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RAG und GenAI: Präzision dank passender Storage-Lösung
Um RAG und GenAI optimal nutzen zu können, benötigen Unternehmen die passende Storage-Lösung, um KI-Modelle durch schnellen Abruf relevanter Unternehmensdaten zu optimieren.
Generative künstliche Intelligenz (Generative AI, GenAI) hat einen Partner in einem unerwarteten Bereich der IT gefunden: Enterprise Storage. Weil Daten für die Aktivierung und Steuerung von GenAI zentral sind, hat die Storage-Infrastruktur, die alle Daten eines Unternehmens speichert, eine neue Rolle als Grundlage für Retrieval-Augmented Generation (RAG) übernommen.
RAG ist für jedes Unternehmen von großer Bedeutung, das GenAI für maßgeschneiderte Antworten auf Anfragen nutzen möchte. Es handelt sich um ein GenAI-zentriertes Framework zur Erweiterung, Verfeinerung und Optimierung der Ausgabe von KI-Modellen, wie Large Language Models (LLMs) und Small Language Models (SLMs).
RAG und Enterpries Storage
Innerhalb einer RAG-Architektur nimmt die Speicherinfrastruktur die führende Rolle ein, um die Genauigkeit von KI zu verbessern. Sie ermöglicht es Unternehmen, sicherzustellen, dass die Antworten von KI-Modellen relevant und aktuell bleiben und den richtigen Kontext berücksichtigen. Mit ihren leistungsstarken, Fähigkeiten ermöglichen KI-Modelle intelligente Chatbots und andere Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die verwendet werden, um Benutzerfragen durch Querverweise auf maßgebliche Informationsquellen zu beantworten.
Viele KI-Modelle werden zunächst mit extrem großen Datensätzen trainiert, die normalerweise öffentlich zugänglich sind. Um die Antworten auf Kundenfragen jedoch spezifisch und kontextuell korrekt für ein Unternehmen zu gestalten, sorgt RAG dafür, dass ein KI-Modell (zum Beispiel LLMs) private und proprietäre Daten aus den Datenbanken eines Unternehmens abruft und in seinen Antworten berücksichtigt. Dies ist der Schlüssel zu einer höheren Genauigkeit der KI, weil sie maßgebliche, vordefinierte interne Wissensquellen nutzt – und zwar, ohne das KI-Modell neu trainieren zu müssen, was ressourcenintensiv wäre.
CIOs und Führungskräfte, die GenAI-Projekte betreuen, können aufatmen. Dank dieser neuen Möglichkeit, die Storage-Infrastruktur zu nutzen, um KI genauer zu machen, können Unternehmen jetzt kostengünstig eine Komponente für den Informationsabruf zu GenAI-Systemen hinzufügen. Zudem können sie sich auf ihre internen Datensätze verlassen, sodass sie ihr Unternehmen nicht öffentlich Ungenauigkeiten aussetzen. Um das eigene Unternehmen fit zu machen für die KI-gestützte Zukunft sind sie in der Lage, intelligente Automatisierung mit RAG zu nutzen, um bessere, genauere und zeitnahe Antworten zu erstellen.
Ohne spezielle Ausrüstung
Ein Vorteil bei Nutzung einer RAG-Architektur ist die Tatsache, dass sie keine spezielle Ausrüstung erfordert. Hoch entwickelte Enterprise-Storage-Systeme wie InfiniBox und InfiniBox SSA sind RAG-fähig und können helfen, die Genauigkeit und Relevanz von GenAI zu verbessern.
Um RAG optimal zu nutzen, benötigen Unternehmen Speicher-Arrays mit sehr hoher Leistung sowie eine SLA-gestützte 100-protzentige Verfügbarkeit. Nie zuvor war 100-protzentige Verfügbarkeit von Unternehmensspeichern so wichtig wie in Zeiten von GenAI. Darum gilt es, Cyber-Storage-Resilienz-Funktionen in die Dateninfrastruktur zu integrieren, um die Wiederherstellung von Daten sicherzustellen, die für GenAI-Anwendungen unerlässlich sind.
Egal, ob sich die Daten alle in einem Rechenzentrum oder in einer hybriden Multi-Cloud-Konfiguration befinden, eine RAG-Architektur kann in jeder Umgebung funktionieren. Eine Cloud-Edition einer Enterprise-Storage-Lösung lässt sich nahtlos in die Cloud integrieren und vereinfacht und beschleunigt die Einführung von RAG im Unternehmen. Dies ergänzt die Arbeit der Hyperscaler, die KI-Modelle in größerem Maßstab aufbauen, um das initiale Training der KI-Modelle durchzuführen.
Warum ist RAG so wichtig für GenAI?
Selbst wenn die anfängliche Trainingsphase extrem gut verläuft, stellen KI-Modelle Unternehmen weiterhin vor Herausforderungen. Sie können allzu häufig Halluzinationen präsentieren, die im Grunde ungenaue oder irreführende Ergebnisse eines GenAI-Modells sind. Wenn es nicht über die benötigten Informationen verfügt, erfindet ein KI-Modell die Antwort, um einfach eine Antwort zu haben, auch wenn diese Antwort auf falschen Informationen basiert. Dies hat das Vertrauen der Menschen in frühe Versionen von GenAI untergraben.
„Um RAG optimal zu nutzen, benötigen Unternehmen Speicher-Arrays mit sehr hoher Leistung sowie eine SLA-gestützte 100-protzentige Verfügbarkeit. Nie zuvor war 100-protzentige Verfügbarkeit von Unternehmensspeichern so wichtig wie in Zeiten von GenAI.“
Eric Herzog, Infinidat
KI-Modelle neigen aufgrund von Verwirrung über die Terminologie dazu, ungenaue Antworten zu liefern. Sie können auch veraltete Informationen oder eine Antwort aus einer nicht autorisierten Quelle liefern. Die Implikation ist, dass der Kunde eines Unternehmens völlig falsche Informationen erhalten könnte, ohne es zu wissen.
RAG geht direkt auf diese Herausforderungen ein. Es ist eine zuverlässige Methode, um die Halluzinationen zu beseitigen und fundiertere Antworten auf Anfragen über eine GenAI-Anwendung zu gewährleisten. Das KI-Lernmodell nutzt das neue Wissen aus dem RAG-Workflow sowie seine Trainingsdaten, um wesentlich bessere Antworten zu erstellen. Das sorgt zweifelsohne für größeres Vertrauen in GenAI.
Fazit
Mit der RAG-Architektur ist Enterprise Storage zu einem wesentlichen Element in der GenAI-Bereitstellungsstrategie geworden. Unternehmen sollten ihre RAG-Pipeline kontinuierlich mit neuen, aktuellen Daten zu verfeinern, um die Genauigkeit ihrer KI-Modelle zu verbessern. RAG stellt letztlich auch eine Möglichkeit dar, die unternehmenseigenen Daten mit großem Mehrwert optimal zu nutzen. Um ihre Speichersysteme entsprechend zu optimieren, sollten sie auf branchenführende Leistung, 100-protzentige Verfügbarkeit und Cyber-Storage-Resilienz achten. Damit sind sie „RAG-bereit“.
