企业正通过引入人工智能技术,致力于将海量非结构化数据转化为有价值的信息。当前的核心挑战在于如何让积累数十年的数据能够在人工智能系统中发挥作用。
释放历史数据的价值
据戴尔产品总监介绍,尽管企业多年来持续存储文档与图像,但得益于近期推理模型的进步,这些数据终于迎来了能发挥其真正价值的“关键应用场景”。这突显出,为人工智能的扩展做好数据基础准备至关重要。
技术整合与数据安全
戴尔与Elastic合作的副总裁指出,需引入向量搜索技术,以便从企业数据存储中检索最相关的信息。双方的合作将Elastic的向量数据库技术集成至戴尔人工智能平台,从而高效利用非结构化数据支持人工智能任务。
该总监进一步强调,确保组织拥有的重要信息能安全地存储在数据中心,是实现人工智能领先成果的关键。受此趋势推动,许多企业正转向部署内部人工智能,在安全保存敏感数据的同时充分利用最新模型。戴尔正致力于协助这一转型,相关工作将在广泛部署于企业数据中心的戴尔设备上展开。

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