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NetApp Solutions
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Introdução

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Esta seção fornece uma introdução à solução de banco de dados vetorial para NetApp.

Introdução

Bancos de dados vetoriais abordam efetivamente os desafios que são projetados para lidar com as complexidades da pesquisa semântica em modelos de linguagem Grande (LLMs) e Inteligência artificial generativa (IA). Ao contrário dos sistemas tradicionais de gerenciamento de dados, bancos de dados vetoriais são capazes de processar e pesquisar através de vários tipos de dados, incluindo imagens, vídeos, texto, áudio e outras formas de dados não estruturados, usando o conteúdo dos dados em si, em vez de rótulos ou tags.

As limitações dos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais (RDBMS) são bem documentadas, particularmente suas dificuldades com representações de dados de alta dimensão e dados não estruturados comuns em aplicações de IA. O RDBMS muitas vezes exige um processo demorado e propenso a erros de nivelamento de dados em estruturas mais gerenciáveis, levando a atrasos e ineficiências nas pesquisas. Os bancos de dados vetoriais, no entanto, são projetados para contornar esses problemas, oferecendo uma solução mais eficiente e precisa para gerenciar e pesquisar através de dados complexos e de alta dimensão, facilitando assim o avanço de aplicativos de IA.

Este documento serve como um guia abrangente para clientes que estão usando ou planejando usar bancos de dados vetoriais, detalhando as melhores práticas para a utilização de bancos de dados vetoriais em plataformas como NetApp ONTAP, NetApp StorageGRID, Amazon FSX ONTAP for NetApp ONTAP e SnapCenter. O conteúdo aqui fornecido abrange uma série de tópicos:

  • Diretrizes de infraestrutura para bancos de dados vetoriais, como o Milvus, fornecidas pelo storage NetApp por meio do storage de objetos NetApp ONTAP e StorageGRID.

  • Validação do banco de dados Milvus no AWS FSX ONTAP por meio de arquivo e armazenamento de objetos.

  • Aprofunda-se na dualidade arquivo-objeto do NetApp, demonstrando seu utilitário para dados em bancos de dados vetoriais, bem como outras aplicações.

  • Como o produto de gerenciamento de proteção de dados da NetApp, SnapCenter, oferece funcionalidades de backup e restauração para dados de banco de dados vetoriais.

  • Como a nuvem híbrida da NetApp oferece replicação e proteção de dados em ambientes locais e de nuvem.

  • Fornece insights sobre a validação de desempenho de bancos de dados vetoriais como Milvus e pgvector no NetApp ONTAP.

  • Dois casos de uso específicos: Recuperação de geração aumentada (RAG) com modelos de linguagem Grande (LLM) e ChatAI da equipe de TI da NetApp, oferecendo exemplos práticos dos conceitos e práticas descritos.