使用 F5 和 NetApp 的 RAG 释放 AI 的魔力
随着企业探索利用人工智能力量的方法，许多企业开始转向大型语言模型 (LLM) 来改善决策能力。 然而，ChatGPT 等大语言模型课程是在互联网上大量公共数据上进行训练的，这限制了它们对于希望使用人工智能从自身公司数据中获取见解的企业的实用性。 此外，训练这些模型可能需要数月时间和大量费用，这几乎不可能确保每个响应都真正有意义且是最新的。
问题是企业如何利用自然语言处理从自己公司特定的数据中获得强大且最新的人工智能洞察？ 自己攻读大语言模型学位的费用极其昂贵。 因此，利用专门的数据对现有的模型进行微调也是如此。
值得庆幸的是，检索增强生成 (RAG) 已成为公司克服这些限制的一种方法。 利用这种先进的人工智能技术，企业可以将预先训练的 LLM（例如 ChatGPT）与他们自己的专有数据相结合，以获得准确、具有上下文感知的响应。 他们可以通过仅从最相关的来源（例如批准的公司程序、政策或产品信息）中提取数据来限制所使用的数据。 由于 RAG 从公司的矢量数据库实时检索信息，因此他们可以确保在添加新数据时始终获得最新信息。
将大语言模型的优势与公司数据相结合
RAG 有效地将数据检索与语言生成结合起来。 检索器的作用类似于搜索引擎，根据用户的查询检索数据，使用复杂的算法仅收集最相关的信息。 生成器通常是像 ChatGPT 这样的 LLM，它获取这些信息并将其转化为准确、明智的响应。 通过整合这两个组件，RAG 使公司能够构建定制的 AI 系统，从而为其带来竞争优势。
其潜在的应用非常多。 销售和营销团队可以快速结合市场报告、客户反馈和社交媒体信息来识别购买趋势和客户偏好。 客户服务团队可以通过 RAG 支持的聊天机器人来提高客户忠诚度，这些聊天机器人使用产品信息、客户资料和购买历史记录为客户查询提供个性化回复。 在提供法律建议时，法律团队可以轻松利用人工智能从合同、法律案件和其他文件中学到的知识。 通过帮助员工快速准确地利用存储在多个数据库中的相关、最新的结构化和非结构化数据，RAG 可以提高业务生产力、改善客户体验，并通过减少劳动力和提高客户忠诚度来提高利润。
尽管 RAG 承诺改变企业 AI，但仍然存在一些障碍。 主要障碍之一是在大多数公司现有的分布式 IT 环境中检索和集成数据。 如今，大多数企业都在高度复杂的混合多云环境中运营其应用。 而且由于数据通常存储在不同的地方（包括本地数据中心和多个云，例如 Microsoft Azure、Google Cloud Platform 和 AWS），将所有这些孤立的数据与 LLM 集成可能很困难。 此外，如果没有适当的保护，还存在泄露私人信息的风险。
在混合、多云环境中实施 RAG
F5 一直与数据基础设施公司 NetApp 合作解决这些问题。 通过将 F5 的安全、高性能多云网络功能与 NetApp 强大的数据管理解决方案相结合，我们可以快速检索公司数据，无论它位于何处，并将其与 LLM 安全地结合起来。
NetApp 的 Cloud Volumes ONTAP和Azure NetApp Files优化了云存储成本和性能，同时增强了数据保护和合规性。 与F5 分布式云网络连接相结合，无论数据存储在何处，数据都可以快速安全地跨区域和地区连接和移动。
当企业寻找提供可推动业务发展的 LLM应用的方法时，我们的联合解决方案为他们提供了一种无缝的方式来管理、保护和优化他们的数据，同时降低成本。 公司数据保持私密。 用户可以获得在数字时代蓬勃发展所需的准确、及时和相关的信息。
正如 F5 首席技术和 AI 官 Kunal Anand 所说，“我们的联合解决方案提供了无与伦比的性能和坚固的安全性，使企业能够在其独特的业务环境中自信地利用 AI 的功能。”
充分发挥企业 AI 的潜力
此次合作建立在F5 和 NetApp 先前的合作基础之上，旨在帮助企业连接其混合多云环境。 值得注意的是，这只是一个开始。 在接下来的几个月里，我们将继续合作，帮助企业在其分布式 IT 环境中充分发挥人工智能的力量。
要了解更多信息，请阅读我们的新闻稿。 另外，请访问我们的F5 和 NetApp 网页。