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
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.