隨著企業尋求利用 AI 的力量，許多企業開始轉向大型語言模型（LLM）來提升決策能力。然而，像 ChatGPT 這樣的 LLM 是基於互聯網上大量的公共數據進行訓練的，這限制了它們對於想要從自身企業數據中獲取洞察的企業的實用性。此外，訓練這些模型可能需要數月的時間和大量成本，這使得每個回應都真正有意義且最新幾乎變得不可能。
問題在於企業如何利用自然語言處理技術，從自身的專屬數據中獲取強大且最新的 AI 洞察？自行建立大型語言模型（LLM）成本過於高昂，微調現有模型以適應專業數據的費用也是如此。
值得慶幸的是，檢索增強生成技術（RAG）的出現為企業克服這些限制提供了方法。通過這種先進的 AI 技術，企業可以將預訓練的 LLM（如ChatGPT）與自己的專有數據結合，從而獲得準確且具備上下文意識的回應。他們可以限制使用的數據，只從最相關的來源中提取，例如經批准的公司流程、政策或產品訊息。而且，由於 RAG 能夠從企業的向量資料庫中即時檢索訊息，他們可以確保隨著新數據的加入，總是獲得最新的資訊。
結合 LLM 的優勢與公司數據
RAG 有效地將數據檢索與語言生成結合在一起。檢索器的作用類似於搜索引擎，根據用戶的查詢，利用複雜的算法只收集最相關的信息。生成器通常是像 ChatGPT 這樣的 LLM，將這些信息轉化為準確且具洞察力的回應。通過整合這兩個組件，RAG 使企業能夠構建定制化的 AI 系統，從而獲得競爭優勢。
潛在的應用範圍廣泛。銷售和行銷團隊可以迅速結合市場報告、客戶反饋和社交媒體的訊息，以瞭解購買趨勢和客戶偏好。客服團隊則可以通過 RAG 的聊天機器人，利用產品訊息、客戶資料和購買歷史來提供個人化的回應，從而提高客戶忠誠度。LLM 在提供建議時，能夠輕鬆利用來自合約、案件及其他文件的 AI 學習。RAG 幫助員工迅速準確地存取在多個數據庫中的相關、最新的結構化和非結構化數據，從而提升企業生產力、改善客戶體驗，並通過減少人力成本和增強客戶忠誠度來提升利潤。
然而，儘管 RAG 承諾能改變企業 AI 的面貌，仍然存在一些障礙。其中一個主要挑戰是檢索和整合大多數公司所擁有的分散 IT 環境中的數據。如今，大多數企業在高度複雜的混合多雲環境中運行其應用程式。由於數據通常儲存在不同的位置，包括內部數據中心和多個雲平台（如 Microsoft Azure、Google Cloud Platform 和 AWS），將這些孤立的數據與大型語言模型（LLM）整合起來可能會很困難。此外，若未能採取適當的保護措施，則存在暴露私密訊息的風險。
跨混合、多雲環境實施 RAG
F5 與智慧資料基礎設施公司 NetApp 攜手合作，以解決這些問題。通過將 F5 的安全、高效的多雲網路能力與 NetApp 的強大數據管理解決方案整合，我們使得無論數據位於何處，都能迅速檢索公司數據並安全地與大型語言模型（LLM）結合。
NetApp 的 Cloud Volumes ONTAP 和 Azure NetApp Files 優化了雲存儲的成本和性能，同時增強了數據保護和合規性。當這些解決方案與 F5 的分散式雲網路連接（Distributed Cloud Network Connect）結合時，無論資料儲存在何處，都可以快速、安全地連接並跨區域和區域移動。
隨著企業尋找推進業務的 LLM 應用解決方案，我們的聯合方案為他們提供了一種無縫的方式來管理、保護和優化數據，同時降低成本。公司的數據仍然保密。用戶能夠獲得準確、及時和具上下文的相關訊息，從而在數位時代中蓬勃發展。
正如 F5 的首席技術和 AI 負責人 Kunal Anand 所說：「我們的聯合方案提供了無與倫比的性能和堅如磐石的安全性，使企業能夠自信地在其獨特的業務環境中充分利用 AI 的能力。」
實現企業 AI 的潛力
本次是基於 F5 與 NetApp 之前的合作上，旨在幫助公司連接其混合多雲環境。值得注意的是，這僅僅是開始。在接下來的幾個月中，我們將繼續合作，幫助企業在其分散的 IT 環境中實現 AI 的潛力！
如您希望了解更多訊息，請閱讀我們的新聞稿。同時，請前往我們的 F5與NetApp 觀看。