Optimierung der Bereitstellung von Enterprise-GenAI-Apps durch effizientes Management unstrukturierter Daten
Die Bereitstellung von GenAI-Anwendungen in Produktionsumgebungen ist keine Kleinigkeit, insbesondere wenn es um unstrukturierte Daten geht. Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, diese Art von Daten effizient zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und einen Wettbewerbsvorteil zu behalten. Bei einem kürzlich von Zilliz veranstalteten Unstructured Data Meetup diskutierten Joe Maionchi, Vice President of Research and Development bei Aparavi, und Hendrik Knack modernste Techniken zur Verwaltung unstrukturierter Daten, um die Bereitstellung von GenAI-Anwendungen zu optimieren.
Joe Maionchi spricht beim SF Unstructured Data Meetup im Juli
Sehen Sie sich den Vortrag von Joe und Handrik an
Die Herausforderung beim Umgang mit unstrukturierten Daten
Unstrukturierte Daten umfassen alles von E-Mails und Social-Media-Beiträgen bis hin zu Videos, Bildern und Dokumenten, die nicht einheitlich gespeichert werden können. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die sich sauber in Zeilen und Spalten einfügen, sind unstrukturierte Daten riesig, vielfältig und mit traditionellen Datenbanken schwer zu verwalten. Wie Joe Maionchi hervorhob: „75 bis 80 % der Unternehmensdaten sind derzeit unstrukturiert, und das Volumen wächst jedes Jahr.“ Dieses schnelle Wachstum macht es für Unternehmen zunehmend schwieriger, ihre Daten zu speichern, zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Zu den wichtigsten Herausforderungen unstrukturierter Daten gehören:
Komplexität im Management: Unstrukturierte Daten liegen in verschiedenen Formaten vor, was ihre Standardisierung und Verarbeitung erschwert. Darüber hinaus kann das schiere Volumen dieser Daten zu hohen Speicherkosten und hoher Verwaltungskomplexität führen.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Der Schutz sensibler Informationen ist für Unternehmen ein zentrales Anliegen. Datenschutzverletzungen, insbesondere solche, die personenbezogene Daten (PII) betreffen, können verheerend sein. Das Speichern und Verarbeiten von Daten in externen Umgebungen, wie cloudbasierten Lösungen oder großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT, erhöht das Risiko von Datenschutzverletzungen und Compliance-Verstößen.
Schlechte Datenqualität: Unstrukturierte Daten enthalten häufig Inkonsistenzen, fehlende Werte und redundante Informationen. Dieses Problem erschwert es, ohne umfangreiche Datenbereinigung hochwertige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Komplexität bei Verarbeitung und Integration: Die Analyse unstrukturierter Daten erfordert fortgeschrittene Techniken wie Natural Language Processing (NLP) und Information Retrieval. Vielen Teams fehlt jedoch die notwendige technische Expertise, was zu einer ineffizienten Datennutzung führt.
Optimierung des Managements unstrukturierter Daten mit Aparavi
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bieten Datenmanagement-Dienstleister wie Aparavi eine umfassende Datenplattform an, die darauf ausgelegt ist, die Verwaltung und Nutzung unstrukturierter Daten zu vereinfachen. So adressiert die Plattform zentrale Schmerzpunkte.
Datenfluss in der Kundenumgebung
Daten vor Ort: Diese Plattform ermöglicht es Unternehmen, Daten zu verwalten und zu analysieren, ohne sie in externe Umgebungen zu übertragen, und gewährleistet so den Datenschutz. Die Plattform integriert sich nahtlos in eine breite Palette von Datenquellen, darunter Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das vollständig verwaltete Milvus), Dateispeicher und Cloud-Dienste wie Outlook und OneDrive.
Datenschutz: Unternehmen können Erkenntnisse gewinnen, ohne sensible Informationen zu gefährden, indem sie Daten sicher On-Premises halten. Die Anwendungen der Plattform werden dort bereitgestellt, wo sich Ihre unstrukturierten Daten befinden, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen reduziert wird.
Verteilte Architektur: Aparavi verwendet eine verteilte Datenarchitektur, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten effizienter und skalierbar zu verwalten. Diese Architektur macht umfangreiche Serverfarmen überflüssig, da Metadaten, Vektorspeicher und Indizes über Knoten verteilt werden.
Robuste Datenaufnahme: Die Plattform unterstützt die Aufnahme von über 1.000 Dateitypen und umfasst fortschrittliche OCR-Funktionen (Optical Character Recognition) zur Extraktion von Text aus Bildern. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass vielfältige Datenquellen effektiv integriert und analysiert werden können.
Datenaggregation und Abfrage: Nach der Aufnahme werden unstrukturierte Daten aggregiert, sodass Benutzer Abfragen durchführen können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Identifizierung von Trends und die Durchführung granularer Analysen.
Granulare Dateneigentümerschaft und Berechtigungen: Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, die Dateneigentümerschaft auf granularer Ebene zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Informationen zugreifen können. Diese Funktion ist besonders wichtig für die Einhaltung von Vorschriften und den Schutz von PII.
Datenaktionen und Automatisierung: Die Plattform umfasst integrierte Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, direkt innerhalb des Systems auf Erkenntnisse zu reagieren. Automatisierte Prozesse stellen sicher, dass Daten compliant und aktuell bleiben, ohne manuelle Eingriffe zu erfordern.
Skalierbares Enterprise RAG mit Aparavi und der Milvus-Vektordatenbank
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Technik, die großen Sprachmodellen (LLMs) Kontextinformationen zu Benutzeranfragen bereitstellt, um relevantere und genauere Antworten zu generieren. Dieser Ansatz kann Halluzinationsprobleme von LLMs erheblich mindern. Er ermöglicht außerdem vielen LLM-gestützten Anwendungen, das Potenzial domänenspezifischer, proprietärer oder privater Datensätze zu nutzen, auf die LLMs zuvor keinen Zugriff hatten, ohne sich über Datensicherheitsprobleme sorgen zu müssen.
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die Milliarden von Vektoren speichert, indiziert und abruft. Sie wurde speziell für Produktionsanforderungen entwickelt und ist ideal für den Aufbau von Enterprise-RAG-Systemen. Durch die Integration mit Milvus bietet die Plattform von Aparavi Enterprise-RAG-Lösungen mit zwei herausragenden Funktionen: dem Semantic Search Retriever und dem AI Data Loader.
Semantic Search Retriever
Der Semantic Search Retriever verbessert die kontextuelle Relevanz von Antworten auf Abfragen. Dieses Tool stellt einen semantic search-API-Endpunkt bereit, der abgefragt werden kann, um relevante Daten-Chunks für KI-Projekte zu extrahieren.
RAG als Service für Informationsabfragen
Funktionsweise: Daten werden aufgenommen, verarbeitet und in der Milvus-Vektordatenbank als vector embeddings gespeichert. Wenn Sie eine Abfrage stellen, wird diese ebenfalls in ein Vektor-Embedding umgewandelt. Die API nutzt dann Milvus, um die ähnlichsten Vektor-Embeddings zur Abfrage abzurufen, und gibt die relevanten Daten zurück.
Vorteile: Dieses Tool verbessert die Genauigkeit der Antworten von LLM-Anwendungen erheblich. Unternehmen können effiziente Vektordatenbanken wie Milvus wählen und Daten direkt über die Aparavi-Datenpipeline einspeisen.
AI Data Loader
Der AI Data Loader automatisiert den Import von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich On-Premises-Systemen, Cloud-Speicher und externen Repositories. Er übernimmt Aufgaben wie Datenbereinigung, Deduplizierung und Formatierung und stellt sicher, dass die Daten gut für die Analyse vorbereitet sind. Anschließend sendet der Loader die vorverarbeiteten Daten an eine Vektordatenbank wie Milvus für die Ähnlichkeitssuche. Die abgerufenen relevanten Ergebnisse werden dem LLM als Kontext für Benutzeranfragen bereitgestellt, um relevantere Antworten zu ermöglichen.
AI Data Loader in der Pipeline
Aktuelle Einschränkungen von Aparavis Enterprise RAG
Während Aparavi Enterprise-RAG-Lösungen für die Verwaltung unstrukturierter Daten bereitstellt, gibt es weiterhin einige Herausforderungen:
Großer Ressourcenbedarf: Da Aparavi die Plattform auf Kundenseite hostet und Daten nicht extern überträgt, kann der Ressourcenbedarf erheblich sein und potenziell die Leistung beeinträchtigen.
Benutzeroberfläche: Aufgrund ihrer Komplexität kann es für neue Benutzer schwierig sein, sich einzuarbeiten und auf der Aparavi-Plattform zu navigieren.
Fazit
Da Unternehmen weiterhin das Potenzial von GenAI erkunden, bleibt die Verwaltung unstrukturierter Daten eine kritische Herausforderung. Organisationen können ihre KI-Projekte optimieren und ihre Anwendungen mit dem Wachstum ihres Geschäfts skalieren, indem sie fortschrittliche Datenmanagementplattformen wie Aparavi nutzen und sie mit leistungsstarken Vektordatenbanken wie Milvus integrieren.
Weitere Ressourcen
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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