Die Magie der KI entfesseln mit RAG, F5 und NetApp
Während Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen, greifen viele auf große Sprachmodelle (LLMs) zurück, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Allerdings werden LLMs wie ChatGPT anhand riesiger Mengen öffentlicher Daten trainiert, die im Internet verfügbar sind. Dadurch ist ihre Nützlichkeit für Unternehmen, die KI nutzen möchten, um Erkenntnisse aus ihren eigenen Unternehmensdaten zu gewinnen, begrenzt. Darüber hinaus kann das Trainieren dieser Modelle Monate dauern und sehr teuer sein. Dadurch ist es praktisch unmöglich sicherzustellen, dass jede Antwort wirklich aussagekräftig und aktuell ist.
Die Frage ist, wie Unternehmen die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen können, um aus ihren eigenen unternehmensspezifischen Daten leistungsstarke und aktuelle KI-Erkenntnisse zu gewinnen? Der Aufbau eines eigenen LLM ist unerschwinglich teuer. Das Gleiche gilt für die Feinabstimmung eines vorhandenen Systems mit Spezialdaten.
Glücklicherweise bietet die Retrieval Augmented Generation (RAG) Unternehmen die Möglichkeit, diese Einschränkungen zu überwinden. Mithilfe dieser fortschrittlichen KI-Technik können Unternehmen ein vortrainiertes LLM wie ChatGPT mit ihren eigenen proprietären Daten kombinieren, um genaue, kontextbezogene Antworten zu erhalten. Sie können die verwendeten Daten einschränken, indem sie nur auf die relevantesten Quellen zurückgreifen, beispielsweise auf genehmigte Unternehmensverfahren, Richtlinien oder Produktinformationen. Und da RAG die Informationen in Echtzeit aus der Vektordatenbank eines Unternehmens abruft, kann das Unternehmen sicherstellen, dass es immer die aktuellsten Informationen erhält, wenn neue Daten hinzugefügt werden.
Die Vorteile eines LLM mit Unternehmensdaten kombinieren
RAG kombiniert effektiv Datenabruf mit Sprachgenerierung. Der Retriever fungiert als Suchmaschine, die auf Grundlage der Abfrage eines Benutzers Daten abruft und dabei ausgefeilte Algorithmen verwendet, um nur die relevantesten Informationen zu sammeln. Der Generator ist normalerweise ein LLM wie ChatGPT, der diese Informationen aufnimmt und in eine genaue, fundierte Antwort umwandelt. Durch die Integration dieser beiden Komponenten ermöglicht RAG Unternehmen den Aufbau maßgeschneiderter KI-Systeme, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Vertriebs- und Marketingteams können Informationen aus Marktberichten, Kundenfeedback und Social-Media-Feeds schnell kombinieren, um Kauftrends und Kundenpräferenzen zu erkennen. Kundenserviceteams können die Kundenbindung durch RAG-gestützte Chatbots erhöhen, die Produktinformationen, Kundenprofile und Kaufhistorien verwenden, um personalisierte Antworten auf Kundenanfragen zu geben. Rechtsteams können bei der Rechtsberatung die KI-Erkenntnisse aus Verträgen, Rechtsfällen und anderen Dokumenten problemlos nutzen. Indem RAG seinen Mitarbeitern hilft, schnell und präzise auf relevante, aktuelle strukturierte und unstrukturierte Daten zuzugreifen, die in mehreren Datenbanken gespeichert sind, kann das Unternehmen die Unternehmensproduktivität steigern, das Kundenerlebnis verbessern und durch die Reduzierung des Arbeitsaufwands und die Stärkung der Kundentreue den Gewinn erhöhen.
Obwohl RAG verspricht, die KI in Unternehmen zu verändern, bleiben einige Hindernisse bestehen. Eine der größten Hürden besteht darin, Daten über die verteilten IT-Landschaften der meisten Unternehmen hinweg abzurufen und zu integrieren. Heute betreibt die Mehrheit der Unternehmen ihre Anwendungen in einer hochkomplexen hybriden Multicloud-Umgebung. Und da Daten normalerweise an verschiedenen Orten gespeichert werden, beispielsweise in lokalen Rechenzentren und mehreren Clouds wie Microsoft Azure, Google Cloud Platform und AWS, kann die Integration all dieser isolierten Daten in ein LLM schwierig sein. Darüber hinaus besteht ohne den richtigen Schutz das Risiko, dass private Informationen preisgegeben werden.
Implementierung von RAG in hybriden Multicloud-Umgebungen
F5 hat mit dem Dateninfrastrukturunternehmen NetApp zusammengearbeitet, um diese Probleme zu lösen. Durch die Integration der sicheren, leistungsstarken Multicloud-Netzwerkfunktionen von F5 mit den robusten Datenverwaltungslösungen von NetApp ermöglichen wir den schnellen Abruf von Unternehmensdaten unabhängig von ihrem Speicherort und die sichere Kombination mit einem LLM.
Cloud Volumes ONTAP und Azure NetApp Files von NetApp optimieren die Kosten und Leistung des Cloud-Speichers und verbessern gleichzeitig den Datenschutz und die Compliance. In Kombination mit F5 Distributed Cloud Network Connect können Daten schnell und sicher verbunden und über Zonen und Regionen hinweg verschoben werden, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.
Während Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, geschäftsfördernde LLM-Anwendungen bereitzustellen, bietet ihnen unsere gemeinsame Lösung eine nahtlose Möglichkeit, ihre Daten zu verwalten, zu schützen und zu optimieren und gleichzeitig die Kosten zu senken. Unternehmensdaten bleiben privat. Und Benutzer können die genauen, aktuellen und kontextrelevanten Informationen erhalten, die sie benötigen, um im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein.
Kunal Anand, Chief Technology und AI Officer von F5, drückt es folgendermaßen aus: „Unsere gemeinsame Lösung bietet beispiellose Leistung und absolute Sicherheit und ermöglicht es Unternehmen, die Fähigkeiten der KI in ihrem individuellen Geschäftskontext selbstbewusst zu nutzen.“
Das volle Potenzial der Unternehmens-KI ausschöpfen
Diese Partnerschaft baut auf früheren Kooperationen zwischen F5 und NetApp auf, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre hybriden Multicloud-Umgebungen zu verbinden. Und es ist wichtig zu beachten, dass dies erst der Anfang ist. In den kommenden Monaten werden wir weiterhin zusammenarbeiten, um Unternehmen dabei zu helfen, die volle Leistungsfähigkeit von KI in ihren verteilten IT-Landschaften auszuschöpfen.
Um mehr zu erfahren, lesen Sie bitte unsere Pressemitteilung . Besuchen Sie auch unsere F5- und NetApp-Webseite .