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戴尔扩展AI数据平台,助力智能体理解企业数据

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戴尔科技公司正在为其Dell AI数据平台引入一系列新功能,旨在让企业AI智能体获得更完整的企业数据视图,同时加速数据为AI工作负载做好准备的过程。这些新功能是戴尔AI数据平台的一部分,而该平台正是戴尔AI工厂战略的数据基础。

此次戴尔新增了三项功能:统一语义层、企业知识图谱和知识智能体。这些新增功能旨在将分散的企业信息转化为可信、可复用的上下文,供生成式AI和智能体AI应用使用。

据戴尔介绍,这一举措反映出企业在部署AI智能体时面临的一个日益突出的问题:让AI系统能够访问数据,并不意味着系统真正理解这些数据的含义,或者不同数据之间的关联方式。

戴尔表示,在大多数情况下,模型并不是企业实现AI规模化应用的瓶颈,数据才是。企业最有价值的信息往往分散存储在多个地点的文件、数据库和云服务及系统中。

这些数据大多是在AI智能体被期望读取它们之前就已经创建的。它们从未被标注、关联,或者按照便于机器读取的方式进行组织。因此,智能体需要消耗大量Token来重新构建本应已经存在的答案。每一次查询都意味着更多的步骤、更多的计算、更高的成本,以及更慢、更不可靠的结果。

戴尔基础设施解决方案集团总裁阿瑟·刘易斯在声明中表示:“没有上下文的数据只是噪音。大多数企业花了多年时间让数据变得可访问,但这并不等同于让数据变得可用。”

统一语义层在结构化和非结构化数据之间建立了通用的业务词汇体系。戴尔还计划整合英伟达的开源Auto-Ontology技术,该技术有助于从企业数据中构建知识图谱。

企业知识图谱则更进一步,通过映射数据之间的关系,包括元数据、数据血缘、查询历史等信息。戴尔表示,这使AI智能体能够跨表格、数据产品、多模态数据和向量索引识别相关信息。

第三项功能知识智能体,旨在将这些上下文应用于具体的业务任务。客户可以定义智能体可以访问哪些信息、必须遵循哪些规则、需要满足什么质量标准,以及可以消耗多少计算资源或其他资源。英伟达Nemotron Retriever模型将为这些智能体提供文档检索、推理和视觉理解能力。

戴尔表示,新的语义层、知识图谱和智能体将在客户自己的环境中运行,这一设计旨在满足数据主权和安全方面的要求。公司还表示,该架构的设计初衷是避免让客户被锁定在特定的AI模型、数据平台或存储提供商上。

此外,戴尔还为PowerScale引入了安全性和多租户方面的增强功能,同时推出了Dell存储性能工具和AI就绪数据服务。

戴尔还在其数据处理管道中加入了英伟达加速处理技术。戴尔的数据处理引擎正在与英伟达cuDF进行集成,同时采用Apache Arrow来改善存储与处理之间的数据流转效率。

戴尔表示,内部测试显示,在搭载英伟达RTX PRO 4500 Blackwell服务器版GPU的PowerEdge R770系统上,GPU加速处理的平均速度比纯CPU处理快3.9倍,在某项批量数据挖掘工作负载测试中,峰值性能提升达到了20.4倍。

戴尔计划在2027年上半年发布统一语义层、企业知识图谱和知识智能体。采用英伟达加速技术的数据处理引擎增强功能计划于2026年12月推出,而额外的Apache Arrow加速功能则计划在2027年上半年推出。PowerScale的安全性和多租户增强功能预计将于11月推出。

Q&A

Q1:戴尔AI数据平台的新功能主要解决什么问题?

A:主要解决企业AI智能体无法真正理解数据含义及数据间关联的问题,将分散的企业信息转化为可信、可复用的上下文,帮助AI智能体更高效地完成任务,减少不必要的计算和Token消耗。

Q2:企业知识图谱具体能做什么?

A:企业知识图谱通过映射数据之间的关系,包括元数据、数据血缘、查询历史等信息,让AI智能体能够跨表格、数据产品、多模态数据和向量索引识别相关信息,从而更准确地理解企业数据。

Q3:戴尔新功能什么时候正式发布?

A:统一语义层、企业知识图谱和知识智能体计划在2027年上半年发布;数据处理引擎的英伟达加速增强功能计划于2026年12月推出;PowerScale的安全性和多租户增强功能预计于11月推出。

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