Оптимизация развертывания корпоративных приложений GenAI с эффективным управлением неструктурированными данными
Развертывание GenAI-приложений в производственных средах — задача непростая, особенно когда речь идет о неструктурированных данных. Компаниям часто трудно эффективно управлять этим типом данных и использовать его для получения инсайтов и сохранения конкурентного преимущества. На недавнем Unstructured Data Meetup, организованном Zilliz, Joe Maionchi, вице-президент по исследованиям и разработкам в Aparavi, и Hendrik Knack обсудили передовые методы управления неструктурированными данными для упрощения развертывания GenAI-приложений.
Joe Maionchi выступает на июльском SF Unstructured Data Meetup
Посмотреть выступление Joe и Handrik
Проблема работы с неструктурированными данными
Неструктурированные данные включают всё: от электронных писем и публикаций в социальных сетях до видео, изображений и документов, которые нельзя хранить единообразно. В отличие от структурированных данных, которые аккуратно укладываются в строки и столбцы, неструктурированные данные огромны, разнообразны и сложны для управления с помощью традиционных баз данных. Как подчеркнул Joe Maionchi, «75–80% корпоративных данных в настоящее время являются неструктурированными, и их объем растет каждый год». Такой быстрый рост всё больше усложняет организациям хранение, обработку и извлечение ценных инсайтов из своих данных.
Ключевые проблемы неструктурированных данных включают:
Сложность управления: Неструктурированные данные представлены в самых разных форматах, что затрудняет их стандартизацию и обработку. Кроме того, сам объем этих данных может приводить к высоким затратам на хранение и сложности управления.
Проблемы конфиденциальности данных: Защита конфиденциальной информации является серьезной проблемой для предприятий. Утечки данных, особенно связанные с персонально идентифицируемой информацией (PII), могут иметь катастрофические последствия. Хранение и обработка данных во внешних средах, таких как облачные решения или большие языковые модели (LLMs), такие как GPT, повышает риск утечек данных и нарушений нормативных требований.
Низкое качество данных: Неструктурированные данные часто содержат несоответствия, отсутствующие значения и избыточную информацию. Эта проблема затрудняет извлечение качественных, применимых на практике инсайтов без масштабной очистки данных.
Сложность обработки и интеграции: Анализ неструктурированных данных требует продвинутых методов, таких как обработка естественного языка (NLP) и информационный поиск. Однако многим командам не хватает необходимой технической экспертизы, что приводит к неэффективному использованию данных.
Оптимизация управления неструктурированными данными с Aparavi
Чтобы справиться с этими проблемами, поставщики сервисов управления данными, такие как Aparavi предлагают комплексную платформу данных, предназначенную для упрощения управления и использования неструктурированных данных. Вот как платформа решает ключевые болевые точки.
Поток данных в среде клиента
Данные на месте: Эта платформа позволяет предприятиям управлять данными и анализировать их без передачи во внешние среды, обеспечивая конфиденциальность данных. Платформа бесшовно интегрируется с широким спектром источников данных, включая векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus), файловые хранилища и облачные сервисы, такие как Outlook и OneDrive.
Конфиденциальность данных: Компании могут извлекать полезные сведения без компрометации конфиденциальной информации, сохраняя данные в безопасности локально. Приложения платформы развертываются там, где находятся ваши неструктурированные данные, снижая риск утечек данных.
Распределенная архитектура: Aparavi использует распределенную архитектуру данных, позволяя организациям управлять своими данными более эффективно и в масштабе. Эта архитектура устраняет необходимость в обширных серверных фермах, поскольку метаданные, векторные хранилища и индексы распределяются по узлам.
Надежная загрузка данных: Платформа поддерживает загрузку более 1 000 типов файлов и включает расширенные возможности OCR (Optical Character Recognition) для извлечения текста из изображений. Эта возможность гарантирует, что разнообразные источники данных могут быть эффективно интегрированы и проанализированы.
Агрегация данных и выполнение запросов: После загрузки неструктурированные данные агрегируются, позволяя пользователям выполнять запросы для извлечения ценных аналитических сведений. Эта возможность критически важна для выявления тенденций и проведения детального анализа.
Гранулярное владение данными и разрешения: Платформа позволяет предприятиям контролировать владение данными на гранулярном уровне, гарантируя, что только авторизованные пользователи могут получать доступ к конфиденциальной информации. Эта функция особенно важна для поддержания соответствия требованиям и защиты PII.
Действия с данными и автоматизация: Платформа включает встроенные функции, которые позволяют пользователям действовать на основе аналитических сведений непосредственно в системе. Автоматизированные процессы гарантируют, что данные остаются соответствующими требованиям и актуальными без необходимости ручного вмешательства.
Масштабируемый корпоративный RAG с Aparavi и векторной базой данных Milvus
Retrieval Augmented Generation (RAG) — это метод ИИ, который предоставляет большим языковым моделям (LLM) контекстную информацию о пользовательских запросах для генерации более релевантных и точных ответов. Этот подход может значительно смягчить проблемы галлюцинаций LLM. Он также позволяет многим приложениям на базе LLM раскрывать потенциал доменно-специфичных, проприетарных или частных наборов данных, к которым LLM ранее не имели доступа, не беспокоясь о вопросах безопасности данных.
Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, которая хранит, индексирует и извлекает миллиарды векторов. Она специально создана для производственных требований и идеально подходит для построения корпоративных систем RAG. Интегрируясь с Milvus, платформа Aparavi предлагает корпоративные решения RAG с двумя выдающимися функциями: Semantic Search Retriever и AI Data Loader.
Semantic Search Retriever
Semantic Search Retriever повышает контекстную релевантность ответов на запросы. Этот инструмент предоставляет конечную точку API semantic search, к которой можно обращаться для извлечения релевантных фрагментов данных для ИИ-проектов.
RAG как услуга для запросов информации
Как это работает: Данные загружаются, обрабатываются и сохраняются в векторной базе данных Milvus в виде векторных эмбеддингов. Когда вы выполняете запрос, он также преобразуется в векторный эмбеддинг. Затем API использует Milvus для извлечения векторных эмбеддингов, наиболее похожих на запрос, и возвращает релевантные данные.
Преимущества: Этот инструмент значительно повышает точность ответов приложений LLM. Предприятия могут выбирать эффективные векторные базы данных, такие как Milvus, и передавать данные напрямую через конвейер данных Aparavi.
AI Data Loader
AI Data Loader автоматизирует импорт данных из различных источников, включая локальные системы, облачные хранилища и внешние репозитории. Он выполняет такие задачи, как очистка данных, дедупликация и форматирование, обеспечивая хорошую подготовку данных к анализу. Затем загрузчик отправляет предварительно обработанные данные в векторную базу данных, такую как Milvus, для поиска по сходству. Полученные релевантные результаты будут переданы LLM в качестве контекста пользовательского запроса для более релевантных ответов.
AI Data Loader в конвейере
Текущие ограничения Enterprise RAG от Aparavi
Хотя Aparavi предоставляет корпоративные RAG-решения для управления неструктурированными данными, всё ещё существуют некоторые проблемы:
Значительный объем ресурсов: Поскольку Aparavi размещает платформу на стороне клиента и не передает данные наружу, объем занимаемых ресурсов может быть значительным, что потенциально влияет на производительность.
Пользовательский интерфейс: Из-за сложности платформы новым пользователям может быть непросто пройти адаптацию и ориентироваться в платформе Aparavi.
Заключение
По мере того как предприятия продолжают изучать потенциал GenAI, управление неструктурированными данными остается критически важной задачей. Организации могут оптимизировать свои AI-проекты и масштабировать приложения по мере роста бизнеса, используя передовые платформы управления данными, такие как Aparavi, и интегрируя их с высокопроизводительными векторными базами данных, такими как Milvus.
Дополнительные ресурсы
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.
ShriVarsheni R
Читать далее
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
3 Easiest Ways to Use Claude Code on Your Mobile Phone
Run Claude Code from your phone with Remote Control, Happy Coder, or SSH + Tailscale. Comparison table, setup steps, and tools for typing, memory, and parallel tasks.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.