Semplificare la distribuzione di app GenAI aziendali con una gestione efficiente dei dati non strutturati
Implementare applicazioni GenAI in ambienti di produzione non è affatto semplice, soprattutto quando si ha a che fare con dati non strutturati. Le aziende spesso faticano a gestire e utilizzare in modo efficiente questo tipo di dati per ottenere informazioni approfondite e mantenere un vantaggio competitivo. In un recente Unstructured Data Meetup ospitato da Zilliz, Joe Maionchi, Vice President of Research and Development presso Aparavi, e Hendrik Knack hanno discusso tecniche all’avanguardia per gestire i dati non strutturati al fine di semplificare l’implementazione delle applicazioni GenAI.
Joe Maionchi che parla al July SF Unstructured Data Meetup
Guarda il talk di Joe e Handrik
La sfida della gestione dei dati non strutturati
I dati non strutturati includono tutto, dalle email e dai post sui social media a video, immagini e documenti che non possono essere archiviati in modo uniforme. A differenza dei dati strutturati, che si inseriscono ordinatamente in righe e colonne, i dati non strutturati sono vasti, variegati e difficili da gestire con i database tradizionali. Come ha evidenziato Joe Maionchi, "il 75-80% dei dati aziendali è attualmente non strutturato e il volume cresce ogni anno." Questa rapida crescita rende sempre più difficile per le organizzazioni archiviare, elaborare ed estrarre informazioni preziose dai propri dati.
Le principali sfide dei dati non strutturati includono:
Complessità nella gestione: I dati non strutturati sono disponibili in una varietà di formati, il che rende difficile standardizzarli ed elaborarli. Inoltre, l’enorme volume di questi dati può comportare costi di archiviazione elevati e complessità di gestione.
Preoccupazioni relative alla privacy dei dati: Proteggere le informazioni sensibili è una delle principali preoccupazioni per le aziende. Le violazioni dei dati, in particolare quelle che coinvolgono informazioni personali identificabili (PII), possono essere disastrose. Archiviare ed elaborare dati in ambienti esterni, come soluzioni basate su cloud o large language models (LLMs) come GPT, aumenta il rischio di violazioni dei dati e di non conformità.
Scarsa qualità dei dati: I dati non strutturati spesso contengono incoerenze, valori mancanti e informazioni ridondanti. Questo problema rende difficile estrarre informazioni approfondite di alta qualità e utilizzabili senza un’estesa pulizia dei dati.
Complessità di elaborazione e integrazione: Analizzare i dati non strutturati richiede tecniche avanzate come il natural language processing (NLP) e l’information retrieval. Tuttavia, molti team non dispongono delle competenze tecniche necessarie, il che porta a un utilizzo inefficiente dei dati.
Semplificare la gestione dei dati non strutturati con Aparavi
Per affrontare queste sfide, i fornitori di servizi di gestione dei dati come Aparavi offrono una piattaforma dati completa progettata per semplificare la gestione e l’utilizzo dei dati non strutturati. Ecco come la piattaforma affronta i principali punti critici.
Flusso di dati nell’ambiente del cliente
Dati in loco: Questa piattaforma consente alle aziende di gestire e analizzare i dati senza trasferirli in ambienti esterni, garantendo la privacy dei dati. La piattaforma si integra perfettamente con un’ampia gamma di fonti di dati, inclusi database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus completamente gestito), file store e servizi cloud come Outlook e OneDrive.
Privacy dei dati: Le aziende possono estrarre informazioni senza compromettere le informazioni sensibili mantenendo i dati in modo sicuro on-premises. Le applicazioni della piattaforma vengono distribuite ovunque risiedano i tuoi dati non strutturati, riducendo il rischio di violazioni dei dati.
Architettura distribuita: Aparavi impiega un'architettura dati distribuita, consentendo alle organizzazioni di gestire i propri dati in modo più efficiente e su larga scala. Questa architettura elimina la necessità di estese server farm, poiché metadati, vector store e indici sono distribuiti tra i nodi.
Ingestione dati robusta: La piattaforma supporta l'ingestione di oltre 1.000 tipi di file e include funzionalità OCR (Optical Character Recognition) avanzate per estrarre testo dalle immagini. Questa capacità garantisce che diverse fonti di dati possano essere integrate e analizzate in modo efficace.
Aggregazione e interrogazione dei dati: Una volta ingeriti, i dati non strutturati vengono aggregati, consentendo agli utenti di eseguire query per estrarre informazioni preziose. Questa capacità è fondamentale per identificare tendenze e condurre analisi granulari.
Proprietà e autorizzazioni dei dati granulari: La piattaforma consente alle aziende di controllare la proprietà dei dati a livello granulare, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere alle informazioni sensibili. Questa funzionalità è particolarmente importante per mantenere la conformità e proteggere le PII.
Azioni sui dati e automazione: La piattaforma include funzionalità integrate che consentono agli utenti di agire sulle informazioni direttamente all'interno del sistema. I processi automatizzati garantiscono che i dati rimangano conformi e aggiornati senza richiedere interventi manuali.
RAG aziendale scalabile con Aparavi e il database vettoriale Milvus
Retrieval Augmented Generation (RAG) è una tecnica di AI che fornisce ai large language models (LLMs) informazioni contestuali sulle query degli utenti per generare risposte più pertinenti e accurate. Questo approccio può mitigare significativamente i problemi di allucinazione degli LLM. Consente inoltre a molte applicazioni basate su LLM di sfruttare il potenziale di dataset specifici di dominio, proprietari o privati a cui gli LLM non avevano precedentemente accesso, senza preoccuparsi di problemi di sicurezza dei dati.
Milvus è un database vettoriale open-source che archivia, indicizza e recupera miliardi di vettori. È progettato appositamente per i requisiti di produzione ed è ideale per costruire sistemi RAG aziendali. Integrandosi con Milvus, la piattaforma di Aparavi offre soluzioni RAG aziendali con due funzionalità distintive: il Semantic Search Retriever e AI Data Loader.
Semantic Search Retriever
Il Semantic Search Retriever migliora la rilevanza contestuale delle risposte alle query. Questo strumento fornisce un endpoint API di ricerca semantica che può essere interrogato per estrarre blocchi di dati pertinenti per progetti AI.
RAG come servizio per l'interrogazione delle informazioni
Come funziona: I dati vengono ingeriti, elaborati e archiviati nel database vettoriale Milvus come embedding vettoriali. Quando effettui una query, anche questa viene convertita in un embedding vettoriale. L'API sfrutta quindi Milvus per recuperare gli embedding vettoriali più simili alla query e restituisce i dati pertinenti.
Vantaggi: Questo strumento migliora significativamente l'accuratezza delle risposte delle applicazioni LLM. Le aziende possono scegliere database vettoriali efficienti come Milvus e alimentare i dati direttamente attraverso la pipeline di dati Aparavi.
AI Data Loader
L'AI Data Loader automatizza l'importazione dei dati da varie fonti, inclusi sistemi on-premises, archiviazione cloud e repository esterni. Gestisce attività come la pulizia dei dati, la deduplicazione e la formattazione, assicurando che i dati siano ben preparati per l'analisi. Quindi, il loader invia i dati pre-elaborati a un database vettoriale come Milvus per la ricerca di similarità. I risultati pertinenti recuperati saranno forniti con l'LLM come contesto della query dell'utente per risposte più pertinenti.
AI Data Loader nella pipeline
Limitazioni attuali dell'Enterprise RAG di Aparavi
Sebbene Aparavi fornisca soluzioni RAG aziendali per la gestione dei dati non strutturati, ci sono ancora alcune sfide:
Impronta pesante: Poiché Aparavi ospita la piattaforma dal lato del cliente e non trasferisce i dati esternamente, l'impronta può essere significativa, influenzando potenzialmente le prestazioni.
Interfaccia utente: A causa della sua complessità, i nuovi utenti potrebbero trovare difficile iniziare a usare e navigare nella piattaforma Aparavi.
Conclusione
Mentre le aziende continuano a esplorare il potenziale della GenAI, la gestione dei dati non strutturati rimane una sfida critica. Le organizzazioni possono semplificare i propri progetti di AI e scalare le proprie applicazioni man mano che il business cresce sfruttando piattaforme avanzate di gestione dei dati come Aparavi e integrandole con database vettoriali ad alte prestazioni come Milvus.
Ulteriori risorse
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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