使用 QNAP NAS 最佳化企業 AI 開發
以高效、精省、高擴充彈性的儲存架構，協助企業實現地端 AI 功能開發
為什麼企業選擇在地端訓練 AI 模型（On-Premises AI Model Training）？
迎接人工智慧的浪潮，企業擁有一套全面且易用的生成式 AI 知識系統，將能大幅提升企業競爭力，同時也能串連各種企業功能與工作流程。
現在，有更多企業選擇在地端訓練 AI 模型，原因如下：
AI 不只關乎算力，更關乎數據管理與儲存
以近來火紅的 RAG 檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG) 架構為例，其依賴於大型數據庫中檢索相關信息，並生成有意義的回答或文本。若數據數量不足或數據質量不高、存在錯誤，會直接影響檢索結果的準確性和生成內容的可靠性。
QNAP NAS 適合原始數據的儲存
QNAP NAS 能夠容納大量原始資料（包含影片和照片），並支援多種儲存協議，實現本地和雲端的無縫存取，非常適合收納來自各類平台的原始數據。
QNAP NAS 適合作為 RAG 架構的儲存/備份伺服器
QNAP NAS 擁有高擴展性、高效數據傳輸、靈活的協定支援以及強大的數據保護功能。並提供 PB 級的儲存容量，且擁有先進的快照和備份技術。此外，QNAP NAS 的全閃存配置提供低延遲和高性能，滿足 RAG 架構中頻繁數據存取和處理的需求。
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高效低成本，為 AI 模型訓練儲存和備份提供完美解決方案
