Basi di conoscenza per l'AI privata e architetture RAG Aiutano a sviluppare piattaforme di AI generativa.

Se consideriamo l'AI come il cervello, allora un database vettoriale (Vector DB) è la sua memoria a lungo termine.

I database tradizionali si basano sulle ricerche per parole chiave, limitandosi a verificare se il testo è identico; i database vettoriali riescono a comprendere il significato che si cela dietro le parole, non cercando le parole, ma il significato. Questa è esattamente la tecnologia alla base delle moderne basi di conoscenza per l'AI, della RAG (Retrieval-Augmented Generation) e dell'AI generativa aziendale.

Le aziende possono convertire dati non strutturati come PDF, documenti Word, fogli di calcolo Excel ed e-mail in vettori, creando una base di conoscenza che l'AI può comprendere. Quando un utente pone una domanda, il sistema converte prima la query in un vettore e successivamente cerca nel database il contenuto con il significato semantico più affine, anziché limitarsi a confrontare le parole chiave. Ciò significa che è in grado di trovare la risposta corretta anche se viene utilizzata una terminologia diversa.

Ad esempio, se un documento menziona strategia di backup o protezione dei dati e un utente chiede Come posso evitare la perdita di dati?, il database vettoriale sarà comunque in grado di stabilire che i due concetti sono semanticamente correlati e fornire la risposta più adeguata.

Pertanto, i database vettoriali consentono all'AI di andare oltre la semplice ricerca di documenti; le permettono di comprendere realmente il patrimonio informativo aziendale, sviluppando assistenti AI e basi di conoscenza private più precisi e intelligenti per le imprese.

Nell'era dell'AI generativa, il ruolo dei NAS si è evoluto: dalla tradizionale archiviazione dei file a hub di conoscenza per l'AI aziendale.

Quando le aziende adottano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la RAG e i database vettoriali, i dati non vengono più semplicemente archiviati, ma costantemente analizzati, indicizzati, recuperati e applicati, fungendo da solida base per l'AI nel rispondere alle domande e supportare i processi decisionali.

I NAS costituiscono l'infrastruttura fondamentale di questo intero processo di conoscenza dell'AI. Documenti, PDF, fogli di calcolo, e-mail, immagini e svariati altri tipi di dati possono essere archiviati a livello centrale su un NAS. Vengono quindi elaborati tramite processi di AI locali per segmentare il contenuto in frammenti semantici, generare dati di embedding e scriverli all'interno di un database vettoriale. Quando un utente pone una domanda, l'AI esegue prima una ricerca semantica all'interno della base di conoscenza aziendale, per poi interfacciarsi con un modello linguistico di grandi dimensioni al fine di generare risposte più precise e modellate sul contesto aziendale, superando i limiti della semplice ricerca per parole chiave.

L'intero flusso di lavoro per l'elaborazione della conoscenza tramite AI può essere completato internamente, senza necessità di caricare dati sensibili su cloud pubblici. Questo garantisce il perfetto equilibrio tra sicurezza dei dati e privacy, soddisfacendo al contempo i requisiti aziendali in materia di sovranità dei dati, conformità normativa e gestione delle autorizzazioni interne.

Pertanto, nelle architetture AI di nuova generazione, il NAS non è più semplicemente un dispositivo di archiviazione, ma il nucleo vitale che interconnette l'AI, i database vettoriali e il patrimonio informativo aziendale, affermandosi come la piattaforma fondamentale per le imprese che desiderano sviluppare soluzioni di Private AI.

Senza il supporto dei database vettoriali e della tecnologia RAG, persino gli LLM più potenti non riescono a comprendere il patrimonio informativo proprietario di un'azienda. Possono rispondere a domande di carattere generale, ma ignorano la documentazione di prodotto, le procedure operative standard, le specifiche tecniche o i dati dei clienti.

I dispositivi NAS ASUSTOR possono fungere da piattaforma centrale per le basi di conoscenza AI aziendali. L'implementazione di un'architettura RAG e di un database vettoriale consente all'AI di accedere istantaneamente ai documenti interni, creando una base di conoscenza AI privata esclusiva per l'azienda.

I dipendenti possono ricercare rapidamente le informazioni utilizzando il linguaggio naturale, ad esempio:
Qual è lo storico delle transazioni di questo cliente negli ultimi tre anni?
Dove si trovano i documenti tecnici del prodotto?
Qual è l'ultima versione delle SOP interne?

L'AI non è più un semplice strumento di chat, ma un gateway intelligente per la gestione del patrimonio informativo aziendale e il recupero delle informazioni, migliorando significativamente l'efficienza delle ricerche e la produttività sul lavoro.

Aspetto ancor più importante, tutti i documenti, le conoscenze e i dati risiedono all'interno del NAS aziendale, eliminando la necessità di caricarli su cloud pubblici. Ciò previene la fuga di dati riservati, garantisce la conformità normativa e assicura che tali informazioni non diventino una fonte di dati per l'addestramento o la distillazione di modelli AI esterni, realizzando a tutti gli effetti la sovranità dei dati AI aziendali.