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Generative KI (GenAI) ist die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf gro?e Datens?tze, um Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Video zu erzeugen. Beliebte GenAI-Tools sind ChatGPT, DALL-E, Bard und Midjourney.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert die Ausgabe gro?er Sprachmodelle (LLMs), indem vor der Erzeugung einer Antwort eine autoritative Wissensdatenbank au?erhalb der urspr¨¹nglichen Trainingsdaten konsultiert wird. Dadurch werden die F?higkeiten des Systems ¨¹ber die urspr¨¹nglichen Trainingsdaten hinaus erweitert. RAG ist eine kosteneffiziente Methode zur Verbesserung der LLM-Ergebnisse f¨¹r bestimmte Bereiche, indem eine interne Datenbank mit propriet?ren, benutzerdefinierten Daten genutzt wird.

Das wichtigste Attribut f¨¹r KI-Storage ist die Performance-Flexibilit?t. KI-Storage muss in der Lage sein, von einigen hundert Gigabyte auf Petabyte zu skalieren, eine gute Performance bei sich schnell ?ndernden gemischten Workloads zu bieten, Daten w?hrend der gesamten Projektlaufzeit gleichzeitig f¨¹r Schulungs- und Produktionskunden bereitzustellen und die von Projekt-Tools verwendeten Datenmodelle zu unterst¨¹tzen. Die zus?tzlichen Attribute einer idealen KI-Storage-L?sung sind: Kapazit?tsflexibilit?t, Verf¨¹gbarkeit und Datenbest?ndigkeit, Platz- und Stromeffizienz, Unterst¨¹tzung von Datenmodellen, Sicherheit und Einfachheit im Betrieb.