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公開：2024-11-20

InfinidatがRAGワークフローデプロイメントアーキテクチャを発表、AIモデルの精度向上とハイブリッドマルチクラウド環境での活用が可能に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• InfinidatがRAGワークフローデプロイメントアーキテクチャを発表
• 既存のInfinidatプラットフォームでAIモデルの精度が向上
• ハイブリッドマルチクラウド環境で柔軟なRAGの使用が可能に

InfinidatのRAGワークフローデプロイメントアーキテクチャによるAIモデルの進化

Infinidat社は企業の生成AI活用を促進するため、RAGワークフローデプロイメントアーキテクチャを2024年11月13日に発表した。InfinidatのプラットフォームではOracle、PostgreSQL、MongoDBなどの非構造化データや構造化データを含む複数の企業データソースから最新のプライベートデータを取得することが可能になっている。^[1]

InfinidatのRAGアーキテクチャは専用機器の追加購入が不要であり、現在使用中のInfiniBox及びInfiniBox SSAエンタープライズストレージシステムをAIモデル最適化の基盤として活用できる。InfuzeOS Cloud Editionによってハイブリッドマルチクラウド環境での柔軟なRAG使用が実現され、ストレージインフラストラクチャがGenAIアプリケーションの価値を引き出す戦略的資産となるだろう。

RAGは企業のベクトルデータベースから関連性の高いプライベートデータを取得してAIモデルを拡張する仕組みだ。AIのトレーニングに続く推論プロセスでベクトルデータベースが使用され、ユーザーのクエリに対してより正確で信頼性の高い応答を自動生成することが可能になっている。

RAGワークフローデプロイメントアーキテクチャの特徴

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ハイブリッドマルチクラウドについて

ハイブリッドマルチクラウドとは、プライベートクラウドと複数のパブリッククラウドを組み合わせたクラウド環境のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数のクラウドサービスを柔軟に利用可能
• オンプレミスとクラウドのリソースを統合的に管理
• セキュリティとコスト最適化の両立を実現

InfinidatのInfuzeOS Cloud Editionは、ハイブリッドマルチクラウド環境でのRAG活用を可能にしている。AWSやAzureなどの主要クラウドプロバイダーとの連携により、企業はクラウドの柔軟性とスケーラビリティを活かしながら、AIモデルの精度向上とデータ管理の効率化を実現できるだろう。

RAGワークフローデプロイメントアーキテクチャに関する考察

InfinidatのRAGワークフローデプロイメントアーキテクチャは、既存のインフラを活用してAIモデルの精度を向上させる点が画期的だ。専用機器の追加購入が不要なため、企業は低コストでAI活用を開始でき、ハイブリッドマルチクラウド環境での柔軟な運用も実現できるだろう。

ただし、RAGの導入には企業内データの整備と適切な管理体制の構築が不可欠となる。データの品質管理や更新頻度の最適化、セキュリティ対策など、運用面での課題に対する具体的なソリューションの提供が今後重要になってくるはずだ。

将来的にはAIモデルの自動最適化機能やリアルタイムデータ同期など、より高度な機能の追加が期待される。企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させるためには、継続的な機能強化とユーザビリティの向上が不可欠になるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Infinidat、RAGワークフローデプロイメントアーキテクチャを導入し、企業のAIの精度を向上 | Infinidat Japan合同会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000134767.html, (参照 24-11-20).
2. Oracle. https://www.oracle.com/jp/

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