Boostez votre IA générative sur AWS

Dans un monde data-driven, l'IA générative devient incontournable dans les pratiques commerciales. En stimulant la productivité, en réduisant les coûts opérationnels et en offrant des expériences client exceptionnelles, l'IA générative automatise les tâches et génère du contenu de haute qualité qui vous permet de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

L'IA générative va au-delà de l'automatisation. Elle fournit des informations exploitables et des fonctionnalités d'analytique prédictive qui permettent à votre entreprise de répondre rapidement aux évolutions du marché et aux besoins des clients. Et si vous pouviez prédire les tendances et prendre des décisions éclairées en temps réel ? Avec l'IA générative, c'est possible.

L'ingrédient secret ? Les informations propriétaires de votre entreprise. En les fusionnant avec des données publiques provenant de grands modèles de langage, vous créez un mélange qui offre une pertinence et une précision inégalées. Cette combinaison vous donne un avantage compétitif sur les entreprises qui accèdent à des données publiques similaires.

• Grâce à la génération augmentée par récupération (RAG), vous pouvez combiner en toute sécurité des données propriétaires et des données publiques dynamiques afin de rendre vos projets d'IA plus pertinents que jamais.
• Utilisez l'inférence d'IA pour appliquer des modèles appris à de nouvelles données afin de permettre des tâches en temps réel comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et l'analytique prédictive.
• Avec le stockage unifié des données, c'est possible. Utilisez des services de données intégrés en exploitant la puissance de l'IA générative pour vos données grâce à une infrastructure intelligente de données qui prend en charge tous les principaux protocoles et outils. Le stockage cloud prêt pour l'IA améliore la génération augmentée par récupération et l'inférence tout en servant de framework d'entreprise sécurisé pour les workloads d'IA générative. Gérez efficacement de vastes magasins de données non structurées grâce au stockage unifié des données et prenez aisément en charge de nombreux cas d'usage.

L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui crée rapidement du contenu (texte, images, musique, voix audio, vidéos ou code) en réponse à des invites de texte. Elle améliore les fonctions métier en créant du contenu à partir de données existantes. Les applications d'IA générative sont optimisées par de grands modèles de langage et des modèles de fondation préentraînés sur de grandes quantités de données non structurées.

Vous pouvez personnaliser ces modèles avec vos données pour effectuer des tâches spécifiques à un domaine qui transforment vos opérations.

• Meilleures expérience client et personnalisation grâce aux chatbots et assistants virtuels.
• Meilleure productivité des employés avec la recherche conversationnelle, le résumé, la création de contenu et la génération de code.
• Optimisation des processus métier, tels que le traitement de documents et l'augmentation de la volumétrie, tout en améliorant la cybersécurité.

La génération augmentée par récupération change la donne. Elle améliore les grands modèles de langage en ajoutant des données pertinentes de référence ne provenant pas de leur kit d'entraînement, garantissant ainsi des réponses précises et actuelles. En rendant les applications d'IA générative plus efficaces et plus fiables, cette approche ouvre un monde de possibilités.

Les systèmes RAG fonctionnent en deux étapes : d'abord, ils permettent aux datasets pertinents d'entrer dans le pipeline d'IA générative en dehors du modèle d'origine, puis un modèle d'IA générative génère des réponses précises aux demandes.

Vos applications d'IA générative restent toujours à jour et innovantes grâce à la capacité de la génération augmentée par récupération à fournir des informations exploitables globales et des connaissances spécialisées. Son approche économique et rationalisée basée sur l'intégration des mécanismes de récupération améliore la précision et la pertinence en incluant les bonnes données. Cette solution répond aux besoins de diverses applications, car elle réduit les risques en évitant la présence de mauvaises informations dans le pipeline de données.

• Optimisation des moteurs de recherche en améliorant les algorithmes et les interfaces utilisateur pour fournir des résultats plus précis et plus pertinents.
• Amélioration des systèmes de recommandation pour fournir des suggestions plus personnalisées à l'aide d'algorithmes avancés et de l'analyse du comportement des utilisateurs.
• Optimisation des fonctionnalités des assistants virtuels pour des réponses plus précises et plus personnalisées.

Pour exploiter tout le potentiel de vos données, vous devez adopter une approche stratégique permettant d'intégrer l'IA générative dans vos opérations. Voici cinq fonctionnalités qui vous aideront à atteindre cet objectif.

Dans le domaine de l'IA, l'inférence est un processus crucial qui permet à une machine ou à un algorithme de prendre des décisions ou de réaliser des prédictions à l'aide de données et de connaissances préalables. Grâce aux modèles entraînés, le processus d'inférence analyse les nouvelles entrées et fournit des résultats précieux, tels que la classification des images, la compréhension du langage ou la sélection. Avec l'inférence, l'IA peut tirer des conclusions et prendre des décisions plus précises et avisées, ce qui permet d'obtenir des résultats plus intelligents pour les applications du monde réel.

• Utilisez l'analytique en temps réel pour une visibilité immédiate sur les données au fur et à mesure de leur collecte, ce qui accélère la prise de décision tout en améliorant la réactivité.
• Appliquez la maintenance prédictive pour prévoir les défaillances de l'équipement afin de prévenir les pannes et de prolonger la durée de vie des machines.
• Détectez et prévenez la fraude en mettant en œuvre des techniques avancées d'identification et d'atténuation des activités trompeuses afin d'assurer la sécurité financière et la confiance.

Les workloads d'IA ont besoin d'une infrastructure de stockage efficace pour optimiser la gestion, le stockage et le taux d'utilisation du processeur graphique, ainsi que pour récupérer les grandes quantités de données requises pour l'entraînement et le déploiement des modèles d'IA. Amazon FSx pour NetApp ONTAP inclut toutes les fonctionnalités d'ONTAP dans un service de stockage AWS natif, ce qui simplifie la gestion des données tout en améliorant les performances des workloads d'IA.

FSx pour ONTAP fonctionne avec des services AWS tels que Bedrock et SageMaker. Il offre un socle solide pour créer, faire évoluer et gérer des applications d'IA, tout en traitant les données de manière efficace et sécurisée tout au long du cycle de vie de l'IA.

• De hautes performances et une faible latence sont essentielles pour l'entraînement et le déploiement des modèles d'IA générative, qui requièrent souvent un accès rapide à des datasets volumineux. Au lieu de distribuer vos données et vos E/S entre plusieurs systèmes de fichiers, FSx pour ONTAP peut consolider jusqu'à 12 paires, ou 24 nœuds, dans un seul cluster. Les améliorations récentes incluent des capacités de débit scale-out plus granulaires qui prennent en charge vos workloads d'IA générative dans AWS.
• La gestion efficace des données est essentielle pour les datasets volumineux et les résultats intermédiaires générés lors de l'entraînement des modèles d'IA générative. En exploitant FSx pour ONTAP et les fonctionnalités de classification NetApp BlueXP, Snapshot, FlexClone et FlexCache, vous pouvez déployer et gérer efficacement une infrastructure sécurisée d'IA générative.

• Profitez d'une intégration transparente avec les workflows de génération augmentée par récupération grâce à la prise en charge des protocoles NFS et Simple Storage Service. Cette flexibilité permet aux modèles de récupérer et d'intégrer efficacement les données pertinentes provenant de diverses sources pendant le processus de génération.
• Associez les données propriétaires aux grands modèles de langage publics pour les opérations de génération augmentée par récupération qui fournissent de manière cohérente des résultats pertinents et précis.
• Faites évoluer facilement la capacité de votre système pour gérer l'augmentation des datasets de génération augmentée par récupération sans interrompre l'activité.

• Accédez rapidement aux données avec une faible latence pour établir des prévisions de modèles rapides et efficaces. Cette capacité est essentielle, car les tâches d'inférence nécessitent souvent des réponses en temps réel ou quasi réel.
• Maintenez la cohérence et la fiabilité des données grâce à un système de fichiers robuste qui prend en charge les applications d'inférence dont les prévisions reposent sur des données précises.
• Bénéficiez d'une fiabilité intégrée grâce à une protection et une sécurité des données de pointe. Non seulement FSx pour ONTAP simplifie la sauvegarde et la restauration des workloads d'IA stratégiques, mais il protège les données utilisées pour l'inférence tout en assurant leur conformité. Il réduit ainsi les risques associés aux violations de données ou aux problèmes réglementaires.

Amazon Bedrock est un service AWS entièrement géré qui aide les entreprises à créer et à faire évoluer des applications d'IA générative. Il permet d'accéder aux modèles de fondation des plus grandes entreprises d'IA, et les développeurs peuvent intégrer ces modèles sans posséder d'expertise poussée du machine learning.

• Choisissez parmi les principaux modèles de fondation comme Amazon Titan et ceux d'AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta et Stability.ai, tous accessibles via une API commune.
• Personnalisez les modèles d'IA pour mieux répondre à vos besoins et préférences spécifiques.
• Obtenez des réponses précises et personnalisées des modèles de fondation à l'aide des bases de connaissances pour Amazon Bedrock. Cette fonctionnalité entièrement gérée de génération augmentée par récupération vous permet d'enrichir les réponses des modèles de fondation avec les données contextuelles et pertinentes de votre entreprise.
• Utilisez les fonctionnalités de sécurité et de confidentialité pour protéger les informations sensibles et garantir la continuité des opérations.

• Optimisez les grands modèles de langage avec les données spécifiques à votre entreprise pour bénéficier d'un véritable avantage compétitif.
• Utilisez un réglage précis pour la personnalisation avec des datasets préétiquetés et des paramètres ou pondérations personnalisés, ou optez pour un préentraînement avec des données brutes spécifiques à votre domaine pour l'apprentissage en temps réel.
• Enrichissez les modèles de base et fournissez aux utilisateurs finaux des réponses précises en utilisant la génération augmentée par récupération pour récupérer des informations à partir de vos datasets internes.
• Utilisez des agents pour exécuter des tâches en plusieurs étapes en vous appuyant sur les systèmes et les sources de données de l'entreprise. Par exemple, les fonctions Lambda d'AWS peuvent gérer un large éventail de tâches, des réponses de chat de base au traitement des commandes produit.

Amazon SageMaker est un service complet de machine learning AWS qui permet aux développeurs et aux data scientists de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning efficacement. Il fournit des outils et une infrastructure qui rationalisent le développement, l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA avancés, ce qui permet d'exploiter tout le potentiel de l'IA en toute simplicité.

Utilisez SageMaker et FSx pour ONTAP afin d'améliorer les fonctionnalités de traitement des données et de machine learning en exploitant des connexions transparentes pour des performances et une efficacité optimales dans la gestion de datasets volumineux.

Amazon Kendra est un service de recherche intelligent qui utilise des fonctionnalités de traitement du langage naturel pour permettre des recherches unifiées dans le contenu de votre entreprise. Il permet également d'améliorer la productivité des employés, de prendre des décisions data-driven, de réduire les coûts des centres de contact et d'améliorer les recherches au sein des applications.

Améliorez considérablement la qualité des résultats de recherche Kendra en vous appuyant sur FSx pour ONTAP afin d'assurer un stockage rapide, une gestion des données métier et un accès sécurisé.

Utilisez Amazon FSx pour NetApp ONTAP pour optimiser les applications d'IA générative et obtenir des résultats exceptionnels.

• Amélioration du service client. Déployez des chatbots d'IA générative pour gérer les demandes client afin de réduire les temps de réponse et d'améliorer la satisfaction client. Exploitez des flux d'agents et de données partagés dans une base de données vectorielle sur FSx pour ONTAP pour proposer des interactions plus intelligentes et plus efficaces.
• Maintenance prédictive dans le secteur industriel. Les opérations de génération augmentée par récupération aident les fabricants à réduire les interruptions et les coûts de maintenance.
• Détection des fraudes financières. Utilisez l'inférence d'IA pour prédire et prévenir les transactions frauduleuses afin de réduire considérablement les pertes liées aux fraudes.
• Solution de génération augmentée par récupération compatible avec les autorisations. Grâce à Active Directory, cette solution efficace fournit des informations basées sur les niveaux d'accès des utilisateurs. Les agents d'intégration compatibles avec les listes de contrôle d'accès stockent les données sur FSx pour ONTAP à des fins de sécurité et d'efficacité.