Libérez la magie de l'IA grâce à RAG avec F5 et NetApp
Alors que les entreprises explorent les moyens d’exploiter la puissance de l’IA, beaucoup se tournent vers les grands modèles linguistiques (LLM) pour améliorer leur prise de décision. Cependant, les LLM tels que ChatGPT sont formés sur de vastes quantités de données publiques disponibles sur Internet, ce qui limite leur utilité pour les entreprises qui souhaitent utiliser l'IA pour capturer des informations à partir de leurs propres données d'entreprise. De plus, la formation de ces modèles peut prendre des mois et entraîner des dépenses importantes, ce qui rend pratiquement impossible de garantir que chaque réponse est véritablement significative et à jour.
La question est de savoir comment les entreprises peuvent tirer parti du traitement du langage naturel pour obtenir des informations d’IA puissantes et à jour à partir de leurs propres données spécifiques à l’entreprise ? Créer son propre LLM est extrêmement coûteux. Il en va de même pour l’optimisation d’un système existant à l’aide de données spécialisées.
Heureusement, la génération augmentée de récupération (RAG) est apparue comme un moyen pour les entreprises de surmonter ces limitations. Grâce à cette technique d’IA avancée, les entreprises peuvent combiner un LLM pré-entraîné tel que ChatGPT avec leurs propres données propriétaires pour obtenir des réponses précises et contextuellement adaptées. Ils peuvent restreindre les données utilisées en les extrayant uniquement des sources les plus pertinentes telles que les procédures d’entreprise approuvées, les politiques ou les informations sur les produits. Et comme RAG récupère les informations en temps réel à partir de la base de données vectorielle d’une entreprise, elle peut s’assurer d’obtenir toujours les informations les plus récentes à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.
Combiner les avantages d'un LLM avec les données de l'entreprise
RAG combine efficacement la récupération de données avec la génération de langage. Le récupérateur agit comme un moteur de recherche qui récupère des données en fonction de la requête d’un utilisateur, en utilisant des algorithmes sophistiqués pour collecter uniquement les informations les plus pertinentes. Le générateur est généralement un LLM comme ChatGPT qui prend ces informations et les transforme en une réponse précise et informée. En intégrant ces deux composants, RAG permet aux entreprises de créer des systèmes d’IA personnalisés qui leur confèrent un avantage concurrentiel.
Les applications potentielles sont nombreuses. Les équipes de vente et de marketing peuvent rapidement combiner les informations provenant des rapports de marché, des commentaires des clients et des flux de médias sociaux pour identifier les tendances d’achat et les préférences des clients. Les équipes de service client peuvent accroître la fidélité des clients grâce à des chatbots basés sur RAG qui utilisent les informations sur les produits, les profils clients et les historiques d'achat pour fournir des réponses personnalisées aux demandes des clients. Les équipes juridiques peuvent facilement exploiter les enseignements de l’IA à partir de contrats, de dossiers juridiques et d’autres documents lorsqu’elles fournissent des conseils juridiques. En aidant les employés à accéder rapidement et avec précision à des données structurées et non structurées pertinentes et à jour stockées dans plusieurs bases de données, RAG peut augmenter la productivité de l'entreprise, améliorer l'expérience client et augmenter les bénéfices en réduisant la main-d'œuvre et en renforçant la fidélité des clients.
Pourtant, même si RAG promet de transformer l’IA d’entreprise, certains obstacles subsistent. L’un des principaux obstacles est la récupération et l’intégration des données dans les environnements informatiques distribués que la plupart des entreprises ont mis en place. Aujourd’hui, la majorité des entreprises exploitent leurs applications dans un environnement multicloud hybride extrêmement complexe. Et comme les données sont généralement stockées à différents endroits, notamment dans des centres de données sur site et dans plusieurs clouds tels que Microsoft Azure, Google Cloud Platform et AWS, l’intégration de toutes ces données cloisonnées avec un LLM peut s’avérer difficile. De plus, sans les protections adéquates, il existe un risque de divulgation d’informations privées.
Mise en œuvre de RAG dans des environnements hybrides et multicloud
F5 a travaillé en collaboration avec la société d’infrastructure de données NetApp pour résoudre ces problèmes. En intégrant les capacités de mise en réseau multicloud sécurisées et hautes performances de F5 aux solutions de gestion de données robustes de NetApp, nous permettons de récupérer rapidement les données de l'entreprise, où qu'elles se trouvent, et de les combiner en toute sécurité avec un LLM.
Cloud Volumes ONTAP et Azure NetApp Files de NetApp optimisent les coûts et les performances du stockage cloud tout en améliorant la protection et la conformité des données. Associés à F5 Distributed Cloud Network Connect , les données peuvent être connectées et déplacées rapidement et en toute sécurité entre les zones et les régions, quel que soit l'endroit où elles sont stockées.
Alors que les entreprises recherchent des moyens de fournir des applications LLM qui font progresser l’activité, notre solution commune leur offre un moyen transparent de gérer, de protéger et d’optimiser leurs données, tout en réduisant les coûts. Les données de l’entreprise restent privées. Les utilisateurs peuvent ainsi obtenir les informations précises, opportunes et pertinentes dont ils ont besoin pour prospérer à l’ère numérique.
Comme l'a déclaré Kunal Anand, directeur de la technologie et de l'IA de F5 : « Notre solution commune offre des performances inégalées et une sécurité à toute épreuve, permettant aux entreprises d'exploiter en toute confiance les capacités de l'IA dans leurs contextes commerciaux uniques. »
Exploiter pleinement les promesses de l'IA d'entreprise
Ce partenariat s'appuie sur les collaborations précédentes entre F5 et NetApp pour aider les entreprises à connecter leurs environnements hybrides et multicloud. Et il est important de noter que ce n’est que le début. Au cours des prochains mois, nous continuerons à travailler ensemble pour aider les entreprises à exploiter toute la puissance de l’IA dans leurs environnements informatiques distribués.
Pour en savoir plus, veuillez lire notre communiqué de presse . Visitez également notre page Web F5 et NetApp .