HPE внедрила генеративный ИИ в облачную платформу Aruba Networking Central

 

Компания HPE объявила о внедрении нескольких больших языковых моделей (LLM) в облачную платформу Aruba Networking Central, которая предоставляет IT-специалистам аналитическую информацию, интуитивно понятную визуализацию данных, средства автоматизации рабочих процессов и пр.

Сообщается, что LLM отвечают за работу функций на основе генеративного ИИ. Это, в частности, чат-бот, интегрированный в поисковый интерфейс. После ввода запроса система выдаёт контекстуализированный ответ, на подготовку которого, как утверждается, уходят доли секунды. При этом ИИ не принимает никакие административные решения самостоятельно.

 Источник изображения: HPE Aruba Networking

Источник изображения: HPE Aruba Networking

Модели обучены на собственных наборах данных компании. Это всевозможные документы службы поддержки, примерно 3 млн запросов клиентов и другие сведения, собранные за годы работы. HPE подчёркивает, что модели помещены в песочницу. При этом реализованы специальные средства, предназначенные для исключения личной и корпоративной информации из запросов, чтобы предотвратить её попадание в будущие наборы обучающих данных.

HPE Aruba Networking собрала телеметрию почти с 4 млн сетевых устройств и более чем с 1 млрд уникальных конечных точек клиентов. В результате было сформировано одно из крупнейших озёр данных в сетевой отрасли. Эта информация используется в сервисах машинного обучения HPE Aruba Networking Central для прогнозного анализа и рекомендаций. Внедрение LLM поможет расширить ИИ-возможности платформы.

На базе LLM, как отмечается, также будет работать функция обобщения документов, которая заработает в апреле нынешнего года. Она позволит клиентам задавать вопросы вида «Как сделать…», после чего система создаст соответствующее руководство и предоставит ссылки на нужную техническую документацию. Это позволит ускорить решение проблем и снизить вероятность ошибок.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.kz/1102453

Комментарии

Система Orphus