生成式AI时代已经到来,数据已成为推动企业创新的关键要素。企业如何借助云计算技术构建强大的数据基座,从而在竞争激烈的市场中占据优势地位?本文将为您详细解析亚马逊云科技如何通过多项服务和解决方案,帮助企业应对生成式AI时代的数据挑战。

应对生成式AI的数据挑战：存储、清洗与治理的全方位解决方案

生成式AI基础模型微调和预训练需要将海量的多样化原始数据转化为高质量的大数据集,这对数据存储、清洗和治理都提出了更严峻的挑战。亚马逊云科技提供了Amazon S3、Amazon FSx for Lustre、Amazon EMR Serverless、Amazon Glue和Amazon DataZone等全面的解决方案,帮助企业应对这些挑战。

数据与模型快速结合,让企业专有数据释放更大价值

生成式AI基础模型的局限性之一在于无法及时拥有企业专有数据,因此通过技术手段加速数据与模型的结合成为企业数据基座的关键。亚马逊云科技将向量搜索的支持功能加入到主流的数据服务中,通过将数据和向量存储在一起来提升数据查询性能,让企业轻松利用RAG技术将专有数据提供给基础模型,从而释放更大价值。

提升生成式AI效率:优化数据处理与模型调用

对生成式AI应用程序而言,基础模型频繁调用将会导致成本的增加和响应的延迟,因此如何处理生成式AI应用程序新生成的数据,提升模型调用效率成为企业数据基座的关键。亚马逊云科技提供了Amazon MemoryDB、无服务器数据库服务和Amazon OpenSearch Serverless等解决方案,帮助企业更高效地处理和利用数据,加速模型的训练和优化,同时降低成本和提高响应速度。

总而言之,亚马逊云科技为企业构建了一个全面的数据管理平台,帮助企业在生成式AI时代占据市场优势,实现数据驱动的业务增长。