BlueXP wurde umbenannt und neu gestaltet, um seine Rolle bei der Verwaltung Ihrer Dateninfrastruktur besser widerzuspiegeln. Aus diesem Grund wurde die BlueXP workload factory in NetApp Workload Factory umbenannt.

Mithilfe der Workload Factory API können Sie jetzt eine Datenquelle aus einer generischen NFSv3-, NFSv4- oder SMB-Freigabe zu einem NetApp Connector für Amazon Q Business hinzufügen. Dadurch können Sie Dateien einschließen, die auf Volumes gespeichert sind, die von anderen Dateisystemen als Amazon FSx for NetApp ONTAP gehostet werden.

"Erstellen Sie einen NetApp Connector für Amazon Q Business"

"Hinzufügen von Datenquellen zu einem Connector"

Sie können jetzt erweiterte Chat-Einstellungen konfigurieren, die auf das Chat-Modell für die Wissensdatenbank anwendbar sind, wie z. B. Antwortlänge, Temperatur, Argumentationseinstellungen und mehr. Einige dieser Einstellungen, wie etwa Einstellungen für Aktualität und Änderungszeit, erweiterte Abrufeinstellungen und Systemaufforderungen, sind nur über die Workload Factory-API verfügbar.

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

Wenn Ihr ausgewähltes Einbettungs-, Chat- oder Neurankingmodell über Inferenzeinstellungen verfügt, können Sie jetzt einen Inferenztyp auswählen. Dadurch können Sie die Leistung und den Ressourcenbedarf des Chatbots besser auf Ihre Bedürfnisse abstimmen.

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

Wenn die Abfrageergebnisse des Chatbots strukturierte Daten enthalten, kann GenAI die Ergebnisse in einem Amazon S3-Bucket speichern. Wenn diese Ergebnisse in einem S3-Bucket gespeichert sind, können Sie sie über den Download-Link innerhalb der Chat-Sitzung herunterladen.

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

NetApp stellt jetzt einen Model Context Protocol (MCP)-Server mit NetApp Workload Factory für GenAI bereit. Sie können den Server lokal installieren, um externen MCP-Clients das Ermitteln und Abrufen von Abfrageergebnissen aus einer GenAI-Wissensdatenbank zu ermöglichen.

"NetApp Workload Factory GenAI MCP-Server"

Sie können jetzt eine Datenquelle aus einer generischen SMB- oder NFS-Freigabe hinzufügen. Dadurch können Sie Dateien einbeziehen, die auf Volumes gespeichert sind, die von anderen Dateisystemen als Amazon FSx für NetApp ONTAP gehostet werden.

"Hinzufügen von Datenquellen zu einer Wissensdatenbank"

"Hinzufügen von Datenquellen zu einem Connector"

Die Tracker-Überwachungsfunktion ist jetzt in GenAI verfügbar. Mit Tracker können Sie den Fortschritt und Status ausstehender, laufender und abgeschlossener Vorgänge überwachen und verfolgen, Details zu Vorgangsaufgaben und Unteraufgaben überprüfen, Probleme oder Fehler diagnostizieren, Parameter für fehlgeschlagene Vorgänge bearbeiten und fehlgeschlagene Vorgänge wiederholen.

"Überwachen Sie Workload-Vorgänge mit Tracker in NetApp Workload Factory"

Sie können jetzt die Relevanz neu bewerteter Abfrageergebnisse erhöhen, indem Sie ein bestimmtes Reranking-Modell für die Verwendung mit einer Wissensdatenbank auswählen. GenAI unterstützt die Modelle Cohere Rerank und Amazon Rerank.

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

Diese Version von GenAI bietet Unterstützung für NetApp Connector für Amazon Q Business und ermöglicht Ihnen die Erstellung von Konnektoren für Amazon Q Business. Nutzen Sie den Amazon Q Business KI-Assistenten schnell und einfach mit einer geringeren Erstkonfiguration als mit dem Aufbau einer GenAI Knowledge Base für Amazon Bedrock.

"Erstellen Sie einen NetApp Connector für Amazon Q Business"

GenAI unterstützt jetzt die folgenden zusätzlichen Chatmodelle für Wissensdatenbanken:

GenAI unterstützt die Modelle von jedem Provider, die von Amazon Bedrock unterstützt werden: "Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock"

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

In der Benutzeroberfläche und Dokumentation von Workload Factory wird jetzt „schreibgeschützt“ für Leseberechtigungen und „Lesen/Schreiben“ für automatisierte Berechtigungen verwendet.

Sie können jetzt Fragen und Antworten direkt in die Zwischenablage kopieren, die Größe des Chat-Fensters anpassen und dessen Titel ändern. Darüber hinaus können Chat-Antworten jetzt Tabellen enthalten, die auch kopierbar sind.

"Testen Sie eine GenAI Knowledge Base"

Die Chat-Antworten enthalten nun Zitate, in denen die Dateien und Datenpakete aufgelistet sind, die zur Generierung der Antwort verwendet wurden.

"Testen Sie eine GenAI Knowledge Base"

Diese Version von GenAI bietet erweiterte Dateiunterstützung:

"Unterstützte Datenquelldateiformate"

GenAI unterstützt jetzt die Amazon Nova Foundation Modelle. Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite und Amazon Nova Pro werden unterstützt.

"GenAI-Anforderungen"

GenAI unterstützt jetzt die Auswahl bestimmter Dateitypen, die beim Hinzufügen einer Datenquelle in den Scan der Datenquelle einbezogen werden sollen.

"Fügen Sie der Wissensdatenbank Datenquellen hinzu"

GenAI unterstützt jetzt das Filtern von Dateien, die beim Hinzufügen einer Datenquelle in den Scan der Datenquelle nach Änderungsdatum einbezogen werden sollen. Sie können einen Änderungsdatumbereich für die enthaltenen Dateien auswählen.

"Fügen Sie der Wissensdatenbank Datenquellen hinzu"

GenAI unterstützt jetzt die Verbesserung der Antworten auf Knowledge-Base-Abfragen durch Einblicke aus Bildern und Diagrammbeschreibungen sowie Dokumenttext, was zu reichhaltigeren und qualitativ hochwertigeren Antworten führt. GenAI kann nun Bilddateien und Bilder innerhalb von PDF-Dateien scannen (auch als Multi-modale Dateiunterstützung bekannt). Wenn Sie Bilder oder PDF-Dateien scannen, wird der Text der Bilder (einschließlich der in PDF-Dokumenten eingebetteten Bilder) in die Datenquelle gescannt und die Ergebnisse der Scans werden in die Antworten auf Knowledge-Base-Abfragen aufgenommen.

"Fügen Sie der Wissensdatenbank Datenquellen hinzu"

GenAI kann jetzt die Relevanz und Genauigkeit von Suchergebnissen durch hybride Suche und Neubewertung der Ergebnisse deutlich verbessern. Die hybride Suche kombiniert die Stärken der herkömmlichen Keyword-basierten Suche mit erweiterten dichten vektorbasierten semantischen Suchtechniken. Die Standard-Keyword-Suchergebnisse werden durch enge Übereinstimmungen und sprachliche Nuance erweitert, was die Relevanz erhöht. GenAI verfeinert diese Ergebnisse dann weiter, indem er erweiterte Re-Ranking-Modelle wie Cohere Rerank und Amazon Rerank verwendet, und gibt die relevantesten Ergebnisse zurück. Diese Funktion ist für neu erstellte Wissensdatenbanken verfügbar.

"Erfahren Sie mehr über NetApp Workload Factory für GenAI"

Sie können jetzt einen Snapshot-Namen für einen Ad-hoc-Snapshot bereitstellen.

"Schützen Sie eine Wissensdatenbank mit Snapshots"

Sie können der KI-Engine-Instanz jetzt während der Implementierung einen benutzerdefinierten Namen geben.

"Implementierung der GenAI-Infrastruktur"

Wenn Ihre KI-Engine-Instanz beschädigt oder irgendwie gelöscht wird, können Sie sie von Workload Factory für Sie neu erstellen lassen. Workload Factory fügt Ihre Wissensdatenbanken nach Abschluss des Neuaufbaus automatisch wieder an die Infrastruktur an, sodass sie einsatzbereit sind.

"Fehlerbehebung"

NetApp Workload Factory für GenAI unterstützt jetzt das Klonen einer Wissensdatenbank aus einem Snapshot. Dies ermöglicht die schnelle Wiederherstellung von Wissensdatenbanken und die Erstellung neuer Wissensdatenbanken mit vorhandenen Datenquellen und hilft bei der Datenwiederherstellung und -entwicklung.

"Klonen einer Wissensdatenbank"

Entdecken und replizieren Sie lokale ONTAP Clusterdaten in ein FSx für ONTAP -Dateisystem, damit diese zur Anreicherung von KI-Wissensdatenbanken verwendet werden können. Alle lokalen Erkennungs- und Replikations-Workflows sind über das neue Menü On-Premises ONTAP im Speicherinventar möglich.

"Ermitteln eines lokalen ONTAP Clusters"

Die Generative AI-Workload führt die Datenleitplankenfunktion ein, die durch die NetApp Console-Klassifizierung unterstützt wird. Die Datenleitplankenfunktion identifiziert und maskiert personenbezogene Daten (PII) und hilft Ihnen so, die Compliance aufrechtzuerhalten und die Sicherheit Ihrer sensiblen Unternehmensdaten zu erhöhen.

"Einrichtung einer GenAI Knowledge Base"

"Erfahren Sie mehr über die Klassifizierung der NetApp Konsole"

Sie können jetzt Daten aus generativen KI-Workloads schützen, indem Sie eine zeitpunktgenaue Kopie einer Knowledge Base erstellen. So können Sie Ihre Daten vor versehentlichem Verlust schützen oder Änderungen an den Einstellungen der Wissensdatenbank testen. Sie können jederzeit die vorherige Version des Knowledge Base-Volumes wiederherstellen.

"Erstellen Sie einen Snapshot eines Knowledge-Base-Volumes"

"Stellen Sie einen Snapshot eines Knowledge-Base-Volumes wieder her"

Sie können jetzt geplante Scans der Datenquelle anhalten. Standardmäßig scannt generative KI-Workloads jede Datenquelle täglich, um neue Daten in jeder Knowledge Base zu erfassen. Wenn Sie nicht möchten, dass die letzten Änderungen aufgenommen werden (z. B. während des Tests oder beim Wiederherstellen eines Snapshots), können Sie die geplanten Scans anhalten und jederzeit wieder aufnehmen.

"Management von Wissensdatenbanken"

Bei der Auswahl eines Knowledge-Base-Volumes können Sie nun ein Datensicherungs-Volume auswählen, das Teil einer NetApp SnapMirror Replizierungsbeziehung ist. So können Sie Wissensdatenbanken auf Volumes speichern, die bereits durch die SnapMirror-Replizierung geschützt sind.

"Ermitteln Sie die Datenquellen, die in Ihre Wissensdatenbank integriert werden sollen"

Generative KI-Workloads unterstützen jetzt Multi-Sentence Chunking und überlappendes Chunking für Datenquellen.

Generative KI-Workloads erstellen jetzt für jede neue Knowledge Base ein dediziertes Amazon FSX for NetApp ONTAP Volume, mit dem individuelle Snapshot-Richtlinien für jede Knowledge Base erstellt werden. So wird auch der Schutz vor Ausfällen und Datenvergiftungen verbessert.

Generative KI-Workloads sind jetzt in Amazon CloudWatch Logs integriert, sodass Sie die Protokolldateien generativer KI-Workloads überwachen können.

Mit der NetApp Workload Factory GenAI-Beispielanwendung können Sie die Authentifizierung und den Abruf aus Ihrer veröffentlichten NetApp Workload Factory-Wissensdatenbank testen, indem Sie in einer webbasierten Chatbot-Anwendung direkt mit ihr interagieren.

Die erste Version umfasst die Fähigkeit, eine Wissensdatenbank zu entwickeln, die durch die Einbettung der Unternehmensdaten angepasst wird. Auf die Wissensdatenbank kann über eine Chatbot-Anwendung für Ihre Benutzer zugegriffen werden. Diese Funktion gewährleistet präzise und relevante Antworten auf unternehmensspezifische Fragen und verbessert so die Zufriedenheit und Produktivität aller Benutzer.