Мы используем cookie-файлы, чтобы улучшить эту веб-страницу. Ознакомьтесь с Политикой в отношении cookie-файлов .

Что такое векторная база данных?

Если рассматривать ИИ как мозг, то векторная база данных (Vector DB) является его долговременной памятью.

Традиционные базы данных используют поиск по ключевым словам, сравнивая только совпадение текста; векторные базы данных способны понимать смысл, скрытый за словами. Они ищут не «слова», а «значение». Именно эта технология является ключевой основой современных баз знаний ИИ, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и корпоративного генеративного ИИ.

Компании могут преобразовывать неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, документы Word, электронные таблицы Excel и электронные письма, в векторные представления, создавая базу знаний, понятную для ИИ. Когда пользователь задаёт вопрос, система сначала преобразует запрос в вектор, а затем выполняет поиск в базе данных, находя информацию с наиболее близким семантическим значением, а не просто сравнивая ключевые слова. Это позволяет находить точные ответы даже в случаях, когда используются разные формулировки.

Например, если в документе указаны такие понятия, как «стратегия резервного копирования» или «защита данных», а пользователь задаёт вопрос: «Как избежать потери данных?», векторная база данных сможет определить семантическую связь между этими понятиями и предоставить наиболее подходящий ответ.

Таким образом, векторные базы данных позволяют ИИ не просто выполнять поиск по документам, а действительно понимать корпоративные знания. Это дает возможность создавать более точных и интеллектуальных ИИ-ассистентов, а также частные базы знаний для бизнеса.

data_protection

Что представляет собой архитектура RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с расширенным поиском) — это технология искусственного интеллекта, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) выполнять поиск внешних источников знаний перед формированием ответа, а затем генерировать ответ на основе найденной информации. Основная цель RAG — предоставить ИИ доступ не только к знаниям, полученным в процессе обучения модели, но и к актуальным, специализированным или внутренним корпоративным данным для более точного ответа на запросы пользователей. Это снижает риск возникновения «галлюцинаций» ИИ — генерации недостоверной или ошибочной информации — и повышает точность, надежность и возможность отслеживания источников ответов.

Представим ситуацию: сотруднику задают вопрос о спецификации продукта. Если он отвечает исключительно на основе ранее полученных знаний, существует риск предоставить неточную информацию. Но если он сначала обращается к актуальной технической документации, а затем формирует ответ на основе найденных данных, точность и надежность ответа значительно повышаются. Именно по такому принципу работает архитектура RAG.

data_protection

ASUSTOR NAS — это не только надежное хранилище данных, но и интеллектуальный центр корпоративных знаний для решений на базе ИИ

В эпоху генеративного ИИ NAS больше не является просто системой хранения файлов — он превращается в интеллектуальный центр корпоративных знаний, обеспечивающий работу современных ИИ-решений.

При внедрении компаниями больших языковых моделей (LLM), архитектуры RAG и векторных баз данных данные превращаются из пассивного хранилища в активный корпоративный ресурс. Они непрерывно анализируются, индексируются, извлекаются и используются ИИ-системами, обеспечивая основу для интеллектуальных ответов, поиска знаний и поддержки принятия бизнес-решений.

NAS является ключевой инфраструктурной основой всего процесса создания и использования корпоративных знаний с помощью ИИ. Различные типы данных — документы, PDF-файлы, таблицы, электронные письма, изображения и другие корпоративные материалы — могут централизованно храниться на NAS. Далее они обрабатываются локальными ИИ-механизмами: информация разделяется на смысловые фрагменты, преобразуется в векторные представления (embeddings) и сохраняется в векторной базе данных. При поступлении пользовательского запроса ИИ сначала выполняет семантический поиск по корпоративной базе знаний, а затем использует найденную информацию совместно с большой языковой моделью (LLM) для генерации более точных и контекстно-зависимых ответов. Такой подход позволяет учитывать специфику бизнеса и значительно превосходит традиционный поиск только по ключевым словам.

Весь процесс обработки корпоративных знаний с помощью ИИ может выполняться локально, внутри собственной инфраструктуры предприятия, без необходимости загрузки конфиденциальных данных в публичные облачные сервисы. Такой подход обеспечивает баланс между эффективностью использования ИИ и требованиями к безопасности и конфиденциальности данных, а также поддерживает соблюдение принципов суверенитета данных, нормативных требований и управления внутренними правами доступа.

Таким образом, в архитектурах ИИ нового поколения NAS выходит за рамки традиционного устройства хранения данных и становится ключевой инфраструктурой, объединяющей ИИ, векторные базы данных и корпоративные знания. Он выступает в качестве фундаментальной платформы, позволяющей предприятиям создавать собственные решения Private AI с высоким уровнем безопасности, контроля данных и адаптации под бизнес-задачи.

data_protection

Создайте собственную базу знаний Private AI и разверните свою языковую модель

Без поддержки векторных баз данных и архитектуры RAG даже самые передовые большие языковые модели (LLM) не способны эффективно работать с проприетарными знаниями компании. Они могут предоставлять ответы на общие вопросы, но не обладают доступом к внутренним корпоративным данным — документации по продуктам, стандартным операционным процедурам (SOP), техническим спецификациям или информации о клиентах.

Устройства ASUSTOR NAS могут служить ключевой платформой для создания корпоративных баз знаний на базе ИИ. Благодаря поддержке архитектуры RAG и векторных баз данных они обеспечивают ИИ быстрый доступ к внутренним документам и позволяют предприятиям создавать собственные Private AI-базы знаний, основанные на уникальной корпоративной информации.

Сотрудники могут быстро находить необходимую информацию, используя запросы на естественном языке, например:
«Какова история операций этого клиента за последние три года?»
«Где хранится актуальная техническая документация по продукту?»
«Какая последняя версия внутренней стандартной операционной процедуры (SOP)?»

ИИ выходит за рамки обычного чат-инструмента и становится интеллектуальным интерфейсом для управления корпоративными знаниями и извлечения информации. Это позволяет значительно повысить эффективность поиска, ускорить доступ к необходимым данным и улучшить производительность работы сотрудников.

Особенно важно, что все корпоративные документы, знания и данные сохраняются внутри собственной NAS-инфраструктуры предприятия, исключая необходимость передачи информации в публичные облачные сервисы. Это обеспечивает защиту конфиденциальных данных, поддержку требований нормативного соответствия и предотвращает использование корпоративной информации в качестве источника данных для обучения или дистилляции внешних ИИ-моделей. В результате предприятия получают полноценный контроль над своими данными и реализуют концепцию суверенитета данных для корпоративного ИИ.

data_protection

Корпоративное решение для обеспечения суверенитета данных в эпоху ИИ

При внедрении ИИ предприятиям необходимо защищать не только данные, но и полный контроль над их использованием — то есть обеспечивать суверенитет данных в системах корпоративного ИИ.

Отрасли с повышенными требованиями к безопасности — включая финансы, здравоохранение, государственный сектор, юриспруденцию и промышленность — сталкиваются с необходимостью обеспечения конфиденциальности данных, соблюдения нормативных требований и защиты корпоративной информации. Передача внутренних данных предприятия в публичные облачные ИИ-сервисы может создавать дополнительные риски утечки информации, а также приводить к несоответствию внутренним политикам безопасности и регуляторным требованиям.

Поэтому всё больше предприятий используют NAS как ключевую инфраструктурную основу для корпоративного ИИ, создавая собственную Private AI-платформу знаний с полным контролем над данными, безопасностью и процессами их использования.

Устройства NAS выполняют не только функцию хранения документов, отчётов, клиентских данных, технической документации и корпоративных знаний, но и обеспечивают высокий уровень защиты, контроля и отслеживаемости данных за счёт использования RAID-защиты, снимков Snapshot, управления правами доступа, шифрования и комплексных стратегий резервного копирования.

В сочетании с векторными базами данных, архитектурой RAG и большими языковыми моделями (LLM) устройства ASUSTOR NAS превращаются в единый источник достоверных данных (Single Source of Truth) для корпоративного ИИ. Такой подход позволяет гарантировать, что ответы ИИ основываются на проверенных внутренних знаниях предприятия, а не на неконтролируемых внешних источниках данных.

data_protection

Можно ли установить базу данных векторов непосредственно на сетевое хранилище (NAS)?

Да. Устройства ASUSTOR NAS обеспечивают быстрое развертывание популярных векторных баз данных, включая Chroma, pgvector и Weaviate, с помощью Docker. Это позволяет предприятиям создавать полноценную инфраструктуру корпоративных знаний на базе ИИ и реализовывать архитектуру RAG непосредственно в собственной локальной среде с полным контролем над данными.

Даже пользователи без опыта профессиональной разработки могут легко выполнять развертывание и управление ИИ-сервисами с помощью удобного графического интерфейса ASUSTOR и специализированных инструментов управления приложениями.

Устройства ASUSTOR NAS поддерживают такие ИИ-приложения, как Ollama, AnythingLLM и n8n, обеспечивая интеграцию локальных или облачных больших языковых моделей (LLM) через удобный пользовательский интерфейс. Это позволяет предприятиям быстро создавать собственные Private AI-системы для интеллектуального поиска знаний и формирования ответов на основе корпоративной информации.

Если локальные модели не обеспечивают необходимый уровень интеллектуального анализа и рассуждений, ASUSTOR NAS также позволяет гибко интегрироваться с облачными ИИ-сервисами, включая OpenAI, Anthropic, Google Gemini, NVIDIA NIM, Mistral, Perplexity и другие ведущие LLM-платформы, такие как OpenRouter. Такой гибридный подход помогает предприятиям оптимально сочетать производительность, стоимость и точность ответов ИИ.

data_protection

Анализ влияния семантического понимания на качество вывода RAG

Требования к объёму видеопамяти GPU Размер модели Семантическое понимание и качество ответа Сценарии использования
8 ГБ 3 млрд Отвечает только на базовые вопросы, легко упускает важную информацию и может неверно интерпретировать смысл. Персональное тестирование / Демонстрация
12 ГБ 7 млрд Подходит для простых сценариев RAG, однако качество ответов нестабильно, а важные детали могут быть упущены. Компактный ИИ-ассистент
16 ГБ 13 млрд Семантическое понимание стало лучше, однако при обработке сложных запросов модель всё ещё может отклоняться от сути вопроса. Корпоративная база знаний подразделения
24 ГБ 13 млрд - 34 млрд Обеспечивает практический уровень применения, однако при обработке больших объёмов контекста отдельные детали могут быть упущены. Применение RAG в малых и средних предприятиях
48 ГБ 34 млрд - 70 млрд Семантическое понимание существенно улучшено, модель способна обрабатывать многоэтапные задачи и рассуждения, однако качество ответов всё ещё может быть нестабильным. Корпоративная ИИ-система
80 ГБ + >70 млрд Обеспечивает возможности, близкие к уровню высокоуровневого ИИ-ассистента, однако качество результатов всё ещё напрямую зависит от качества данных и базы знаний RAG. ИИ-платформа корпоративного уровня / Многопользовательский ИИ-сервис

Почему ASUSTOR NAS — это идеальная платформа для векторных баз данных и корпоративной ИИ-инфраструктуры?

1 Защита данных корпоративного уровня: технология RAID обеспечивает отказоустойчивость системы хранения и помогает предотвратить потерю данных при выходе из строя дисков.

Ключевой элемент ИИ-базы знаний — это не только вычислительные ресурсы, но прежде всего надежность и целостность данных. ASUSTOR NAS использует технологию RAID для обеспечения отказоустойчивости системы хранения и восстановления данных при выходе из строя накопителей. Это позволяет сохранить стабильность векторных данных (embeddings) в долгосрочной перспективе, предотвращая прерывание работы ИИ-системы знаний и формируя надежную основу для корпоративного суверенитета данных в эпоху ИИ.

2 Снимки (Snapshots): возможность «вернуться во времени» и восстановить данные до предыдущего состояния

Снимки (Snapshots) сохраняют полное состояние данных в определенные моменты времени, обеспечивая надежную точку восстановления. Если обновления RAG-архитектуры или векторной базы данных приводят к снижению качества ответов ИИ, система позволяет быстро вернуться к стабильной версии данных, обеспечивая управляемость, прозрачность и отслеживаемость результатов работы ИИ.

3 Многоуровневое резервное копирование: гарантия сохранности данных и устойчивости ИИ-систем

Устройства ASUSTOR NAS поддерживают широкий спектр решений для локального, внешнего и облачного резервного копирования, формируя полноценную многоуровневую архитектуру защиты данных и значительно снижая риск потери информации.
Даже при возникновении критических сбоев корпоративная ИИ-база знаний может быть оперативно восстановлена, обеспечивая непрерывность работы системы управления знаниями и доступ к важной корпоративной информации.

4 Оптимизированная производительность I/O: ускорение обработки запросов векторных баз данных

Устройства ASUSTOR NAS поддерживают SSD-кэширование, NVMe-накопители и высокоскоростные сетевые интерфейсы 2.5GbE / 10GbE, обеспечивая высокую производительность и минимальную задержку при работе с векторными индексами.Использование SSD Cache, NVMe-хранилищ и высокоскоростного сетевого подключения позволяет NAS обеспечивать стабильный и быстрый доступ к данным, ускоряя поиск по векторной базе данных и повышая эффективность RAG-запросов.

5 NAS: фундаментальный источник данных для систем RAG

Корпоративные данные существуют в различных форматах: PDF-документы, файлы Word, электронные таблицы Excel, электронные письма и другие источники информации.
NAS выступает начальным уровнем RAG-архитектуры, обеспечивая полный жизненный цикл обработки данных: от исходного документа → к извлечению смысла → к созданию векторных представлений → к генерации ответов ИИ. Такой подход сокращает перемещение данных, повышает безопасность и снижает риск утечки конфиденциальной информации.

6 Кроссплатформенный доступ: обеспечение беспрепятственного доступа к знаниям ИИ

Поддерживается кроссплатформенный доступ из сред Windows, macOS, Linux и мобильных устройств.
Это обеспечивает непрерывное обновление базы знаний ИИ из различных источников, поддерживая актуальность, целостность и полноту векторной базы данных.

7 ИИ-центр знаний: объединение хранения данных и обработки ИИ

Устройства ASUSTOR NAS — это не просто хранилища данных, а центральный компонент инфраструктуры корпоративных ИИ-знаний.
При поступлении пользовательского запроса ИИ-система выполняет семантический поиск в векторной базе данных на NAS, извлекает соответствующий контекст и передаёт его в механизм вывода большой языковой модели (LLM). Вывод может выполняться локально с использованием решений vLLM или Ollama, развернутых на вычислительных ресурсах с аппаратным ускорением, либо через API облачных ИИ-платформ.
Такой процесс позволяет построить полноценную корпоративную RAG-архитектуру, обеспечивая безопасное хранение знаний, интеллектуальный поиск и генерацию точных ответов на основе внутренних данных предприятия.

Примечание: Модели ASUSTOR NAS не оснащены дискретным графическим процессором (GPU). Для создания полноценного и эффективного решения Private AI рекомендуется использовать устройство в сочетании с внешним высокопроизводительным вычислительным узлом (например, GPU-сервером) для выполнения вывода моделей либо гибко интегрировать его с облачными сервисами API ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Ｑ：Безопасное использование твердотельных накопителей M.2 SSD в качестве основного хранилища NAS

Если твердотельные накопители M.2 SSD установлены в качестве основного тома, ASUSTOR рекомендует использовать как минимум два твердотельных накопителя M.2 SSD, чтобы свести к минимуму риск сбоя загрузки в случае отказа SSD. Если один SSD используется в качестве тома 1, ваш NAS ... Узнать больше об этом >

Ｑ：Какой емкости достаточно для сетевого хранилища ASUSTOR?

Вот некоторые моменты, которые следует учитывать при выборе емкости NAS ASUSTOR: Требования к хранению: Первое, что следует учитывать, - это требования к объему памяти, т.е. к объему данных, которые необходимо хранить. Если вам нужно хранить только небольшие файлы, ... Узнать больше об этом >

Узнать больше об этом >