Data internal dalam arsitektur RAG perlu menjaga konsistensi dan integritas di berbagai node penyimpanan. Kesalahan, ketidakkonsistenan, atau kerusakan pada pencadangan data dapat menyebabkan pengambilan dan pembuatan hasil yang tidak akurat. Model RAG perlu mengambil sejumlah besar data dalam waktu singkat. Struktur penyimpanan data dan teknik pengambilan yang dirancang dengan baik dapat meningkatkan kecepatan pengambilan secara signifikan, mengurangi latensi, dan meningkatkan pengalaman pengguna. Akses data yang tidak efisien akan meningkatkan beban komputasi pada sistem dan mengurangi kinerja secara keseluruhan.
QNAP NAS Dapat Dipercayakan dengan Tugas Penting untuk Menyimpan Data Mentah AI
QNAP NAS menawarkan berbagai fitur untuk mendukung kebutuhan pelatihan model AI perusahaan secara efektif. QNAP NAS dapat menampung data mentah dalam jumlah besar (termasuk video dan foto) dan mendukung beberapa protokol penyimpanan untuk mencapai akses yang lancar secara lokal dan di cloud. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk menyimpan data mentah dari berbagai platform. QNAP NAS memiliki skalabilitas tinggi, transmisi data yang efisien, dukungan protokol yang fleksibel, dan kemampuan perlindungan data yang canggih. QNAP NAS menyediakan kapasitas penyimpanan tingkat PB dan memiliki teknologi snapshot dan pencadangan yang canggih.
Dengan menggunakan QuObjects untuk membuat penyimpanan objek S3 di QNAP NAS, pengembang dapat dengan mudah memigrasikan data yang disimpan di cloud ke NAS. Dalam arsitektur RAG, basis data vektor biasanya digunakan dan dikelola menggunakan kontainer Docker. QNAP NAS tidak hanya mendukung virtualisasi kontainer tetapi juga impor/ekspor kontainer. Hal ini memungkinkan pengembang untuk mencadangkan dan memigrasikan beberapa kontainer, dan mengakses data dengan lancar di berbagai platform seperti Windows, Linux, dan macOS. Kemampuan berbagi yang tangguh secara signifikan meningkatkan efisiensi manajemen data untuk personel pembersihan data. Qsirch dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menghapus data duplikat, tidak lengkap, dan tidak akurat dalam kumpulan data, meningkatkan kualitas data, dan membuatnya lebih sesuai untuk pelatihan dan penggunaan model RAG.
Komentar