Denodo punta all’AI integrando NVIDIA NIM nella propria piattaforma

Denodo, azienda leader nella gestione dei dati, ha recentemente fatto un passo avanti nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) integrando i microservizi di inferenza NVIDIA NIM nella propria piattaforma.

La collaborazione tra le funzionalità avanzate della Denodo Platform e NVIDIA NIM permette alle organizzazioni di curare e trasformare i dati in pipeline pronte per l’AI. Questo processo facilita l’alimentazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), migliorando notevolmente la precisione e riducendo le inesattezze grazie all’accesso a dati di qualità.

“Sono entusiasta di questa integrazione e penso che dimostri verso quale direzione le capacità di gestione logica dei dati di Denodo possano portarci”, ha dichiarato Narayan Sundar, Senior Director-Strategic Alliances di Denodo. “Denodo è all’avanguardia nel supporto delle applicazioni di GenAI basate su RAG con dati in tempo reale, governati e affidabili, provenienti dal vasto patrimonio dati di un’organizzazione e non vedo l’ora di vedere quali innovazioni emergeranno per quei clienti che sfrutteranno la Denodo Platform con l’integrazione di NVIDIA NIM”. 

L’integrazione di NVIDIA nella Denodo Platform

Un altro aspetto fondamentale è la capacità di mantenere la sicurezza e la privacy dei dati, applicando controlli di accesso dettagliati. Inoltre, la piattaforma consente un accesso semplificato e sicuro alla conoscenza distribuita, essenziale per le applicazioni di AI generativa.

Con l’ausilio di NVIDIA NeMo e un data fabric integrato, le implementazioni di AI e machine learning (ML) diventano più rapide, dalla preparazione dei dati fino allo scoring dei modelli. Inoltre NVIDIA NIM, essendo una suite di microservizi cloud-nativi, facilita l’adozione di modelli di AI generativa in diversi ambienti, inclusi cloud, data center e workstation.Più in generale, l’integrazione si traduce in una maggiore facilità nell’implementare e scalare applicazioni di AI generativa.

I principali casi d’uso spaziano dall’analisi migliorata all’ottenimento di insight più solidi, con impatti positivi in settori come i servizi finanziari, la sanità, il retail e la produzione. Un dato tangibile è il miglioramento nell’accuratezza della generazione di query SQL per i LLM. Le funzionalità RAG garantiscono infatti risposte più affidabili, consentendo ai LLM di attingere a conoscenze pertinenti prima di generare output.

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