Leistungsstarke generative KI auf AWS

In der datenfokussierten Welt von heute wird die generative KI (GenAI) für Geschäftspraktiken zunehmend unverzichtbar. GenAI steigert die Produktivität, senkt die Betriebskosten und sorgt für eine außergewöhnliche Anwendererfahrung. So automatisiert sie Aufgaben und generiert hochwertige Inhalte, mit denen Sie den Vorsprung vor den Mitbewerbern behaupten.

GenAI geht über die einfache Automatisierung hinaus. Sie bietet verwertbare Erkenntnisse und prädiktive Analysen, damit Ihr Unternehmen umgehend auf Marktveränderungen und Kundenbedürfnisse reagieren kann. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Trends vorhersagen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen – GenAI macht das möglich.

Die Geheimzutat? Die proprietären Erkenntnisse Ihres Unternehmens. Wenn Sie diese Erkenntnisse mit öffentlichen Daten aus großen Sprachmodellen (LLMs) zusammenführen, entsteht eine einzigartige Mischung, die unvergleichliche Relevanz und Präzision bietet. Andere haben vielleicht Zugriff auf ähnliche öffentliche Daten, aber mit dieser Kombination haben Sie einen echten Wettbewerbsvorteil.

• Mit Retrieval Augmented Generation (RAG) können Sie proprietäre Daten und dynamische öffentliche Daten sicher mischen, damit Ihre KI-Projekte relevanter denn je sind.
• Nutzen Sie KI-Inferenz, um erlernte Muster auf neue Daten anzuwenden und so Echtzeitaufgaben wie Bilderkennung, NLP (Natural Language Processing) und prädiktive Analysen zu ermöglichen.
• Unified Storage macht es möglich. Nutzen Sie integrierte Datenservices, um das Potenzial von GenAI näher zu Ihren Daten zu bringen – mit einer intelligenten Dateninfrastruktur, die alle wichtigen Protokolle und Tools unterstützt. KI-fähiger Cloud-Storage verbessert nicht nur RAG und Inferenz, sondern dient auch als sicheres Unternehmens-Framework für GenAI-Workloads. Managen Sie große Mengen unstrukturierter Daten effizient mit Unified Storage und unterstützen Sie zahlreiche Anwendungsfälle.

GenAI ist eine Art künstliche Intelligenz, die in kürzester Zeit Inhalte erzeugt – Text, Bilder, Musik, Audiostimmen, Videos oder Code – als Antwort auf Text-Prompts. GenAI verbessert die Geschäftsfunktionen durch Erstellung neuer Inhalte aus vorhandenen Daten. GenAI-Applikationen basieren auf LLMs und Foundation Models (FMs), die für enorme Mengen unstrukturierter Daten vortrainiert sind.

Sie können diese Modelle mit Ihren Daten für fachspezifische Aufgaben anpassen, die Ihre Abläufe transformieren.

• Verbessern Sie die Kundenerfahrung und Personalisierung mit Chatbots und virtuellen Assistenten.
• Steigern Sie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter durch Konversationssuche, Zusammenfassungen, Content-Erstellung und Codegenerierung.
• Optimieren Sie Geschäftsprozesse wie Dokumentenverarbeitung, Datenerweiterung und verbesserte Cybersicherheit.

RAG ist ein Game-Changer. Sie verbessert LLMs, indem sie relevante, maßgebliche Daten von außerhalb ihres Trainingssatzes hinzufügt und so genaue und aktuelle Antworten gewährleistet. Dadurch werden generative KI-Applikationen effektiver und zuverlässiger und eröffnen vielfältige Möglichkeiten.

RAG-Systeme arbeiten in zwei Schritten: Zunächst können relevante Datensätze außerhalb des Originalmodells in die GenAI-Pipeline gelangen; dann generiert ein GenAI-Modell genaue Antworten auf Anfragen.

Mit der RAG können Sie globale Einblicke gewinnen und fachspezifisches Wissen erlangen. Damit bleiben Ihre GenAI-Applikationen auf dem neuesten Stand und innovativ. Sie bietet einen kostengünstigen, optimierten Ansatz durch die Integration von Abrufmechanismen, die durch Einbeziehung der richtigen Daten Genauigkeit und Relevanz erhöhen. Da die falschen Informationen in der Daten-Pipeline verbleiben, werden Risiken verringert, was RAG zu einer effizienten Lösung für verschiedene Applikationen macht.

• Verbessern Sie Suchmaschinen durch bessere Algorithmen und UIs, um genauere und relevantere Ergebnisse zu liefern.
• Verbessern Sie Empfehlungssysteme mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen und Analyse des Benutzerverhaltens, um stärker personalisierte Vorschläge bereitzustellen.
• Steigern Sie die Möglichkeiten virtueller Assistenten, um genauere und personalisierte Antworten zu liefern.

Um das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen, ist ein strategischer Ansatz zur Integration von GenAI in Ihre gesamten Betriebsabläufe erforderlich. Mit den folgenden fünf Funktionen können Sie RAG-Aktivitäten effektiver gestalten.

Bei KI ist Inferenz ein entscheidender Prozess, der einer Maschine oder einem Algorithmus ermöglicht, Entscheidungen oder Vorhersagen anhand von Daten und früherem Wissen zu treffen. Im Inferenzprozess werden neue Eingaben anhand trainierter Modelle analysiert und wertvolle Ausgaben geliefert, wie zum Beispiel das Klassifizieren von Bildern, das Verstehen von Sprache oder das Treffen von Entscheidungen. Mithilfe von Inferenz kann KI Schlüsse ziehen, genauere und fundiertere Entscheidungen treffen und so intelligentere Ergebnisse in realen Applikationen erzielen.

• Nutzen Sie Echtzeitanalysen für unmittelbare Einblicke in Daten bei der Erfassung. Dies ermöglicht schnelle Entscheidungen und Reaktionen.
• Vorausschauende Wartung zur Vorhersage von Anlagenausfällen, Vermeidung von Ausfällen und Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen.
• Erkennen und verhindern Sie Betrug durch die Implementierung fortschrittlicher Techniken, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu mildern und finanzielle Sicherheit und Vertrauen zu erhalten.

KI-Workloads benötigen eine effektive Storage-Infrastruktur für effizientes Management, Storage, GPU-Auslastung und den Abruf der umfangreichen Daten, die für das Training und die Implementierung von KI-Modellen erforderlich sind. Amazon FSx for NetApp ONTAP bietet alle Funktionen von ONTAP in einem nativen AWS-Storage-Service. Dadurch werden das Datenmanagement vereinfacht und die KI-Workload-Performance verbessert.

FSx for ONTAP lässt sich mit AWS-Services wie Bedrock und SageMaker betreiben. Der Service bietet eine solide Grundlage, um KI-Applikationen aufzubauen, zu skalieren und zu managen. So können Daten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg effizient und sicher verarbeitet werden.

• Eine hohe Performance und niedrige Latenz sind entscheidend für das Training und die Implementierung generativer KI-Modelle, die oft einen schnellen Zugriff auf große Datensätze erfordern. Anstatt Ihre Daten und I/O auf mehrere Filesystems zu verteilen, kann FSx for ONTAP bis zu 12 Paare oder 24 Nodes innerhalb eines einzigen Clusters konsolidieren. Zu den neuesten Verbesserungen zählen granularere Scale-out-Durchsatzkapazitäten, die Ihre GenAI-Workloads in AWS unterstützen.
• Ein effizientes Datenmanagement ist von entscheidender Bedeutung für die Handhabung der umfangreichen Datensätze und Zwischenergebnisse, die während des GenAI-Modelltrainings generiert werden. Durch die Nutzung von FSx for ONTAP und der Funktionen von NetApp BlueXP Klassifizierung, Snapshot, FlexClone und FlexCache können Sie eine sichere GenAI-Infrastruktur effektiv implementieren und managen.

• Profitieren Sie von der nahtlosen Integration mit RAG-Workflows dank Unterstützung für NFS- und S3-Protokolle. Dank dieser Flexibilität können Modelle relevante Daten aus verschiedenen Quellen während des Generierungsprozesses effizient abrufen und einbinden.
• Kombinieren Sie proprietäre Daten mit öffentlichen LLMs für RAG-Vorgänge, die stets relevante und genaue Ausgaben liefern.
• Durch die einfache Skalierung der Systemkapazität können Sie mehr RAG-Datensätze unterbrechungsfrei verarbeiten.

• Schneller Datenzugriff mit niedriger Latenz ermöglicht schnelle und effiziente Modellprognosen. Das ist entscheidend, da für die Inferenzaufgaben häufig Antworten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erforderlich sind.
• Sie erhalten die Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten mit einem robusten Filesystem, das Inferenz-Apps unterstützt, die für Vorhersagen auf präzise und genaue Daten angewiesen sind.
• Sie bekommen eine Lösung, der Sie vertrauen können, mit hochmoderner Datensicherung und Sicherheit. FSx for ONTAP vereinfacht nicht nur Backup und Recovery kritischer KI-Workloads, sondern schützt auch die für die Inferenz verwendeten Daten und erhält ihre Compliance. So werden die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und gesetzlichen Vorschriften reduziert.

Amazon Bedrock ist ein vollständig gemanagter AWS-Service, mit dem Unternehmen GenAI-Applikationen erstellen und skalieren können. Er bietet Zugriff auf Basismodelle von führenden KI-Unternehmen und ermöglicht Entwicklern die Integration dieser Modelle ohne umfangreiches ML-Know-how.

• Wählen Sie aus führenden FMs wie Amazon Titan und denen von AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta und Stability.ai aus – alle über eine gemeinsame API zugänglich.
• Passen Sie KI-Modelle an, damit sie optimal auf Ihre spezifischen Anforderungen und Vorlieben abgestimmt sind.
• Sie erhalten präzise, individuelle Antworten von FMs mithilfe von Knowledge Bases für Amazon Bedrock. Diese vollständig gemanagte RAG-Funktion ermöglicht es Ihnen, FM-Antworten mit kontextbezogenen und relevanten Unternehmensdaten zu bereichern.
• Verwenden Sie Sicherheits- und Datenschutzfunktionen, um sensible Informationen für risikolosen Betrieb zu schützen.

• Optimieren Sie LLMs mit Ihren unternehmensspezifischen Daten, um einen echten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
• Optimieren Sie Ihre Einstellungen mit vordefinierten Datensätzen und benutzerdefinierten Parametern oder Gewichtungen, oder entscheiden Sie sich für ein Vortraining mit spezifischen Rohdaten Ihrer Domäne für Learning in Echtzeit.
• Verbessern Sie die Basismodelle und bieten Sie Endbenutzern genaue Antworten mithilfe von RAG zum Abrufen von Informationen aus Ihren internen Datensätzen.
• Verwenden Sie Agenten für Aufgaben mit mehreren Schritten und nutzen Sie dazu Unternehmenssysteme und -datenquellen. AWS Lambda-Funktionen können beispielsweise eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen, von einfachen Chat-Antworten bis hin zur Produktauslieferung.

Amazon SageMaker ist ein umfassender AWS-ML-Service, mit dem Entwickler und Data Scientists ML-Modelle effizient erstellen, trainieren und implementieren können. Die Tools und die Infrastruktur, mit denen die Entwicklung, das Training und die Implementierung fortschrittlicher KI-Modelle optimiert werden, erleichtern es Ihnen, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Mit SageMaker und FSx for ONTAP verbessern Sie die Datenverarbeitung und ML-Funktionen. Dank nahtloser Verbindungen sind optimale Performance und Effizienz bei der Verarbeitung großer Datensätze möglich.

Amazon Kendra ist ein intelligenter Suchservice, der mithilfe von NLP-Funktionen eine einheitliche Suche nach Unternehmensinhalten ermöglicht. Er kann die Mitarbeiterproduktivität erhöhen, Erkenntnisse für datenfokussierte Entscheidungen hervorbringen, die Kosten für Contact Center senken und die In-App-Suche verbessern.

Die Qualität der Kendra-Suchergebnisse wird deutlich verbessert, wenn FSx for ONTAP für schnellen Storage, Enterprise-Datenmanagement und sicheren Zugriff eingesetzt wird.

Amazon FSX for NetApp ONTAP unterstützt generative KI-Applikationen und erzielt bemerkenswerte Ergebnisse.

• Verbesserung des Kundenservices: Mit GenAI-Chatbots können Sie Kundenanfragen bearbeiten, Reaktionszeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern. Ermöglichen Sie intelligentere und effizientere Interaktionen durch die Nutzung gemeinsamer Daten und Agenten-Feeds in einer Vektordatenbank auf FSx for ONTAP.
• Vorausschauende Wartung in der Fertigung. Durch den Einsatz von RAG-Operationen können Hersteller Ausfallzeiten und Wartungskosten reduzieren.
• Betrugserkennung im Finanzwesen. Nutzen Sie KI-Inferenz, um betrügerische Transaktionen vorherzusagen und zu verhindern und die Verluste im Zusammenhang mit Betrug drastisch zu verringern.
• An Zugriffsrechten orientierte RAG-Lösung. Mithilfe von Active Directory liefert diese clevere Lösung Informationen basierend auf Benutzerzugangsstufen. ACL-fähige Einbettungsagenten speichern Daten auf FSx for ONTAP für Sicherheit und Effizienz.