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ONTAP
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Mastodon 用户表示：向量数据库并非 RAG 的核心；数据语料库和高效的重新嵌入才是
一位 Mastodon 用户认为，在检索增强生成 (RAG) 系统中，向量数据库是最不关键的组成部分。主要资产是数据语料库本身，它通常存储在较旧的网络附加存储 (NAS) 系统上。用户强调了在数据分块更改时重新运行嵌入所带来的显著且通常未被预算的成本，并建议 NetApp 的 ONTAP 快照可以通过在重新嵌入操作后快速回滚来缓解这一问题。
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NetApp AIPod通过NVIDIA DGX、ONTAP和NVMe/FC增强AI存储
NetApp的AIPod利用NVIDIA DGX系统，证明AI存储解决方案不仅仅是简单的高速NAS。通过将ONTAP与pNFS和NVMe/FC集成，AIPod为GPU集群提供了至关重要的多路径和低延迟访问，解决了数据管道瓶颈。该配置强调跨网络接口的高效数据分发，以最大化GPU利用率并防止昂贵的空闲时间。
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NetApp 发布与 Intel 和 Cisco 的 AI 存储解决方案
NetApp 推出了两款新的专注于 AI 的存储解决方案。AIPod Mini 集成了 Intel 的 Xeon 和 Gaudi 处理器以及 NetApp 的 AFF 全闪 ONTAP，用于边缘推理和 RAG 应用。此外，NetApp 还与 Cisco 扩展了其 FlexPod AI 设计，将 UCS 服务器和 NVIDIA GPU 与 AFF 存储结合，用于企业 LLM 流水线。