Проблемы фрагментации данных в корпоративном ИИ

Поскольку компании переходят от готовых чат-ботов к собственным моделям ИИ, доменно-специфичным агентам и системам Retrieval-Augmented Generation, им приходится сталкиваться с разрозненными репозиториями данных. Информация, разбросанная по различным хранилищам, требует ручной подготовки и индексации, что приводит к задержкам и увеличивает нагрузку на GPU при росте токенов. Эти факторы усложняют переход от пилотных проектов к промышленной эксплуатации и повышают риски связанные с безопасностью и управлением данными.

Как Dell AI Data Platform устраняет разрозненность

Dell AI Data Platform построена вокруг трёх основных слоёв: движков хранения, движков обработки данных и оркестрации рабочих процессов. Вместе они образуют единую архитектуру, в которой хранилища, векторный поиск и инструменты управления workflows интегрированы напрямую. Такой подход позволяет превратить разрозненные наборы данных в единый контекстный слой, доступный моделям и агентам без необходимости управлять сложной сетью отдельных инструментов.

Платформа использует открытый модульный дизайн, что даёт возможность независимо масштабировать ёмкость хранилищ и вычислительные ресурсы. Встроенные механизмы безопасности и ускорение NVIDIA обеспечивают защиту данных при высокой производительности, а управление контекстом происходит в рамках единой политики управления.

Преимущества для корпоративных внедрений RAG

Объединяя хранение, подготовку данных, поиск и оркестрацию, Dell AI Data Platform уменьшает сложность инфраструктуры, снижает совокупную стоимость владения и устраняет задержки, связанные с ручной обработкой. Enterprises получают возможность быстрее перемещать ИИ-рабочие нагрузки с этапа тестирования в продакшн, сохраняя при этом контроль над качеством и актуальностью используемой информации.

Источник новости: IT Pro