「ストレージをAIの土台に」 - ネットアップが「INSIGHT 2024」を開催

AI向けデータエンジンは、その分散ストレージアーキテクチャを土台とするもので、ファイルからメタデータ情報を抽出し、インデックス化し、検索用のクエリインタフェースを使って、クエリを可能にすることでデータセットの管理が効率化される。

ONTAPにより、ポリシーエンジン、変更検出、ベクターエンベディング、ベクターデータベースなどを活用できる。データの変更を自動でキャプチャしたり、統合ビューを作成できるという。

Vitaldevara氏は「AIのワークロードのほとんどがハイブリッドであり、オンプレ環境とクラウド環境を跨いでデータを移動することになる。データエンジンにより、データのエクスポート、管理、コピーなどが不要になる。これができるのはNetAppのみだ」と強調した。

将来のエンタープライズAIを先んじて構築

AI向けのインテリジェントデータサービスでは「Data Explorer」ツールを使ってデータの検索や分類をしたり、動的あるいは静的なデータコレクションの作成などができる。

デモではNVIDIA NEMOと統合し、NVIDIA LLM Playgroundのチャットインタフェースを使って、ヘルスケアのデータを容易に操作した。

RAG(Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成)を使って自社のデータコレクションに接続し「肺炎患者で糖尿病を併発している患者について医師のメモを要約して」とプロンプトを入れると、メモが表示された。データが追加されると、問い合わせの結果にも反映された。

ポリシーも実行される。今度は同じデータに対して、患者の名前を問い合わせたところ、PII(個人識別情報)のポリシーに基づき患者名は開示されなかった。

肺炎患者のうち新型コロナの両方を患った患者を問い合わせたところ、新型コロナの患者情報データが入っていないため、「情報なし」と回答した。

その後、新型コロナの患者データを追加すると、AIエンジンが変更を検出し、自動的に新しいエンベディングを作成した。チャットで同じ質問を入力すると、新しいデータを含んだ回答を表示した。

Vitaldevara氏は「データがどこにあっても、AIを持ってくることができる」と話す。さらには、NetAppのAIPod、ONTAP、BlueXPとNVIDIA AI Enterpriseと組み合わせることで、RAGのエンドツーエンドのソリューションを構築でき、自律型エージェント(Agentic AI)アプリの土台になるという。同氏は「われわれは将来のエンタープライズAIを先んじて構築している」と述べていた。
（末岡洋子）