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NetApp artificial intelligence solutions
本繁體中文版使用機器翻譯,譯文僅供參考,若與英文版本牴觸,應以英文版本為準。

結論

本節總結了NetApp的向量資料庫解決方案。

結論

總而言之,本文檔全面概述了在NetApp儲存解決方案上部署和管理向量資料庫(例如 Milvus 和 pgvector)。我們討論了利用NetApp ONTAP和StorageGRID物件儲存的基礎設施指南,並透過檔案和物件儲存驗證了 AWS FSx ONTAP中的 Milvus 資料庫。

我們探索了 NetApp 的檔案物件二元性,證明了它不僅適用於向量資料庫中的數據,也適用於其他應用程式。我們也重點介紹了 NetApp 的企業管理產品SnapCenter如何為向量資料庫資料提供備份、復原和複製功能,確保資料的完整性和可用性。

該文件還深入探討了 NetApp 的混合雲解決方案如何在本地端和雲端環境中提供資料複製和保護,從而提供無縫、安全的資料管理體驗。我們對NetApp ONTAP上 Milvus 和 pgvecto 等向量資料庫的效能驗證提供了見解,並提供了有關其效率和可擴展性的寶貴資訊。

最後,我們討論了兩個生成式 AI 用例:具有 LLM 的 RAG 和 NetApp 的內部 ChatAI。這些實際範例強調了本文檔中概述的概念和實踐的實際應用和好處。總的來說,對於任何希望利用 NetApp 強大的儲存解決方案來管理向量資料庫的人來說,本文檔都是一份全面的指南。

致謝

作者衷心感謝以下貢獻者以及其他提供回饋和評論的人,使本文對NetApp客戶和NetApp領域具有價值。

  1. Sathish Thyagarajan, NetApp ONTAP AI 與分析技術行銷工程師

  2. NetApp技術行銷工程師 Mike Oglesby

  3. NetApp資深總監 AJ Mahajan

  4. NetApp工作負載效能工程經理 Joe Scott

  5. NetApp Fsx 產品管理資深總監 Puneet Dhawan

  6. NetApp FSx 產品團隊資深產品經理 Yuval Kalderon

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版本 1.0

2024年4月

初始版本