Les entreprises doivent choisir entre optimiser les grands modèles de langage (LLM) par un réglage fin ou les améliorer grâce au RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Le RAG intègre les données propriétaires d’une organisation à un LLM, permettant ainsi d’accéder en temps réel à des informations actuelles et pertinentes. Cette méthode enrichit les réponses des LLM avec des données internes actualisées, garantissant des résultats précis et pertinents. En revanche, le réglage fin affine les performances des LLM pour des tâches spécifiques en les réentraînant sur des ensembles de données ciblées.

Processus RAG

Le processus RAG comporte plusieurs étapes clés :

• Ingestion du contenu : Les données non structurées (vidéos, fichiers audio, emails) et structurées sont transformées en vecteurs et stockées dans une base de données vectorielle.

• Traitement des requêtes : Lorsqu’une requête est reçue, le système récupère le contenu pertinent basé sur ces vecteurs.

• Génération de réponses : Le contenu récupéré guide le LLM pour générer une réponse fondée sur des sources de données faisant autorité, améliorant ainsi la fiabilité et la pertinence des résultats.

Architecture de déploiement de workflow RAG d’Infinidat

Infinidat a introduit une architecture de workflow RAG innovante, s’appuyant sur les systèmes de stockage InfiniBox® et InfiniBox™ SSA. Cette solution permet aux modèles d’IA d’accéder à des données structurées et non structurées en temps réel, améliorant ainsi la précision et la pertinence des réponses générées.

Traditionnellement, les modèles d’IA reposent sur des données pré-entraînées, souvent obsolètes ou incomplètes, ce qui conduit à des « hallucinations » de l’IA. L’architecture RAG d’Infinidat résout ce problème en permettant aux modèles d’IA de récupérer dynamiquement les données actualisées des systèmes de stockage de l’entreprise.

La solution RAG d’Infinidat s’intègre de manière transparente dans les environnements hybrides multi-cloud, garantissant que les modèles d’IA ont toujours accès aux données les plus récentes et les plus pertinentes. Cela permet de réduire significativement le risque d’inexactitudes dans les réponses de l’IA et d’optimiser les charges de travail d’IA sans compromettre les performances ou la sécurité.

Un cadre éprouvé pour accélérer le succès de l’IA

Mainline propose des solutions axées sur les données et l’IA à toutes les étapes du parcours. Leur approche englobe plusieurs phases stratégiques :

• Identifier et traiter les silos de données : Mainline utilise des stratégies d’intégration de données basées sur l’IA pour démanteler les silos de données et faciliter la consolidation de sources de données disparates dans un cadre cohérent.

• Réarchitecture des plateformes de stockage pour la préparation à l’IA : Mainline aide à moderniser les plateformes de stockage pour répondre aux exigences élevées des charges de travail d’IA, garantissant ainsi des performances et une évolutivité accrues.

• Découvrir et hiérarchiser les cas d’utilisation de l’IA : Mainline collabore avec les organisations pour identifier les domaines où l’IA peut apporter des avantages tangibles, tels que la maintenance prédictive ou la personnalisation des clients.

• Mise en œuvre et opérationnalisation des solutions d’IA : Mainline supervise le processus de mise en œuvre de bout en bout, établissant des cadres d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps) pour assurer la performance et l’adaptabilité continues des modèles.

Mainline, partenaire Premier Infinidat, a reçu six prix prestigieux dans le cadre des Channel Partner Awards Infinidat 2024. Pour plus d’information, visitez le communiqué de presse.

Infinidat fournit aux entreprises une architecture de stockage primaire et secondaire centrée sur la plateforme InfiniVerse®. Pour plus d’information, visitez www.infinidat.com.