Sinnvoller GenAI-Einsatz Storage-Infrastruktur für Wettbewerbsfähigkeit

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KI ist zu einem wichtigen Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen geworden. Mit der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Tools auf dem Markt besteht die Möglichkeit, KI in nahezu jeder Abteilung eines Unternehmens einzusetzen, um die Effizienz zu steigern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, sei es im Vertrieb, in der Produktentwicklung, im Personalwesen oder im Kundendienst.

Jede Nutzung von GenAI steht allerdings vor zwei Problemen: Sie muss ein hohes Maß an Genauigkeit und kontextbezogenes Verständnis erreichen. Wie beim Training von KI-Modellen im Allgemeinen spielen Daten eine entscheidende Rolle bei der Lösung dieser Probleme. Nachdem KI-Modelle auf riesigen Datenmengen trainiert wurden, von denen die meisten öffentlich zugänglich sind, macht interessanterweise der vergleichsweise kleine, firmeneigene Datensatz des Unternehmens, das die KI einsetzt, den größten Unterschied bei der Verbesserung von Genauigkeit und kontextbezogenem Verständnis. Wie erfolgreich ein Unternehmen bei der Implementierung von KI-Modellen unter Verwendung seiner eigenen Daten sein wird, hängt maßgeblich von der Datenspeicherinfrastruktur im Allgemeinen und der Retrieval-Augmented Generation (RAG) im Besonderen ab.

RAG

RAG nutzt Mechanismen der externen Informationsbeschaffung, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, auf zusätzliche Daten zuzugreifen und diese zu nutzen, die über ihren ursprünglichen Trainingssatz hinausgehen, was zu genaueren, aktuelleren und kontextrelevanten Antworten führt.

Bei RAG werden zunächst relevante Informationen aus zusätzlichen Quellen wie Datenbanken, Dokumenten oder dem Internet abgerufen, wenn eine Benutzeranfrage gestellt wird. Anschließend werden diese Informationen in die Eingabeaufforderung des KI-Modells integriert, sodass das Modell Antworten auf der Grundlage seines bereits vorhandenen Wissens und der neu gewonnenen Kontextdaten generieren kann.

Dieser Prozess besteht in der Regel aus vier Hauptphasen:

• 1. Indizierung: Referenzdaten werden über ein Einbettungsmodell in Vektoren umgewandelt und in einer entsprechenden Datenbank gespeichert.

• 2. Abruf: Relevante Dokumente werden auf Basis der Benutzeranfrage ausgewählt.

• 3. Anreicherung: Die abgerufenen Informationen werden in den Prompt des Modells aufgenommen.

• 4. Generierung: Das Modell erzeugt eine Ausgabe, die sowohl auf der Anfrage als auch auf dem abgerufenen Kontext basiert.

Durch die dynamische Integration relevanter Daten reduziert RAG KI-Halluzinationen erheblich, verbessert die faktische Genauigkeit und ermöglicht die Einbeziehung bereichsspezifischen Wissens, ohne dass das Modell häufig neu trainiert werden muss. Dies macht RAG besonders nützlich für Anwendungen, die aktuelle oder spezialisierte Informationen erfordern, wie Chatbots für den Kundensupport, bereichsspezifische Frage-Antwort-Systeme und Wissensmanagement-Tools für Unternehmen.

Die Rolle für Storage

Wie beschrieben, ist RAG stark auf die Fähigkeit angewiesen, große Mengen an Informationen zu speichern, zu indizieren und schnell darauf zuzugreifen, um KI-Antworten mit relevantem Kontext zu ergänzen. Die primäre Speicherkomponente in RAG-Architekturen ist in der Regel eine Vektordatenbank, die für die Speicherung und den Abruf hochdimensionaler Vektoren optimiert ist, die semantische Informationen aus Texten, Bildern oder anderen Datentypendarstellen.

Vektordatenbanken ermöglichen es RAG-Systemen, effiziente Ähnlichkeitssuchen durchzuführen und kontextuell relevante Informationen auf der Grundlage von Benutzeranfragen schnell zu identifizieren und abzurufen. Diese Datenbanken verwenden spezielle Indizierungstechniken wie Hierarchical Navigable Small World (HNSW) und Inverted File Index (IVF), um die Suche zu beschleunigen und die Genauigkeit zu erhalten.

Vektordatenbanken stellen besonders hohe Anforderungen an Speichersysteme. Bei der Auswahl einer geeigneten Speicherinfrastruktur für RAG sind daher Faktoren wie niedrige Latenzzeiten, hohe Zugriffsgeschwindigkeiten und die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, von entscheidender Bedeutung.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 17

Speichergrößen: Sascha Hempe, Datadobi

Mit der Weiterentwicklung von RAG-Systemen müssen sich die Speicherlösungen von Unternehmen an die steigenden Anforderungen der Echtzeitverarbeitung und der Generierung von Antworten mit geringer Latenz anpassen. Die hybride Multi-Cloud-Integration gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil sie Skalierbarkeit, Leistung und die Fähigkeit zur Bewältigung dynamischer Arbeitslasten bietet. Cloud-Plattformen vereinfachen die Bereitstellung und Verwaltung der für RAG-Pipelines erforderlichen Infrastruktur und ermöglichen eine nahtlose Skalierung bei wachsenden Datenmengen.

Eine korrekt konfigurierte RAG-Workflow-Bereitstellungsarchitektur wird unabhängig davon funktionieren, ob sich die Daten in einem Rechenzentrum oder in einer hybriden Multi-Cloud befinden. Eine Cloud-Edition einer Enterprise-Storage-Lösung integriert sich nahtlos in die Cloud und vereinfacht und beschleunigt den Roll-out von RAG für Unternehmen. Dies ergänzt die Arbeit der Hyperscaler, die KI-Modelle in größerem Maßstab aufbauen und das anfängliche Training der KI-Modelle durchführen.

Schlussfolgerung

Insgesamt ist die Speicherlösung eine kritische Komponente von RAG-Systemen, die sich direkt auf deren Leistung, Genauigkeit und Skalierbarkeit auswirkt. Weil diese Systeme immer größere Datenmengen verarbeiten, ist die Wahl der Speicherlösung, der Indizierungsstrategien und der Datenverwaltungstechniken von entscheidender Bedeutung für die Gewährleistung einer effizienten und effektiven Retrieval-Augmented Generation und damit für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens.

* Der Autor: James Lewis, Regional Sales Director DACH bei Infinidat

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