Tăng cường tốc độ và độ chính xác của AI

Các giải pháp AI tạo ra đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính và chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ và sản xuất. Khi nhu cầu về công nghệ AI tăng lên, nhu cầu về hiệu suất và hiệu quả cao hơn cũng tăng theo.

Trong các tình huống nhạy cảm về thời gian như phát hiện gian lận hoặc chẩn đoán y khoa, sự chậm trễ do xử lý chậm có thể dẫn đến hậu quả đáng kể. Hơn nữa, với khối lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân, các phương pháp tính toán truyền thống không còn đủ để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Tận dụng sức mạnh của thế hệ tăng cường truy xuất theo thời gian thực (RAG) từ Redis với các giải pháp cơ sở hạ tầng Dell AI Factory đã được chứng minh có thể tăng tốc đáng kể quy trình làm việc AI. Công nghệ RAG theo thời gian thực kết hợp sức mạnh của các kỹ thuật học máy với khả năng lưu trữ đệm hiệu suất cao của Redis để cung cấp thời gian truy xuất cực nhanh và kết quả chính xác, cho phép các tổ chức khai thác các cơ hội mới với tốc độ và sự linh hoạt cao hơn.

Tăng tốc độ và độ chính xác của RAG với Redis

Retrieval-augmented generation giúp các mô hình AI truy cập thông tin chuyên ngành mới nhất. Bằng cách nhúng tài liệu vào cơ sở dữ liệu vector, RAG cho phép các mô hình AI sử dụng cả cơ sở dữ liệu này và kiến ​​thức được đào tạo trước của chúng để tạo nội dung. Phương pháp này cho phép các tổ chức kết hợp các khả năng cốt lõi của các mô hình AI với các tập dữ liệu độc đáo của riêng họ, cung cấp nội dung cập nhật và có liên quan.

Các phương pháp RAG truyền thống hữu ích nhưng lại có một số thách thức. Việc tích hợp dữ liệu thời gian thực một cách hiệu quả là rất quan trọng. Các hệ thống này phụ thuộc vào kho dữ liệu có thể chậm cập nhật, có thể dẫn đến các vấn đề về độ trễ và thông tin lỗi thời. Rõ ràng là cần có các giải pháp nhấn mạnh vào hiệu suất và tính mới của dữ liệu.

Redis, được biết đến với khả năng lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ hiệu suất cao, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Đặc biệt, lưu trữ trong bộ nhớ của Redis có tính chuyển đổi cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm các giải pháp lưu trữ linh hoạt và nhanh chóng. Nó cung cấp các tính năng như chức năng cơ sở dữ liệu vector, bộ nhớ đệm ngữ nghĩa và định tuyến ngữ nghĩa, khiến nó trở thành người bạn đồng hành lý tưởng cho các ứng dụng RAG.

Redis cho phép dữ liệu được lưu trữ trong RAM, giảm đáng kể độ trễ và tăng tốc độ truy xuất dữ liệu so với các phương pháp lưu trữ dựa trên đĩa truyền thống. Khả năng này rất quan trọng đối với các ứng dụng AI yêu cầu truy cập nhanh vào khối lượng dữ liệu lớn, đảm bảo hoạt động mượt mà hơn và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

Sử dụng Redis với Dell AI Factory

Dell AI Factory cung cấp giải pháp cơ sở hạ tầng toàn diện và an toàn được tối ưu hóa cho AI, tích hợp khả năng tính toán, lưu trữ và phần mềm của Dell với các dịch vụ GPU tiên tiến. Giải pháp này cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng các trường hợp sử dụng AI một cách hiệu quả. Giải pháp này cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ hỗ trợ tích hợp liền mạch và khả năng mở rộng của các mô hình AI, đảm bảo hoạt động hiệu quả trên nhiều môi trường khác nhau, bao gồm đám mây công cộng, trung tâm dữ liệu, máy trạm, PC AI và các vị trí biên.

Các thành phần chính của Dell AI Factory bao gồm cơ sở hạ tầng hàng đầu và hệ sinh thái dịch vụ mở, được thiết kế riêng để cung cấp kết quả AI nhanh hơn bằng cách làm việc hài hòa với dữ liệu kinh doanh hiện có. Việc tích hợp các giải pháp được xác thực và tối ưu hóa này không chỉ giải quyết các yêu cầu kỹ thuật và kinh doanh mà còn tăng thêm khoảng cách kỹ năng, giúp triển khai AI dễ dàng hơn.

Tập trung vào việc tối đa hóa ngân sách và nguồn lực, Dell AI Factory giúp các doanh nghiệp cải thiện ROI và hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững bằng cách điều chỉnh đúng mức đầu tư vào AI.

Sử dụng Redis với Dell AI Factory tạo ra một nền tảng mạnh mẽ để triển khai các ứng dụng AI trong môi trường sản xuất. Bằng cách cấu hình Redis như một kho lưu trữ vector và sử dụng các tính năng định tuyến và bộ nhớ đệm ngữ nghĩa của nó để tăng cường phản hồi truy vấn và giảm độ trễ, các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng các giải pháp AI phản hồi nhanh hơn và hiệu quả hơn. Điều này mang lại nhiều lợi ích, bao gồm:

• • Xử lý dữ liệu nhanh hơn với bộ nhớ trong của Redis, cung cấp giải pháp lưu trữ nhanh hơn và linh hoạt hơn.
  • Nâng cao độ chính xác của mô hình AI bằng cách cho phép sử dụng thông tin đầu vào mới nhất và có liên quan.
  • Giảm đáng kể độ trễ thông qua khả năng truy cập RAM nhanh, cải thiện khả năng truy xuất và xử lý dữ liệu cho các mô hình AI với RAG.
  • Cải thiện thời gian phản hồi với định tuyến ngữ nghĩa và bộ nhớ đệm, cung cấp quyền truy cập nhanh vào thông tin thường được yêu cầu từ Bộ nhớ đệm thay vì truy cập vào mô hình LLM cho mỗi truy vấn.
  • Truy cập nhanh hơn, hiệu quả hơn vào dữ liệu cơ sở kiến ​​thức có liên quan nhất với khả năng tìm kiếm và tổng hợp nâng cao.
  • Khả năng mở rộng lớn hơn bằng cách cho phép lưu trữ dữ liệu theo từng phân đoạn và cho phép mở rộng theo chiều ngang trên nhiều nút.

Kết quả đã được chứng minh

Nhóm AI của Dell đã sử dụng một chatbot mẫu với RAG thời gian thực để xác thực lợi ích của nó. Họ đạt được phản hồi truy vấn nhanh hơn nhiều nhờ bộ nhớ đệm ngữ nghĩa của Redis, lưu trữ và nhanh chóng truy xuất các truy vấn đã trả lời trước đó mà không cần xử lý lại. Việc triển khai này làm nổi bật hiệu quả của Redis trong việc quản lý các truy vấn lặp lại thông qua định tuyến ngữ nghĩa dựa trên ngữ cảnh truy vấn.

Ngoài ra, Redis lưu trữ và quản lý lịch sử trò chuyện giữa LLM và người dùng. Bằng cách theo dõi lịch sử phiên, Redis có thể đề xuất các giải pháp thay thế khi các truy vấn tương tự được hỏi nhiều lần, đảm bảo sự tương tác năng động. Sự kết hợp giữa độ chính xác và tốc độ này thúc đẩy năng suất và đảm bảo người dùng nhận được câu trả lời chính xác, có liên quan đến ngữ cảnh một cách nhanh chóng, nâng cao trải nghiệm ứng dụng AI.

Một giải pháp mạnh mẽ cho doanh nghiệp

Sự phát triển của công nghệ RAG sẽ tiếp tục định hình tương lai của các ứng dụng AI. Với những tiến bộ liên tục trong các mô hình AI và khả năng xử lý dữ liệu, tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng do RAG cung cấp sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Đầu tư vào các công nghệ này ngay hôm nay giúp các tổ chức tận dụng lợi ích của AI để luôn đi trước đối thủ cạnh tranh và cung cấp các giải pháp và dịch vụ sáng tạo.

Việc áp dụng RAG thời gian thực với cơ sở hạ tầng Dell AI Factory và Redis mang lại cho doanh nghiệp những lợi ích đáng kể khi triển khai các giải pháp AI. Sự kết hợp mạnh mẽ này giúp tăng cường xử lý dữ liệu, giảm độ trễ và cải thiện độ chính xác của các mô hình AI, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng để thúc đẩy hiệu quả và đổi mới. Tìm hiểu thêm về việc đưa RAG thời gian thực vào môi trường sản xuất của bạn với Dell AI Factory và Redis tại đây.