Nvidia e DataStax hanno recentemente annunciato una collaborazione che promette di rivoluzionare l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa nelle aziende. Integrando i microservizi Nvidia NeMo Retriever con la piattaforma AI di DataStax, le due aziende mirano a rendere l’AI più efficiente e accessibile, riducendo significativamente i requisiti di archiviazione dei dati e migliorando la velocità e l’accuratezza del recupero delle informazioni.
Una delle innovazioni chiave di questa collaborazione è la capacità di ridurre il volume di archiviazione dei dati di 35 volte rispetto agli approcci tradizionali. Questo è particolarmente rilevante considerando che i dati aziendali non strutturati dovrebbero superare i 20 zettabyte entro il 2027. Kari Briski, vicepresidente della gestione dei prodotti AI di Nvidia, ha sottolineato l’importanza di questa riduzione, affermando che “ridurre significativamente questi costi di archiviazione, consentendo alle aziende di incorporare e recuperare efficacemente le informazioni, diventa un fattore determinante”.
Un esempio concreto dell’impatto di questa tecnologia è fornito dalla Wikimedia Foundation. Utilizzando la soluzione integrata, Wikimedia è riuscita a ridurre il tempo di elaborazione per 10 milioni di voci di Wikipedia da 30 giorni a meno di tre. Questo risultato è particolarmente impressionante dato che la piattaforma gestisce aggiornamenti in tempo reale su centinaia di migliaia di voci modificate quotidianamente da oltre 24.000 volontari in tutto il mondo.
Chet Kapoor, CEO di DataStax, ha evidenziato l’importanza di combinare i modelli linguistici con i dati aziendali esistenti per fornire contesto e rilevanza. Ha spiegato che la capacità di ricerca ibrida della piattaforma unisce la ricerca semantica con quella testuale tradizionale, utilizzando la tecnologia di riordino di Nvidia per offrire i risultati più pertinenti in tempo reale su scala globale.
Un’altra sfida cruciale affrontata da questa partnership riguarda la sicurezza dei dati aziendali. Molte organizzazioni sono riluttanti a esporre informazioni sensibili a modelli linguistici esterni. La soluzione proposta da Nvidia e DataStax consente alle aziende di rendere accessibili i propri vasti archivi di dati privati ai sistemi AI senza compromettere la sicurezza o la riservatezza delle informazioni.