Das Storage Consortium fokussiert aktuelles technisches & wirtschaftliches Wissen für IT Organisationen und Unternehmen – Verlagsunabhängig und unter Mitarbeit sowie Themenauswahl eines erfahrenen Industrieexperten. Die Schwerpunkte des Online-Angebotes - neben dem Hauptgebiet Datenmanagement und Speicherverwaltung - bilden praxisnahe Informationen & Trends zu KI, Big Data, Cloud Computing... im Zusammenhang mit Server- und Netzwerkinfrastruktur-Lösungen für professionelle Rechenzentren und Cloud-Services-Anbieter. Thematisch top-aktuelle Podcasts und unser umfangreiches Podcast-Archiv finden Sie in der zugehörigen Rubrik unserer Webseite unter www.storageconsortium.de
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Graphdatenbanken als KI-Enabler?
Um was geht es in diesem Podcast?
Generative KI ist für Unternehmen eine der Schlüsseltechnologien mit einem wirklichen Transformations-Potenzial.
Als KI-Enabler bereits etabliert haben sich dazu Graphdatenbanken. Anbieter sind Unternehmen wie ArangoDB, TigerGraph, Amazone Neptune, DataStax, Oracle, IBM, Redis, GraphDB, Neo4j und weitere...
Knowledge Graphen verknüpfen heterogene Daten zu einem semantischen Kontext, in dem sie Daten und Datenbeziehungen als gleichwertig behandeln. Dies schafft ein geeignetes Umfeld für Netzwerkanalysen, Deep und Machine Learning sowie KI. An der Seite von LLMs setzen Graphen beispielsweise notwendige Grenzen und Prioritäten, um KI-Ergebnisse genauer, erklärbar und nachvollziehbar zu machen.
Das Training von Machine Learning(ML)- und Large Language-Modellen(LLM) erfordert hohe Rechenleistungen und Speicherkapazitäten. Neue Prozessor-Serien und Super-GPUs verschieben die Grenzen des Machbaren dabei deutlich nach oben.
Die Experten des Graphdatenbanken-Anbieters Neo4j werfen für uns nachfolgend einen Blick auf aktuelle Treiber sowie die tatsächlichen Folgen für das KI-Ecosystem, inklusive noch zu lösender KI-Hürden.
Zusammengefasst sind 8 Punkte erwähnenswert: