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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

GenAI向けNetAppワークロードファクトリーの詳細

共同作成者 netapp-mwallis
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NetApp Workload Factory for GenAI を使用すると、Amazon FSx for NetApp ONTAPファイルシステムを GenAI 基盤モデルと統合できます。これにより、AI データセット向けの豊富な保護、セキュリティ、コスト最適化機能を備えた高性能ストレージが提供されます。

NetApp Workload Factory for GenAI とは何ですか?

NetApp Workload Factory for GenAI を使用すると、Amazon FSx for NetApp ONTAP上のエンタープライズデータソースを Generative AI アプリケーションで使用できるようになります。検索拡張生成 (RAG) を利用すると、Amazon Bedrock または Amazon Q Business 経由で利用可能な基盤モデルにデータソースをすばやく接続し、仮想アシスタント、Q&A チャットボット、ドキュメント要約、コンテンツ作成などの生成 AI を活用したアプリケーションを開発できます。

ジェネレーティブAIを組織のデータとともに使用すると、モデルがトレーニングされたパブリックデータに基づくモデルのインテリジェンスだけに頼るのではなく、独自の知識と専門知識を活用できます。RAGを使用してモデルをカスタマイズすると、組織固有の質問に対する正確で適切な応答が保証され、ジェネレーティブAIを使用してアプリケーションのユーザーの生産性と効率が向上します。

組織のデータに合わせてカスタマイズされたGenAIアプリケーションを開発することで、独自の知識と専門知識を活用できます。このカスタマイズ機能により、組織固有の質問に対する正確で適切な回答が保証され、すべてのユーザーの満足度と生産性が向上します。

"ナレッジベースの作成"生成AIでは、データソースからデータを取り込み、ベクトル化された結果をデータベースに格納し、取り込まれたデータを使用してクエリに応答する方法を完全に制御できます。この方法では、より初期設定が必要ですが、結果に応じて異なるチャットモデルを選択できます。"Amazon Q Business用のNetAppコネクタを定義する"データソースからのデータはAmazon Q Businessによって取り込まれ、インデックスに保存されます。この方法では初期設定の手間は少なくて済みますが、結果を制御することはできません。

ワークロードファクトリーの詳細については、 "ワークロードファクトリーの概要" 。

GenAIを使用してジェネレーティブAIアプリケーションを作成するメリット

NetApp Workload Factory for GenAI は、検索拡張生成 (RAG) を使用して生成 AI アプリケーションを構築するために必要なインフラストラクチャを導入するプロセスを簡素化します。具体的には、GenAI には次のような利点があります。

  • IT管理者や開発者は、データインフラ、基盤、言語モデルに関する深い知識がなくても、GenAIが提供する自動化を活用してアプリケーション開発を加速できます。データ管理者と開発者は、生成AIアプリケーションで使用する組織の非構造化データを埋め込むエンタープライズナレッジベースを簡単かつ迅速に作成できます。

  • ナレッジベースに埋め込まれたファイルにユーザー権限を保持して、データのセキュリティとプライバシーを維持することで、セキュリティを強化します。チャットボットなどのアプリケーションは、ユーザーがアクセスできるデータに基づいて、認証されたユーザーのみに回答を提供するように開発できます。

  • 組織のデータが外部に公開されることがないAWSカスタマーアカウント内で、エンタープライズデータのプライバシーとセキュリティを確保します。

  • LangChainなどのオープンソースフレームワークを使用したQ&Aチャットボットなどの 生成AIアプリケーションの開発を加速 生成AI APIを活用して、ナレッジベースやコネクタのプロビジョニングと管理、ナレッジベースとのチャット、チャット履歴の保存と取得を行います。

  • FSx for NetApp ONTAPファイルシステムに生成型AIデータインフラを導入し、高可用性、ローカルデータの保護とリカバリのためのスナップショット、ディザスタリカバリのためのSnapMirror、データインフラのバックアップのためのSnapVaultなどのONTAP機能を活用することで、データの保護と可用性の体制を強化します。

  • データの重複排除、圧縮とコンパクション、データ階層化、シンプロビジョニングなどのONTAPのデータ効率化機能を活用することで、生成型AIデータインフラの全体的なストレージコストを削減します。

  • 生成AIが提供するハイブリッド検索機能とリランク機能を使用して、データから高品質の結果を得ることができます。ハイブリッド検索とリランク付けを組み合わせることで、検索結果の関連性が大幅に向上します。これらの機能はAmazon AWSから利用でき、リージョンによって異なります。

GenAIの仕組み

生成AIは、組織のプライベートデータを使用してモデルのインテリジェンスを補完し、組織内のユーザーからの質問に対するカスタマイズされた回答を提供します。まずRAGフレームワークに必要なインフラストラクチャをデプロイしてから、Amazon BedrockまたはAmazon Q Businessで利用可能な組織のデータソースと基盤モデルを使用してナレッジベースを構築するかコネクタを定義し、次にアプリケーション（Q&Aチャットボットなど）をナレッジベースまたはコネクタに接続します。

GenAIの主要コンポーネントとその機能、およびその仕組みを示す図。

NetApp Workload Factory for GenAIが生成AIアプリケーションの構築にどのように役立つか

GenAIは、次の方法でRAGを使用したジェネレーティブAIアプリケーションの構築を支援します。

  • FSx for ONTAPファイルシステムやAmazon BedrockまたはAmazon Q Business上のデータソースと連携するために、検索拡張生成（RAG）フレームワークに必要なインフラを導入します。このインフラには、データ管理用のNetApp生成AIエンジンインスタンス、組み込みベクターデータベース（LanceDB）、FSx for ONTAPファイルシステム上のベクターデータベース用ストレージが含まれています。

  • データソースをAmazon BedrockまたはAmazon Q Businessで利用可能な埋め込みおよび言語モデルに接続して、データソースを埋め込み、ユーザークエリの応答を取得できます。データソースは、モデルとその構成とともに、FSx for ONTAPナレッジベースとして提供されます。

  • ソースデータをナレッジベースまたはコネクタに取り込んで、ソースファイルをSMB共有に埋め込み、FSx for ONTAPファイルシステムでNFSエクスポートを行うとともに、SMB共有内のファイルに対するファイル権限を格納します。

  • ナレッジベースのコンテンツに基づいて、会話スターターの質問を自動的に作成します。

  • データ管理者がナレッジベースでチャットをテストするためのチャットシミュレータを提供します。

  • シンプルなコネクタインターフェイスを提供するため、このAIアシスタントの機能を迅速かつ簡単に利用して、生成AIとAmazon Q Businessを接続できます。

NetApp Workload Factory を使用するためのツール

NetApp Workload Factory は次のツールで使用できます。

  • Workload Factory コンソール: Workload Factory コンソールは、アプリケーションとプロジェクトの視覚的かつ全体的なビューを提供します。

  • * NetAppコンソール*: NetAppコンソールはハイブリッド インターフェイス エクスペリエンスを提供するため、Workload Factory を他のNetAppデータ サービスと一緒に使用できます。

  • 質問する: Ask me AI アシスタントを使用すると、Workload Factory コンソールを離れることなく、質問したり、Workload Factory について詳しく知ることができます。Workload Factory のヘルプ メニューから「Ask me」にアクセスします。

  • CloudShell CLI: Workload Factory には、単一のブラウザベースの CLI からアカウント全体の AWS およびNetApp環境を管理および操作するための CloudShell CLI が含まれています。Workload Factory コンソールの上部バーから CloudShell にアクセスします。

  • REST API: Workload Factory REST API を使用して、FSx for ONTAPファイルシステムやその他の AWS リソースをデプロイおよび管理します。

  • CloudFormation: AWS CloudFormation コードを使用して、Workload Factory コンソールで定義したアクションを実行し、AWS アカウントの CloudFormation スタックから AWS およびサードパーティのリソースをモデル化、プロビジョニング、管理します。

  • Terraform NetApp Workload Factory プロバイダー: Terraform を使用して、Workload Factory コンソールで生成されたインフラストラクチャ ワークフローを構築および管理します。

コスト

Workload Factory の GenAI 機能の使用には料金はかかりません。

ただし、生成型AIインフラをサポートするには、導入したAWSリソースに料金を支払う必要があります。たとえば、Amazon BedrockまたはAmazon Q Business、FSx for ONTAPファイルシステムとストレージ容量、生成AIエンジンEC2インスタンスの料金をAWSに支払います。

テキスト情報のための画像のスキャンなど、一部のマルチモーダル操作では、より多くのリソースが使用されるため、コストが高くなります。ナレッジベースの設定の変更など、一部の設定処理ではデータソースが再スキャンされたり、データソーススキャンのコストが高くなることがあります。

ライセンス

Workload Factory の AI 機能を使用するために、 NetAppからの特別なライセンスは必要ありません。

地域

Workload Factory は、FSx for ONTAPがサポートされているすべての商用リージョンでサポートされています。"サポートされている Amazon リージョンを表示します。"

次の AWS リージョンはサポートされていません。

  • 中国地域

  • GovCloud（米国）リージョン

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