결론적으로 이 문서에서는 NetApp 스토리지 솔루션에 Milvus 및 pgvector 같은 벡터 데이터베이스의 구축 및 관리에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 또한 NetApp ONTAP 및 StorageGRID 오브젝트 스토리지를 활용하기 위한 인프라 지침을 논의하고 파일 및 오브젝트 저장소를 통해 AWS FSx for NetApp ONTAP의 Milvus 데이터베이스를 검증했습니다.

NetApp의 파일 오브젝트 이중성을 살펴보면서 벡터 데이터베이스의 데이터뿐만 아니라 다른 애플리케이션에도 유용성을 입증했습니다. 또한 NetApp의 엔터프라이즈 관리 제품인 SnapCenter이 벡터 데이터베이스 데이터에 대한 백업, 복원 및 클론 복제 기능을 제공하여 데이터 무결성과 가용성을 보장하는 방법에 대해서도 설명했습니다.

이 문서에서는 NetApp의 하이브리드 클라우드 솔루션이 사내 및 클라우드 환경 전반에서 데이터 복제 및 보호 기능을 제공하여 원활하고 안전한 데이터 관리 경험을 제공하는 방법에 대해서도 설명합니다. NetApp ONTAP에서 Milvus 및 pgvecto와 같은 벡터 데이터베이스의 성능 검증에 대한 통찰력을 제공하여 효율성과 확장성에 대한 중요한 정보를 제공했습니다.

마지막으로, LLM을 사용한 RAG와 NetApp의 내부 ChatAI라는 두 가지 세대 AI 사용 사례에 대해 논의했습니다. 이러한 실제 사례는 실제 적용 사례 및 이 문서에 설명된 개념과 관행의 이점을 강조합니다. 본 문서는 벡터 데이터베이스 관리를 위한 NetApp의 강력한 스토리지 솔루션을 활용하려는 모든 사용자에게 포괄적인 가이드입니다.