数据与生成型人工智能的联盟，成为现代企业不可或缺的战略杠杆。整合这些元素的组织获得了前所未有的成果，将原始数据转化为宝贵洞察，以便做出明智的决策。RAG架构革新了企业获取信息的方式，促进了生成性人工智能所生成回答的无与伦比的准确性。
数据作为核心，决定了生成型人工智能（GenAI）在现代企业中的有效性。为了出色表现，这些组织必须依赖于来自多种来源的私有和最新数据，无论是结构化数据还是非结构化数据。在推理过程中，这些数据构成了获得更精准和相关结果的基础。
RAG：基准架构
RAG框架（检索增强生成）被视为最大化人工智能模型效率的重要支柱之一。这一架构通过整合企业数据增强模型能力，从而提升其准确性。高效的RAG系统部署能够保持人工智能过程持续更新。
RAG的实际优势
借助RAG，企业能够为客户或同事的请求生成更相关的自动化响应。通过访问特定和内部的数据，人工智能模型，如ChatGPT等LLM，超越其初始训练的界限。这些解决方案能够学习交叉来自权威来源的信息，从而生成可靠的答案。
有效存储基础设施的要求
存储基础设施必须是网络安全的，达到100%可用性。每一次中断都可能给企业造成重大损失。灵活且经济的解决方案是必需的，尤其是在多云的混合环境中，这已成为许多大型企业的标准。
延迟与性能
选择低延迟的存储解决方案至关重要。基础设施的性能和可靠性决定了人工智能项目在生产模式下的成功。一个好的存储系统必须保证通过多个供应商和不同环境的即时数据访问。
人工智能模型的转型
语义学习是人工智能演变中的重要方面。此过程为人工智能系统增添了之前的知识，同时整合了新数据。在推理阶段，模型应用其知识妥善处理数据的背景，从而避免理解错误。
与大型云服务商的互联互通
企业必须准备好面对现实：并不是所有企业都具备启动一个LLM的资源。与大型云服务商的合作变得至关重要。这一联盟为企业提供了大规模存储能力，以应对愈发增长的人工智能需求。
PB级存储
优质的PB级企业存储是必要的，甚至对于中型组织也是如此。该选项保证了在快速发展的人工智能技术面前的灵活性。将您的存储基础设施转变为一个动态平台，帮助您的企业与市场的持续创新保持一致。
总之，数据与生成型人工智能的结合为企业转型提供了无与伦比的机遇，推动其走向一个充满希望的技术未来。在战略方面，安全性和数据优化仍然是当今面临的核心挑战。
关于数据与生成型人工智能结合的常见问题：一种成功的战略
向量数据库如何改善生成型人工智能？
向量数据库能够存储结构化和非结构化数据，这对于生成型人工智能生成准确且相关的响应至关重要，使其能够访问最新且特定于企业的信息。
RAG架构在生成型人工智能中的作用是什么？
RAG架构（检索增强生成）使人工智能模型能够利用相关数据以提升生成响应的准确性，确保用户获得最合适的信息。
拥有网络安全的存储基础设施对于生成型人工智能为何至关重要？
网络安全的存储基础设施能够保护关键数据，并确保操作持续不中断，这对于生成型人工智能在企业环境中的正常运作至关重要。
生成型人工智能存储系统的延迟要求是什么？
存储系统必须提供最低延迟，以确保当人工智能项目进入生产模式时，能够保持高性能，确保用户问题能够获得即时反馈。
企业如何确保其人工智能模型不会生成虚假信息？
企业必须在人工智能推理过程中整合来自可靠且相关来源的数据，以确保模型不仅理解语言，还理解适当的上下文，从而避免产生理解错误。
持续更新数据对生成型人工智能的重要性是什么？
持续更新数据能够确保生成型人工智能保持准确性和相关性，融入最新信息，以满足用户不断变化的需求。
中型企业为何应考虑PB级存储？
面对快速发展的人工智能，中型企业必须预见数据增长，并采用PB级存储，以有效管理为高效人工智能所需的数据量。
RAG的高效部署如何有利于企业？
高效的RAG部署整合不同的数据源，以保持人工智能系统的更新，从而能为客户请求生成更精准的答案，从而提高客户满意度和运营效率。
