Elasticsearch는 NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계의 권장 벡터 데이터베이스입니다

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Elastic은 이제 NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계와 통합되어 사용자가 온프레미스 AI 팩토리용 권장 벡터 데이터베이스를 제공받을 수 있도록 합니다. 이 검증 설계는 기업이 온프레미스 환경에서 AI 팩토리를 구축 및 배포할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

멀티모달 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 사용 사례를 위한 Elasticsearch 벡터 데이터베이스를 포함한 참조 설계
멀티모달 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 사용 사례를 위한 Elasticsearch 벡터 데이터베이스

Elasticsearch: NVIDIA AI Factory를 위한 기업용 벡터 데이터베이스

검증 설계는 NVIDIA 가속 컴퓨팅과 AI 소프트웨어를 결합하여 최적화된 AI 모델 배포, 멀티모달 데이터 추출, 그리고 모든 AI 데이터를 저장하고 검색하는 검증된 대규모 벡터 데이터베이스인 Elasticsearch를 활용한 임베딩 생성을 지원합니다. 고객은 검증 설계를 사용하여 NVIDIA AI Factory에서 에이전틱 AI 애플리케이션을 위한 Elasticsearch를 사용할 수 있습니다.

Elasticsearch가 통합된 NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계는 풀 스택의 사전 엔지니어링 블루프린트를 제공하여 기업이 AI 애플리케이션을 가속화할 수 있도록 지원합니다.

하지만 협업의 진정한 가치는 GPU 가속 벡터 검색에 있습니다.

다음 단계

Elastic은 오픈 소스 GPU 가속 벡터 검색 라이브러리인 NVIDIA cuVS를 사용하여 다음과 같이 두 가지 주요 영역에서 GPU 가속을 도입하는 새로운 Elasticsearch 플러그인을 구현할 예정입니다.

  1. 인덱스 구축 시간: NVIDIA GPU를 사용하면 Elasticsearch에서 벡터 인덱스의 구축 및 업데이트에 드는 시간을 줄일 수 있습니다.

  2. 쿼리 성능: GPU 가속을 활용하여 kNN 벡터 검색을 수행함으로써 Elasticsearch 내 유사도 쿼리의 지연 시간을 줄이고 처리량을 높이는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 실시간 AI 애플리케이션을 지원합니다.

GPU 가속을 위한 NVIDIA와의 이번 협력은 Elastic 팀의 이전 작업을 기반으로 벡터 검색 성능을 최적화하기 위해 CPU SIMD, Better Binary Quantization(BBQ), 그리고 더 빠른 필터링된 HNSW와 같은 기술을 활용하여 Elasticsearch를 사용자가 선택하는 벡터 데이터베이스로 만들 것입니다. Elasticsearch Labs의 추가 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.

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