AI 查詢引擎可高效處理、存儲和檢索大量數據，以增強生成式 AI 模型的輸入。

數據是 AI 應用的燃料，但企業數據的量級和規模往往會使其使用成本高且耗時，難以有效利用。

根據 IDC 的 Global DataSphere1，到 2028 年，企業每年將產成 317ZB 數據——包括 29ZB 的獨特數據——其中 78% 是非結構化數據，44% 為音頻和視頻數據。由于數據量巨大且類型多樣，大多數生成式 AI 應用只會使用所存儲和生成數據總量的一小部分。

為了在 AI 時代蓬勃發展，企業就必須找到利用其所有數據的方法。這一點無法依靠傳統的計算和數據處理技術來實現。相反，企業需要一個 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 應用或 AI 智能體與數據連接的系統。它是代理式 AI 的關鍵組成部分，充當企業或機構知識庫與 AI 賦能的應用之間的橋梁，能夠實現更準確、具有上下文感知的響應。

AI 智能體構成 AI 查詢引擎的基礎，它們能夠收集信息并開展工作以協助人類員工。AI 智能體將從眾多數據源收集信息，計劃、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。

實際上，AI 查詢引擎是一個復雜系統，用于高效處理大量數據、提取和存儲知識，并對這些知識進行語義搜索，確保其能夠被 AI 快速檢索和使用。

AI 查詢引擎處理、存儲和檢索數據——將 AI 智能體與洞察力關聯。

AI 查詢引擎從非結構化數據中解鎖智能

企業的 AI 查詢引擎將能夠訪問以多種不同格式存儲的知識，而從非結構化數據中提取智能是其實現的最重要進步之一。

為產生洞察，傳統的查詢引擎依賴于結構化查詢和數據源，例如關系數據庫。用戶必須使用類似于 SQL 的語言制定精確的查詢，且結果僅限于預先定義的數據格式。

相比之下，AI 查詢引擎能夠處理結構化、半結構化和非結構化數據。常見的非結構化數據格式包括 PDF、日志文件、圖像和視頻，通常存儲在對象存儲、文件服務器和并行文件系統中。AI 智能體使用自然語言與用戶進行交流。這使其能夠通過訪問不同的數據源來解讀用戶意圖，即便意圖是模糊的。這些智能體能夠以對話形式提供結果，以便用戶能夠理解。

這種能力使其能夠從任何類型的數據中獲得更多的洞察和智能——而不只是整齊排成行和列的數據。

例如，DataStax 和 NetApp 等公司正在構建 AI 數據平臺，使客戶能夠為其新一代應用提供 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關鍵能力：

多樣化數據處理：AI 查詢引擎能夠訪問和處理各種數據類型，包括來自多個來源的結構化、半結構化和非結構化數據，如文本、PDF、圖像、視頻和專業數據類型。

可擴展性：AI 查詢引擎能夠高效處理 PB 級數據，使 AI 應用能夠快速獲取所有企業知識。

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。

持續學習：AI 查詢引擎能夠存儲并整合來自 AI 賦能應用的反饋，創建一個 AI 數據飛輪，并根據反饋完善模型以及逐漸提高應用的有效性。

檢索增強生成（RAG）是 AI 查詢引擎的一個組成部分。RAG 利用強大的生成式 AI 模型作為數據的自然語言接口，允許模型在響應生成過程中訪問和整合來自大量數據的相關信息。

使用 RAG，任何企業或組織都能夠將其技術信息、政策手冊、視頻和其他數據轉化為有用的知識庫。AI 查詢引擎可以依靠這些數據源為客戶關系、員工培訓和開發人員生產力等領域提供支持。

其他信息檢索技術和知識存儲方法也正在研究和開發中，因此預計 AI 查詢引擎的能力將會迅速進化。

AI 查詢引擎的作用

借助 AI 查詢引擎，企業能夠充分發揮 AI 智能體的作用，將員工與海量企業知識建立連接，提高 AI 生成回答的準確性和相關性，處理和利用以前未開發的數據源，并創建數據驅動的 AI 飛輪以持續改進其 AI 應用。

例如，提供個性化、全天候的客戶服務體驗的 AI 虛擬助手；用于搜索和總結視頻的 AI 智能體；用于分析軟件漏洞的 AI 智能體或 AI 研究助手。

AI 查詢引擎在原始數據和 AI 賦能的應用之間架起一座橋梁，將在幫助組織從數據中提取價值方面發揮重要作用。

NVIDIA Blueprint 能夠幫助企業著手將 AI 與其數據連接。