Melhorar a IA empresarial para redimensionar: A integração entre a Elastic e o NVIDIA cuVS

As empresas estão entrando em uma nova fase de adoção da IA, onde a proliferação de dados não estruturados tornou a busca tradicional inadequada para extrair insights. Como resultado, as organizações estão recorrendo a bancos de dados vetoriais de alto desempenho e busca semântica para impulsionar aplicações modernas de IA, como IA generativa (GenAI), Retrieval-Augmented Generation (RAG) e agentes de IA. 

Enquanto isso, as organizações estão construindo plataformas de IA para simplificar a implantação de IA, escalar o desempenho e maximizar a eficiência e a capacidade da GPU. A arquitetura integrada, que combina computação acelerada com busca vetorial de alto desempenho, é a maneira mais eficiente em termos econômicos de oferecer IA de ponta aos seus consumidores e à sua empresa.

Quando grandes empresas criam plataformas internas de IA generativa que precisam indexar e recuperar o contexto de petabytes de dados corporativos de forma eficiente, os custos imediatamente vêm à tona. Essas fábricas de IA precisam de todas as vantagens possíveis para reduzir cargas de trabalho onerosas.

Da mesma forma, organizações que buscam redimensionar suas capacidades de busca vetorial têm dificuldade para isso sem aumentar linearmente o gasto com hardware de CPU. Quando você começa a construir um banco de dados vetorial de alto desempenho, enfrenta o desafio de construir o índice vetorial (gráfico HNSW) na CPU. Ao comparar todos os vetores, a construção de índices pode explodir em milhões, ou até bilhões, de operações aritméticas. E com essa complexidade vêm os gargalos de ingestão. Adicione operações do ciclo de vida do índice, como compactação e fusões, e sua sobrecarga de computação pode aumentar significativamente.

Para ajudar você a superar esses desafios, a Elastic e a NVIDIA estão viabilizando o Elastic AI Ecosystem, redefinindo como as empresas constroem e escalam fábricas de IA ao oferecer busca vetorial acelerada por GPU e uma infraestrutura de IA poderosa que libera inteligência em tempo real de última geração.

Ao combinar o design validado da NVIDIA Enterprise AI Factory com o poderoso banco de dados vetorial do Elasticsearch, as organizações podem fornecer insights mais profundos e dados em tempo real e relevantes para agentes de IA e aplicativos GenAI de forma segura e em escala empresarial. 

Com Elastic e NVIDIA, você tem acesso ao poder de um banco de dados vetorial de alto desempenho e rico em recursos, com aceleração de GPU projetada para IA moderna.

Reduza o tempo de lançamento no mercado usando um sistema full-stack pré-projetado para construir fábricas de IA no local. O Elasticsearch é um banco de dados vetorial validado e suportado dentro do design validado pela NVIDIA Enterprise AI Factory, garantindo um framework confiável para a implantação de aplicativos de IA agentes.

Lidar com embeddings vetoriais que crescem exponencialmente e volumes massivos de dados de forma mais eficiente. Integrar o NVIDIA cuVS ao Elasticsearch proporciona uma melhoria de quase 12 vezes na taxa de transferência de indexação e um aumento de 7 vezes na fusão forçada mais rápida. 

A busca vetorial acelerada pela NVIDIA da Elastic elimina gargalos de desempenho, permitindo que sua infraestrutura lide com volumes massivos de consultas com tempos de resposta quase instantâneos, para que você possa escalar aplicações de IA generativa e RAG de forma eficiente, entregando insights relevantes em tempo real.

Manter um banco de dados vetorial de alto desempenho e comprovado em escala, sem o ônus de otimização manual constante. O NVIDIA cuVS otimiza e acelera operações de busca vetorial em arquiteturas de GPUs NVIDIA em evolução e versões CUDA, garantindo desempenho máximo e escalabilidade fluida para cargas de trabalho intensivas em IA e dados.

Elimine a complexidade de gerenciar provedores externos de inferência e infraestrutura. O Elastic Inference Service (EIS) fornece inferência nativa de alto rendimento diretamente no Elasticsearch, usando a moderna infraestrutura de IA da NVIDIA para manter o desempenho de baixa latência em grande escala. Implante modelos gerenciados prontos para produção, incluindo os modelos multilíngues de embedding e reranker da Jina AI, nativamente para garantir ajuste preciso de recall e soberania dos dados sem sobrecarga operacional extra.

Elastic e NVIDIA colaboraram para oferecer mais velocidade, escala e valor a empresas que dependem de busca vetorial para construir e entregar aplicações RAG e IA em tempo real. Sua equipe pode oferecer desempenho em larga escala com menos pressão sobre sua infraestrutura e seu orçamento.

Com o Elasticsearch incluído no design validado do NVIDIA AI Factory, você obtém um projeto comprovado, de pilha completa e pré-projetado para acelerar os aplicativos de IA, o que significa  mais eficiência e tempo de lançamento no mercado mais rápido. 

A integração com o NVIDIA cuVS está atualmente em visualização técnica para clientes empresariais autogerenciados da Elastic (versão 9.3). A disponibilidade geral está prevista para abril de 2026 com o lançamento da versão 9.4, que fornecerá uma base pronta para produção para busca vetorial de alto volume e recuperação de contexto em tempo real.

Saiba mais sobre o crescente Ecossistema de IA da Elastic, baixe o Guia do Desenvolvedor do Ecossistema de IA da Elastic, ou conecte-se com especialistas técnicos da Elastic sobre IA de alto desempenho na NVIDIA GTC. Visite-nos no estande nº 3200, assista a demonstrações ao vivo e converse com especialistas da Elastic.