Ajan AI için Otomatik Kurumsal Depolama – veritabanimimari.com

Ajan AI, kurumsal depolama söz konusu olduğunda ne istediğini bilir. Bu özerk, AI güdümlü ajanlar kendi kararlarını verebilir ve kurumsal depolama çözümlerinden ihtiyaç duyduklarının düşük gecikme, yüksek performans,% 100 kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik, akıllı orkestrasyon, siber esneklik ve geri alma artırılmış bir üretim (RAG) referans mimarisi olduğu açıktır.

Ajan yapay zeka hızla gelişiyor ve kuruluşların veri altyapısına daha yüksek talepler getiriyor. Bu AI ajanları yeni bilgilere uyum sağlar ve birden fazla görev yapar ve hepsi insanlardan bağımsız olan diğer AI ajanlarıyla işbirliği yapar. Mecazi olarak, eğer üretken AI (Genai) bir pizza yapan aşçı ise, o zaman Centic AI, müşterinin sütlü olmayan peynirlere ihtiyaç duyduğunu kontrol eden, müşterinin son 10 siparişleri için sahip olduğu Toping modeline uyum sağlayan ve doğrudan müşteriye teslimat yapacak AI ajanı ile iletişim kuran kişidir.

Bu “pizza” metaforu, ajan AI'nın bizi sistemlerin karmaşık veya dinamik senaryolarda “düşünebileceği” (ya da akılda tutabileceği), planlayabileceği, planlayabileceği, sürekli öğrenebileceği, sürekli olarak öğrenebileceği, adapte olabileceği ve nihayetinde kendi başlarına hareket ettiği yeni bir dünyaya nasıl başlattığını göstermeye hizmet ediyor. Ajanik AI, AI yeteneklerinde önemli bir sıçramayı temsil eder – dünyanın son birkaç yıldır gördüğü genai yinelemesinin üstünde ve ötesinde bile. Ajan AI temel olarak dijital işçiler gibi işlev görecek şekilde inşa edilmiştir. Ve kurumsal depolama için çıkarımlar, işletmelerin depolama altyapılarını yeniden değerlendirmelerine neden olmaktadır.

Ajan yapay zeka hakkında alınan kararlar, işletmelerin veri altyapısının nasıl gelişeceği hakkında sorular oluşturur. Gartner'ın 2025 Gelişen Teknik Raporu, bu yıl kurumsal AI sunumlarının% 60'ından fazlasının ajan mimarilerini yerleştireceğini belirtiyor. Bu proaktif AI'ya geçiş yapar. Acil araştırma, pazarlar ve pazarlara ve diğer endüstri izleyicilerine (Haziran 2025) göre, Kurumsal Ajan AI pazarının 2024'te yaklaşık 2 milyar dolardan 2030'a kadar 40 milyar doların üzerine çıkması bekleniyor (Haziran 2025). Ayrıca, Haziran ayında yayınlanan bir Bank of America küresel araştırma analizine göre, aracı AI'ya harcama, önümüzdeki beş yıl içinde 155 milyar dolar kadar yüksek olabilir ve bu da diğer analistlerin projeksiyonlarından üç kat daha yüksek olabilir.

Bir AI Rag mimarisi, depolama altyapısının üstünde bir yer paylaşımı olarak, aracı AI ajanlarının en son bilgilere dayanarak kendi hızlı kararlarını almaları ve müşteri siparişlerini yerine getirmek, hizmet sağlamak veya daha iyi iş outlarını koordine etmek için çok adımlı eylemler yapmaları gibi, ajan yapay zeka kullanan veya kullanmayı planlayan herhangi bir kuruluş için olmazsa olmazdır.

Rag, Ajan AI'yı daha doğru hale getirir. İşletmelerin yeni verilerle bir bez boru hattını – doğal olarak yinelemeli bir süreç – sürekli olarak hassaslaştırmasını ve yanlışlık, modası geçmiş bilgi veya AI halüsinasyon riskini azaltmasını sağlar. Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve küçük dil modelleri (SLM'ler) tipik olarak kamuya açık veriler üzerinde eğitilirken ve bir işletmenin özel verilerine maruz kalmazken, RAG, bir işletmenin vektör veritabanlarından alınan ve GENAI'de kritik bir bileşen olan ilgili verileri kullanan ajan yapay zeka modellerini arttırır. Yaygın olarak kullanılan veritabanı motorlarının güncel sürümleri vektör verilerinin depolanmasını ve alınmasını destekler.

RAG, üretken AI modellerinin gücünü işletmelerin aktif özel verileriyle birleştirir. Bu, ajan AI ajanlarının kararlarını ve iletişimlerini insanlar ve diğer AI ajanlarıyla doğru bilgilendirilmiş özel kurumsal bilgilere dayandırmasını ve kamu verilerinin kullanımından kaynaklanan olası yasal sorunlardan kaçınmasını sağlar. Özetlemek gerekirse, RAG doğru sonuçlar üretmek ve aracı AI'yı günlük operasyonlar ve devam eden işler için son derece pratik hale getirmek için önemlidir.

Bu, işletmelerin C-Süitinin, ajan AI'nın benimsenmesinin, üretken süreç ajanlarından kişisel AI asistanlarına ve kendi kendini optimize eden endüstriyel sistemlere kadar her şey dahil olmak üzere otonom girişim akışlarında iyi çalışacağına dair yüksek güvene sahip olabileceği anlamına gelir.

RAG ile bu teknolojik ilerlemeyi desteklemek, kurumsal depolama altyapısının veya turtanın “dilimleri” nin temel direkleridir. AIA'nın dağıtan bir işletme, AI'nın düzgün çalışmasını ve RAG'ın sunması gereken şeyi sunduğundan emin olmak için aşağıdaki depolama özelliklerine ihtiyacı vardır:

• Yüksek Performans: Depolama altyapısının hızı, yapay zekanın en iyi olması için temel bir unsurdur. En yüksek performansa sahip olmak bir işletme için farklılaştırıcıdır.
• Düşük gecikme: Ajan yapay zekanın işleyişindeki gecikmeler “hayır-hayır” dır. Tıpkı insanların internetin ilk günlerinde gecikme sorunları nedeniyle gecikmeleri sevmedikleri gibi, müşteriler, ajan yapay zeka uygulamaları iş ve misyon-kritik olduğunda veri altyapısındaki gecikme nedeniyle gecikmelere tahammül etmeyeceklerdir. Kurumsal depolama için mümkün olan en düşük gecikmeye sahip olmak artık Ajan AI için bir önceliktir.
• % 100 kullanılabilirlik: Verilere sürekli, kesintisiz erişim, ajanik AI dünyasında olmazsa olmazdır. Kurumsal depolamada% 100 kullanılabilirliğe sahip olmak, bu yeni AI dalgası için bir gerekliliktir.
• Ölçeklenebilirlik: Bir depolama altyapısı, aracı AI için kullanılan veri kümeleri artmaya devam ettiği için daha yüksek kapasiteye ölçeklenebilmelidir. “Bankayı kırmadan” ölçeklendirebilmesi gerekiyor. Kuruluşunuz için doğru seçeneği bulmak için kurumsal depolama için esnek tüketim modelleri değerlendirilmelidir. Ayrıca, kullandığınız depolama platformunda büyük, ölçeklenebilir vektör veritabanları kolayca desteklenmelidir.
• Akıllı Orkestrasyon: İstihbarat, veri yerleşimini dinamik ve öngörücü bir şekilde düzenlemek ve optimize etmek için depolama altyapısına inşa edilmelidir. Bu, yapay zeka iş yüklerini ustaca yöneterek aracı yapay zekayı desteklemek için zemin hazırlar.
• Siber esneklik: Siber saldırılar her hafta işletmelere çarptığında, Ajan AI korunmalıdır. Korumalardan biri, siber odaklı, kurtarma ilk yaklaşımı alarak fidye yazılımı veya kötü amaçlı yazılım gibi bir siber saldırının etkisini azaltan siber depolama esnekliğidir. Birincil depolamada bir siber saldırıdan bir dakika veya daha kısa sürede iyileşebilen siber iyileşme yeteneklerine sahip olmak en iyisidir.

Kuruluşunuzun AI uygulamalarını, iş yüklerini ve dağıtımlarını desteklemek için bir kurumsal depolama çözümü ararken, özel ekipman gerektirmeyen bir çözüm arayın. Ayrıca, çok satıcı bir ortamda bile mevcut depolama altyapısında çalışabilen bir RAG referans mimarisi seçin.

Bir RAG iş akışı, mevcut açık kaynaklı ürünlerden ve zaten bir işletmenin şirket içi veri merkezinde kurumsal özel verilerden kolayca oluşturulabilir. Bir Kubernetes kümesi, RAG boru hattını çalıştırmanın temeli olarak kaldırılabilir, bu da yüksek kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve kaynak verimliliği sağlar.

Ajanik AI ve Rag-Optimize edilmiş kurumsal depolama, kurumsal AI'nın bir sonraki aşamasında el ele gider.