Potencialize sua IA generativa na AWS

No mundo orientado pelos dados de hoje, a IA generativa (GenAI) está se tornando essencial para as práticas de negócios. Ao aumentar a produtividade, reduzir os custos operacionais e oferecer experiências excecionais aos clientes, o GenAI automatiza tarefas e gera conteúdo de alta qualidade que o mantém à frente da concorrência.

O GenAI vai além da automação simples. Ele fornece insights práticos e análises preditivas que capacitam sua empresa a responder rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes conforme elas acontecem. Imagine poder prever tendências e tomar decisões informadas em tempo real – o GenAI torna isso possível.

O molho secreto? Insights proprietários da sua organização. Ao mesclar esses dados com dados públicos de grandes modelos de linguagem (LLMs), você cria uma mistura única que oferece relevância e precisão incomparáveis. Enquanto outros podem ter acesso a dados públicos semelhantes, esse combo oferece uma vantagem competitiva.

• Com a geração de recuperação aumentada (RAG), você pode combinar com segurança dados proprietários com dados públicos dinâmicos, tornando seus projetos de IA mais pertinentes do que nunca.
• Use a inferência de AI para aplicar padrões aprendidos a novos dados, possibilitando tarefas em tempo real, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural (NLP) e análise preditiva.
• O storage unificado de dados torna isso possível. Use serviços de dados integrados para aproximar o poder do GenAI dos seus dados com uma infraestrutura de dados inteligente compatível com todos os principais protocolos e ferramentas. O storage de nuvem pronto para AI não só aprimora o RAG e a inferência como também serve como uma estrutura empresarial segura para workloads da GenAI. Gerencie grandes armazenamentos de dados não estruturados de forma eficiente com storage unificado de dados e ofereça suporte a vários casos de uso com facilidade.

O GenAI é um tipo de inteligência artificial que cria rapidamente conteúdo: Texto, imagens, música, vozes de áudio, vídeos, ou código – em resposta a prompts de texto. O GenAI aprimora as funções de negócios criando novos conteúdos a partir de dados existentes. Os aplicativos GenAI são baseados em LLMs e modelos de base (FMS) pré-treinados em grandes quantidades de dados não estruturados.

Você pode personalizar esses modelos com seus dados para tarefas específicas de domínio que transformam suas operações.

• Melhore as experiências e a personalização dos clientes com chatbots e assistentes virtuais.
• Aumente a produtividade dos funcionários com pesquisa conversacional, sumarização, criação de conteúdo e geração de código.
• Otimize processos de negócios , como processamento de documentos, aumento de dados e segurança cibernética aprimorada.

RAG é um divisor de águas. Melhora os LLMs adicionando dados relevantes e autorizados de fora do seu conjunto de treinamento, garantindo respostas precisas e atuais. Isso torna os aplicativos de IA generativos mais eficazes e confiáveis, abrindo um mundo de possibilidades.

Os sistemas DA RAG funcionam em duas etapas: Primeiro, eles permitem que conjuntos de dados relevantes entrem no pipeline do GenAI fora do modelo original e, em seguida, um modelo GenAI gera respostas precisas para consultas.

A RAG, com sua capacidade de fornecer insights globais e conhecimento especializado em domínio, mantém seus aplicativos GenAI atuais e inovadores. Ele oferece uma abordagem simplificada e econômica, incorporando mecanismos de recuperação para aumentar a precisão e a relevância, incluindo os dados certos. Isso reduz riscos mantendo as informações erradas fora do pipeline de dados, tornando-as uma solução eficiente para várias aplicações.

• Melhore os motores de busca melhorando algoritmos e UIs para fornecer resultados mais precisos e relevantes.
• Melhorar os sistemas de recomendação para fornecer sugestões mais personalizadas, usando algoritmos avançados e análise de comportamento do usuário.
• Aumente os recursos dos assistentes virtuais para fornecer respostas mais precisas e personalizadas.

Aproveitar todo o potencial dos seus dados requer uma abordagem estratégica para integrar o GenAI em todas as suas operações. Aqui estão cinco capacidades para ajudar a impulsionar esforços eficazes de RAG.

Na AI, a inferência é um processo crucial que permite que uma máquina ou algoritmo tome decisões ou predições usando dados e conhecimento prévio. Ao aproveitar modelos treinados, o processo de inferência analisa novas entradas e fornece saídas valiosas, como classificar imagens, entender a linguagem ou fazer escolhas. Com a inferência, a AI pode tirar conclusões e tomar decisões mais precisas e informadas, levando a resultados mais inteligentes em aplicações do mundo real.

• Use análises em tempo real para obter insights imediatos sobre os dados à medida que eles são coletados, permitindo a tomada de decisões rápida e ações responsivas.
• Aplique manutenção preditiva para prever falhas de equipamentos, evitando avarias e prolongando períodos de vida de máquinas.
• Detecte e evite fraudes implementando técnicas avançadas para identificar e mitigar atividades enganosas, mantendo a segurança financeira e a confiança.

Os workloads de AI precisam de uma infraestrutura de storage eficaz para o gerenciamento, o storage, a utilização de GPU e a recuperação eficientes dos vastos dados necessários para treinamento e implantação de modelos de AI. O Amazon FSX para NetApp ONTAP oferece todos os recursos do ONTAP em um serviço de armazenamento nativo da AWS, simplificando o gerenciamento de dados e aprimorando a performance do workload de AI.

O FSX para ONTAP opera com serviços da AWS, como bedrock e SageMaker. Ele oferece uma base sólida para criar, dimensionar e gerenciar aplicações de AI, tratando dados com eficiência e segurança durante todo o ciclo de vida da AI.

• O alto desempenho e a baixa latência são cruciais para o treinamento e a implantação de modelos generativos de AI, que geralmente exigem acesso rápido a grandes conjuntos de dados. Em vez de distribuir seus dados e e/S em vários sistemas de arquivos, o FSX for ONTAP pode consolidar até 12 pares ou 24 nós em um único cluster. As melhorias recentes incluem capacidades de taxa de transferência mais granular com escalabilidade horizontal que dão suporte aos workloads do GenAI na AWS.
• O gerenciamento eficiente de dados é vital para lidar com conjuntos de dados extensos e saídas intermediárias geradas durante o treinamento do modelo GenAI. Ao aproveitar o FSX for ONTAP e os recursos da classificação NetApp BlueXP , Snapshot, FlexClone e FlexCache, você pode implantar e gerenciar com eficiência uma infraestrutura segura do GenAI.

• Aproveite a integração perfeita com fluxos de trabalho RAG com suporte aos protocolos NFS e S3. Essa flexibilidade significa que os modelos podem recuperar e incorporar dados relevantes de várias fontes de forma eficiente durante o processo de geração.
• Combine dados proprietários com LLMs públicas para operações RAG que fornecem consistentemente resultados relevantes e precisos.
• Escale facilmente a capacidade do sistema para lidar com conjuntos de dados RAG aprimorados sem interrupções.

• Acesse dados rapidamente com baixa latência para permitir previsões rápidas e eficientes do modelo. Isso é crucial porque as tarefas de inferência geralmente exigem respostas em tempo real ou quase real.
• Mantenha os dados consistentes e confiáveis com um sistema de arquivos robusto compatível com aplicações de inferência, que dependem de dados precisos e precisos para fazer previsões.
• Tenha confiança incorporada na proteção e segurança de dados de última geração. O FSX para ONTAP não só simplifica o backup e a recuperação de workloads de AI essenciais. Ele protege os dados usados para inferência e os mantém em conformidade. Isso reduz os riscos associados a violações de dados ou problemas regulatórios.

O Amazon bedrock é um serviço AWS totalmente gerenciado que ajuda as empresas a criar e escalar aplicativos GenAI. Ele oferece acesso a modelos de base das principais empresas de AI, permitindo que os desenvolvedores os integrem sem ter muita experiência EM ML.

• Escolha entre os principais FMS , como Amazon Titan e os do AI21 Labs, Anthropologic, cohere, Meta e Stability.ai, todos acessíveis por meio de uma API comum.
• Personalize modelos de IA para melhor atender às suas necessidades e preferências específicas.
• Obtenha respostas precisas e personalizadas do FMS usando bases de Conhecimento para Amazon bedrock. Essa capacidade RAG totalmente gerenciada permite que você enriqueça as respostas FM com dados contextuais e relevantes da empresa.
• Use recursos de segurança e privacidade para proteger informações confidenciais para operações sem riscos.

• Supere LLMs com dados específicos da sua organização para um verdadeiro diferencial competitivo.
• Personalize por meio do ajuste fino com conjuntos de dados pré-rotulados e parâmetros ou pesos personalizados, ou opte por pré-treinamento com dados brutos específicos do seu domínio para aprendizado em tempo real.
• Enriqueça modelos básicos e forneça respostas precisas aos usuários finais usando o RAG para recuperar informações de seus conjuntos de dados internos.
• Use agentes para executar tarefas de várias etapas, utilizando sistemas da empresa e fontes de dados. Por exemplo, as funções do AWS Lambda podem lidar com uma ampla gama de tarefas, desde respostas básicas de bate-papo até o processamento do produto.

O Amazon SageMaker é um serviço abrangente DE ML da AWS que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implantem MODELOS DE ML com eficiência. Ele fornece ferramentas e infraestrutura para otimizar o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos avançados de AI, facilitando o aproveitamento de todo o potencial da AI.

Use o SageMaker e o FSX for ONTAP para aprimorar os recursos de Data Processing e ML, aproveitando conexões perfeitas para obter desempenho e eficiência ideais no manuseio de grandes conjuntos de dados.

O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa inteligente que usa recursos de PNL para permitir pesquisas unificadas de conteúdo da sua empresa. Ele pode melhorar a produtividade dos funcionários, desbloquear insights para decisões baseadas em dados, reduzir os custos do Contact center e aprimorar pesquisas no aplicativo.

Melhore significativamente a qualidade dos resultados de pesquisa do Kendra, contando com o FSX for ONTAP para armazenamento rápido, gerenciamento de dados empresariais e acesso seguro.

Use o Amazon FSX for NetApp ONTAP para impulsionar aplicativos de IA generativos e alcançar resultados notáveis.

• Aprimoramento do atendimento ao cliente. Implante chatbots da GenAI para lidar com consultas de clientes, reduzindo os tempos de resposta e aumentando a satisfação do cliente. Ofereça interações mais inteligentes e eficientes, aproveitando dados compartilhados e feeds de agentes em um banco de dados vetorial no FSX for ONTAP.
• Manutenção preditiva na fabricação. Ao empregar operações RAG, os fabricantes podem reduzir o tempo de inatividade e os custos de manutenção.
• Detecção de fraudes em finanças. Use a inferência de IA para prever e prevenir transações fraudulentas, reduzindo drasticamente as perdas relacionadas à fraude.
• Solução RAG com reconhecimento de permissões. Usando o ative Directory, esta solução inteligente fornece informações com base nos níveis de acesso do usuário. Agentes de incorporação com reconhecimento de ACL armazenam dados no FSX for ONTAP para segurança e eficiência.