Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

Infinidat は、企業内の生成 AI (GenAI) の機能を強化するために、Retrieval-Augmented Generation (RAG) と呼ばれる新しいワークフロー展開アーキテクチャを導入しました。このイノベーションにより、非構造化データと構造化データの両方を含むさまざまな企業データ ソースからの最新のプライベート データを AI モデルに統合できます。RAG アーキテクチャは、Infinidat の既存の InfiniBox® および InfiniBox™ SSA エンタープライズ ストレージ システムとシームレスに連携するように設計されており、追加の専用ハードウェアが不要になります。

同社の最高マーケティング責任者であるエリック・ヘルツォグ氏は、検索ベースの AI ワークロードに対する Infinidat のストレージ ソリューションの適合性を強調しました。同氏は、Infinidat のストレージ環境における、GenAI モデルの精度にとって極めて重要なベクトル データベースのパフォーマンスを強調しました。RAG アーキテクチャは既存のインフラストラクチャに導入でき、InfiniBox システムの高性能、低レーテンシー、およびニューラル キャッシュ テクノロジーを活用して、GenAI ワークロードに迅速かつ正確な応答を提供します。

Dragon Slayer Consulting の社長である Marc Staimer 氏は、Infinidat の GenAI 分野における戦略的ポジショニングを評価し、エンタープライズ ストレージ プロバイダーにとって RAG 推論の価値が高いことを指摘しました。同氏は、そのパフォーマンス、可用性、拡張性、サイバー レジリエンスを考慮すると、RAG リファレンス アーキテクチャには Infinidat にとって大きな市場機会があると指摘しました。Mark III Systems の社長である Stan Wysocki 氏も、エンタープライズ ストレージを GenAI と統合し、AI の精度を高め、ストレージ ソリューションを AI 強化の未来へと推進するという Infinidat のアプローチを称賛しました。

Infinidat は、企業に RAG アーキテクチャを提供し、継続的なデータ改良を行うことで、GenAI モデルが不正確な結果を生み出す可能性がある「AI 幻覚」の課題に取り組んでいます。これにより、このようなエラーのリスクが軽減され、AI 主導の洞察の信頼性が向上します。このソリューションは InfiniBox プラットフォームをサポートし、NFS などのプロトコルを介してサードパーティのストレージに拡張できます。Infinidat はまた、AWS およびAzure向けの InfuzeOS Cloud Edition を通じてハイブリッド クラウド構成での RAG 展開を促進し、AI モデル トレーニングにおけるハイパースケーラーの取り組みを補完します。