内容提要
AI数据平台将非结构化数据转化为可供企业AI代理使用的准备数据,以实现商业价值。尽管AI代理能够自动化复杂任务,但在生产中仍面临数据可用性和质量的挑战。非结构化数据占组织数据的70%至90%,治理难度较大。AI数据平台通过GPU加速快速、安全地处理数据,简化数据治理,提高数据安全性,帮助企业更好地利用AI投资。
关键要点
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AI数据平台将非结构化数据转化为可供企业AI代理使用的准备数据,以实现商业价值。
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AI代理在生产中面临数据可用性和质量的挑战,约40%的AI原型能够投入生产。
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非结构化数据占组织数据的70%至90%,治理难度较大,包括电子邮件、PDF、视频等。
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AI准备数据可以被AI训练、微调和检索增强生成管道使用,无需额外准备。
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将非结构化数据转化为AI准备数据的过程包括数据收集、元数据应用、文档分块和向量嵌入。
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数据复杂性、数据速度、数据扩散和数据漂移使得企业难以将非结构化数据转化为AI准备数据。
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AI数据平台通过GPU加速将企业数据转化为AI准备数据,确保数据的准确性和安全性。
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AI数据平台的关键优势包括更快的价值实现、减少数据漂移、改善数据安全性和简化数据治理。
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NVIDIA AI数据平台结合了NVIDIA RTX PRO 6000 GPU和NVIDIA BlueField-3 DPU,推动企业快速安全地激活AI代理。
延伸问答
什么是AI准备数据?
AI准备数据是指可以被AI训练、微调和检索增强生成管道使用的数据,无需额外准备。
AI数据平台如何帮助企业处理非结构化数据?
AI数据平台通过GPU加速快速、安全地将非结构化数据转化为AI准备数据,简化数据治理并提高数据安全性。
企业在将数据转化为AI准备数据时面临哪些挑战?
企业面临数据复杂性、数据速度、数据扩散和数据漂移等挑战,使得非结构化数据治理困难。
AI数据平台的关键优势是什么?
AI数据平台的关键优势包括更快的价值实现、减少数据漂移、改善数据安全性和简化数据治理。
NVIDIA AI数据平台的组成部分有哪些?
NVIDIA AI数据平台结合了NVIDIA RTX PRO 6000 GPU和NVIDIA BlueField-3 DPU,支持集成的AI数据处理管道。
为什么AI代理在生产中面临数据可用性和质量的挑战?
AI代理需要安全、相关、准确和最新的数据,但约40%的AI原型无法投入生产,主要由于数据可用性和质量问题。