,但企業(yè)數(shù)據(jù)的量級和規(guī)模往往會使其使用成本高且耗時,難以有效利用。
根據(jù) IDC 的 Global DataSphere1,到 2028 年,企業(yè)每年將產(chǎn)成 317ZB 數(shù)據(jù)——包括 29ZB 的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)——其中 78% 是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),44% 為音頻和視頻數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)量巨大且類型多樣,大多數(shù)生成式 AI 應(yīng)用只會使用所存儲和生成數(shù)據(jù)總量的一小部分。
為了在 AI 時代蓬勃發(fā)展,企業(yè)就必須找到利用其所有數(shù)據(jù)的方法。這一點(diǎn)無法依靠傳統(tǒng)的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。相反,企業(yè)需要一個 AI 查詢引擎。
什么是 AI 查詢引擎?
簡而言之,AI 查詢引擎是將 AI 應(yīng)用或 AI 智能體與數(shù)據(jù)連接的系統(tǒng)。它是代理式 AI 的關(guān)鍵組成部分,充當(dāng)企業(yè)或機(jī)構(gòu)知識庫與 AI 賦能的應(yīng)用之間的橋梁,能夠?qū)崿F(xiàn)更準(zhǔn)確、具有上下文感知的響應(yīng)。
AI 智能體構(gòu)成 AI 查詢引擎的基礎(chǔ),它們能夠收集信息并開展工作以協(xié)助人類員工。AI 智能體將從眾多數(shù)據(jù)源收集信息,計(jì)劃、推理并采取行動。AI 智能體可以與用戶交流,也可以始終保持在后臺工作,獲取人類的反饋和互動。
實(shí)際上,AI 查詢引擎是一個復(fù)雜系統(tǒng),用于高效處理大量數(shù)據(jù)、提取和存儲知識,并對這些知識進(jìn)行語義搜索,確保其能夠被 AI 快速檢索和使用。
AI 查詢引擎處理、存儲和檢索數(shù)據(jù)——將 AI 智能體與洞察力關(guān)聯(lián)。
AI 查詢引擎從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中解鎖智能
企業(yè)的 AI 查詢引擎將能夠訪問以多種不同格式存儲的知識,而從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取智能是其實(shí)現(xiàn)的最重要進(jìn)步之一。
為產(chǎn)生洞察,傳統(tǒng)的查詢引擎依賴于結(jié)構(gòu)化查詢和數(shù)據(jù)源,例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫。用戶必須使用類似于 SQL 的語言制定精確的查詢,且結(jié)果僅限于預(yù)先定義的數(shù)據(jù)格式。
相比之下,AI 查詢引擎能夠處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式包括 PDF、日志文件、圖像和視頻,通常存儲在對象存儲、文件服務(wù)器和并行文件系統(tǒng)中。AI 智能體使用自然語言與用戶進(jìn)行交流。這使其能夠通過訪問不同的數(shù)據(jù)源來解讀用戶意圖,即便意圖是模糊的。這些智能體能夠以對話形式提供結(jié)果,以便用戶能夠理解。
這種能力使其能夠從任何類型的數(shù)據(jù)中獲得更多的洞察和智能——而不只是整齊排成行和列的數(shù)據(jù)。
例如,DataStax 和 NetApp 等公司正在構(gòu)建 AI 數(shù)據(jù)平臺,使客戶能夠?yàn)槠湫乱淮鷳?yīng)用提供 AI 查詢引擎。
AI 查詢引擎的主要功能
AI 查詢引擎具有以下幾項(xiàng)關(guān)鍵能力:
多樣化數(shù)據(jù)處理:AI 查詢引擎能夠訪問和處理各種數(shù)據(jù)類型,包括來自多個來源的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如文本、PDF、圖像、視頻和專業(yè)數(shù)據(jù)類型。
可擴(kuò)展性:AI 查詢引擎能夠高效處理 PB 級數(shù)據(jù),使 AI 應(yīng)用能夠快速獲取所有企業(yè)知識。
精確檢索:AI 查詢引擎提供高精度、高性能的嵌入、向量搜索以及來自多個來源的知識重新排序。
持續(xù)學(xué)習(xí):AI 查詢引擎能夠存儲并整合來自 AI 賦能應(yīng)用的反饋,創(chuàng)建一個 AI 數(shù)據(jù)飛輪,并根據(jù)反饋完善模型以及逐漸提高應(yīng)用的有效性。
檢索增強(qiáng)生成(RAG)是 AI 查詢引擎的一個組成部分。RAG 利用強(qiáng)大的生成式 AI 模型作為數(shù)據(jù)的自然語言接口,允許模型在響應(yīng)生成過程中訪問和整合來自大量數(shù)據(jù)的相關(guān)信息。
使用 RAG,任何企業(yè)或組織都能夠?qū)⑵浼夹g(shù)信息、政策手冊、視頻和其他數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的知識庫。AI 查詢引擎可以依靠這些數(shù)據(jù)源為客戶關(guān)系、員工培訓(xùn)和開發(fā)人員生產(chǎn)力等領(lǐng)域提供支持。
其他信息檢索技術(shù)和知識存儲方法也正在研究和開發(fā)中,因此預(yù)計(jì) AI 查詢引擎的能力將會迅速進(jìn)化。
AI 查詢引擎的作用
借助 AI 查詢引擎,企業(yè)能夠充分發(fā)揮 AI 智能體的作用,將員工與海量企業(yè)知識建立連接,提高 AI 生成回答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性,處理和利用以前未開發(fā)的數(shù)據(jù)源,并創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 飛輪以持續(xù)改進(jìn)其 AI 應(yīng)用。
例如,提供個性化、全天候的客戶服務(wù)體驗(yàn)的 AI 虛擬助手;用于搜索和總結(jié)視頻的 AI 智能體;用于分析軟件漏洞的 AI 智能體或 AI 研究助手。
AI 查詢引擎在原始數(shù)據(jù)和 AI 賦能的應(yīng)用之間架起一座橋梁,將在幫助組織從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值方面發(fā)揮重要作用。
NVIDIA Blueprint 能夠幫助企業(yè)著手將 AI 與其數(shù)據(jù)連接。
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原文標(biāo)題:為何企業(yè)需要 AI 查詢引擎來推動代理式 AI?
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