利用新一代固態硬碟加速 RAG 工作流程

了解為什麼高效能儲存對於獲得最有效的即時 AI 洞察至關重要，以及群聯電子如何讓這一切變得輕鬆。.

人工智慧正在改變組織機構與其數據互動的方式。但下一個重大飛躍不僅在於模型開發，更在於這些模型如何按需存取、檢索和綜合資訊。而這正是檢索增強生成（RAG）的用武之地。.

RAG 將傳統生成式 AI 與從外部資料來源即時檢索相關情境的能力結合。這種混合方法能夠提供更準確、更及時、更具情境感知的回應，使其成為企業搜尋、對話式 AI、客戶支援和科學研究等應用的理想選擇。然而，RAG 要大規模地發揮真正的價值，需要的不僅僅是智慧模型，還需要卓越的儲存效能來支援對大型非結構化資料集的快速、無縫存取。.

RAG專案為何要求如此高？

與僅基於預訓練參數的傳統生成模型不同，RAG 將外部知識注入推理過程中。當收到使用者查詢時，系統會先從知識庫中檢索相關文檔，然後將查詢和檢索到的資料都輸入到 RAG 中。 大型語言模型（LLM） 產生響應。.

這個兩步驟流程意味著模型必須與大量且通常異質的資料集進行交互，這些資料集涵蓋了從內部維基和支援日誌到學術期刊和交易記錄等各種類型。這些資料集需要以支援以下操作的方式儲存：

• • • 低延遲檢索相關內容
    • 用於推理流水線的高通量處理
    • 快速更新和索引，以適應不斷變化的資料來源
    • 可擴展性，以適應不斷增長的人工智慧知識庫

傳統儲存方式已無法滿足需求。硬碟會造成效能瓶頸。傳統固態硬碟雖然讀取速度尚可，但在擴展至 GPU 驅動的 AI 叢集時，其耐用性和吞吐量可能不足。 RAG 工作負載需要更快、更智慧、更具彈性的解決方案。.

閱讀：超高密度固態硬碟如何變革資料存儲

SSD在加速AI和RAG工作流程中的作用

儲存是現代人工智慧背後的隱形引擎。而對於資源分配全域模型（RAG）而言，卓越的儲存效能至關重要。.

高效能 NVMe SSD 可提供 RAG 管線所依賴的超低延遲和高每秒輸入/輸出操作數 (IOPS)。它們能夠實現：

• • • 利用 FAISS 或 Vespa 等相似性搜尋庫，在大規模嵌入中快速進行向量搜尋
    • AI工作流程中的快速預處理和後處理階段
    • 無縫並行處理，多個GPU可以同時處理大量資料而不會發生I/O爭用。
    • 最小推理延遲對於面向客戶或即時人工智慧應用至關重要

新一代 SSD 利用 PCIe Gen5 介面進一步改進了這一點，每聲道頻寬高達 60 GB/s，足以滿足高吞吐量 AI 系統的需求，並能以全速為 GPU 提供資料。.

為什麼以資料為中心的架構在 RAG 中至關重要

人工智慧處理已從以計算為中心轉向以數據為中心。在 RAG 管線中，效能瓶頸通常不在於模型本身，而在於資料流的速度和智慧程度。這包括：

• • • 資料攝取－新資料被索引和檢索的速度。
    • 訪問速度－推理過程中取得相關上下文的速度
    • 生命週期管理－資料集在熱儲存層、溫儲存層和冷儲存層之間移動的效率

正因如此，新一代固態硬碟，尤其是專為人工智慧應用場景設計的固態硬碟，才顯得不可或缺。它們不僅提供極快的速度，還具備卓越的耐用性、智慧快取以及穩定處理混合工作負載的能力。.

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群聯電子如何幫助您快速、大規模地建立人工智慧

在打造更聰明、更快速、更值得信賴的人工智慧的競賽中，關鍵不僅在於模型權重和訓練數據，更在於你的基礎設施能否在恰當的時間為這些模型提供恰當的資訊。 RAG 正在引領人工智慧朝向更具情境感知的方向發展，但要使其大規模應用，你需要一個能夠與你的機器思維速度相匹配的儲存層。.

群聯電子的新一代固態硬碟產品組合專為滿足人工智慧和RAG工作流程不斷變化的需求而設計。這些固態硬碟具備低延遲、高耐用性和針對人工智慧優化的吞吐量，能夠幫助企業最大限度地發揮其人工智慧基礎設施的效能，無論是在本地、混合雲還是邊緣。.

群聯電子也提供端到端的AI儲存架構支持，幫助企業：

• • • 設計適用於LLM和RAG管道的高效能儲存堆
    • 實施智慧分層以平衡速度和成本
    • 啟用資料本地化策略以降低延遲和網路依賴性
    • 採用支援 PCIe Gen5 的設備和高階韌體調優，打造面向未來的基礎設施

利用群聯電子人工智慧優化持久性儲存的組織 Pascari 企業級 SSD 和 aiDAPTIV+ 快取記憶體 SSD 更快獲得洞察，更流暢地部署模型，並更敏捷地回應不斷變化的資料需求。具備當今所需的速度、彈性和智慧。

在最先進的人工智慧架構方面，群聯電子不僅跟上了創新的步伐，而且還在引領創新。.

常見問題 (FAQ)：