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NetApp Solutions
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Introducción

Colaboradores
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En esta sección se ofrece una introducción a la solución de bases de datos vectoriales para NetApp.

Introducción

Las bases de datos vectoriales abordan con eficacia los desafíos que están diseñados para manejar las complejidades de la búsqueda semántica en modelos de lenguaje grande (LLMs) y la inteligencia artificial generativa (IA). A diferencia de los sistemas tradicionales de gestión de datos, las bases de datos vectoriales son capaces de procesar y buscar a través de varios tipos de datos, incluyendo imágenes, vídeos, texto, audio, etc. y otras formas de datos no estructurados, usando el contenido de los datos en sí en lugar de etiquetas o etiquetas.

Las limitaciones de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) están bien documentadas, particularmente sus luchas con representaciones de datos de alta dimensión y datos no estructurados comunes en las aplicaciones de IA. Los RDBMS a menudo requieren un proceso largo y propenso a errores de aplanar los datos en estructuras más manejables, lo que conduce a retrasos e ineficiencias en las búsquedas. Las bases de datos vectoriales, sin embargo, están diseñadas para eludir estos problemas, ofreciendo una solución más eficiente y precisa para gestionar y buscar a través de datos complejos y de alta dimensión, facilitando así el avance de las aplicaciones de IA.

Este documento sirve como guía completa para los clientes que actualmente utilizan o planean usar bases de datos vectoriales, con detalle las prácticas recomendadas para utilizar bases de datos vectoriales en plataformas como NetApp ONTAP, NetApp StorageGRID, Amazon FSx ONTAP para NetApp ONTAP y SnapCenter. El contenido proporcionado aquí abarca una variedad de temas:

  • Las directrices de infraestructura para bases de datos vectoriales, como Milvus, que proporciona el almacenamiento de NetApp mediante el almacenamiento de objetos de NetApp ONTAP y StorageGRID.

  • Validación de la base de datos de Milvus en AWS FSx ONTAP mediante el almacén de archivos y objetos.

  • Profundiza en la dualidad archivo-objeto de NetApp y demuestra su utilidad para datos en bases de datos vectoriales y otras aplicaciones.

  • El producto de gestión de la protección de datos de NetApp, SnapCenter, ofrece funcionalidades de backup y restauración para datos de bases de datos vectoriales.

  • Cómo el cloud híbrido de NetApp ofrece la replicación y la protección de datos en entornos locales y de cloud.

  • Proporciona información sobre la validación del rendimiento de bases de datos vectoriales como Milvus y pgvector en NetApp ONTAP.

  • Dos casos de uso específicos: Generación Aumentada de Recuperación (RAG) con Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y ChatAI del equipo de TI DE NetApp, ofreciendo así ejemplos prácticos de los conceptos y prácticas esbozados.