Generative KI mit Serverless optimieren

8. Oktober 2024

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von Dr. Li Feifei, President of Database Products Business bei Alibaba Cloud

Der Einsatz von generativer KI kann komplex und teuer sein. Serverlose Cloud-Dienste und Vektordatenbanken bieten eine Lösung, um diese Hürden zu überwinden und KI-Anwendungen effizient und skalierbar zu gestalten. So maximieren Unternehmen ihr KI-Potenzial.

Seitdem ChatGPT die öffentliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat, befassen sich nahezu alle Organisationen mit der Implementierung oder Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI). In jüngster Zeit haben sich die Diskussionen darüber vertieft, wie sich KI effektiv nutzen lässt – vor allem angesichts der hohen Kosten und der Komplexität, die notwendig sind, um den Erwartungen und dem Hype rund um generative KI gerecht zu werden.

Doch wie funktioniert die Technologie eigentlich? KI ist vielversprechend, weil sie in der Lage ist, Muster zu erkennen, die wir Menschen möglicherweise übersehen oder ignorieren würden. Sie bietet mehr Kapazität und Konsistenz für diese Art von Aufgaben. Doch im Kern ist und bleibt die Grundlage jeder KI: Daten.

Daten müssen korrekt verarbeitet und geschützt werden, da sie das Rückgrat der gesamten IT-Infrastruktur bilden und die Basis für Innovationen sind. Das gilt sowohl für menschliche als auch KI-generierte Daten. In der Ära der generativen KI müssen Datenbanken diesen Anforderungen gerecht werden. Die Effizienz einer KI hängt stark davon ab, wie gut die zugrundeliegenden Datenbanken diese Daten verwalten.

Datenbankmodelle im Überblick

Ein weit verbreitetes Datenbankmodell ist das Online Transaction Processing (OLTP), das parallele Transaktionen ermöglicht – etwa im Online-Banking oder E-Commerce. Sobald Daten in einer solchen Datenbank akkumuliert sind, kann aus ihnen wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden.

Ein weiteres Modell ist das On-Line Analytical Processing (OLAP), das Unternehmen schnelle und interaktive Analysen ermöglicht, indem es Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert. So könnte ein Einzelhändler zum Beispiel Bestandsdaten mit Kaufverhalten kombinieren, um fundierte Produktionsentscheidungen zu treffen.

NoSQL-Datenbanken sind besonders nützlich für die Verarbeitung unstrukturierter Daten, die in den zuvor genannten Modellen nicht optimal verwaltet werden können.

Das Vektordatenbank-Modell: Zukunft für KI

Im Zeitalter der KI liegt jedoch viel Hoffnung im Vektordatenbank-Modell. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, „intelligente Workloads“ mit großen Sprachmodellen zu verarbeiten und Millionen hochdimensionaler Vektoren zu speichern – darunter Dokumente, Bilder, Audioaufnahmen und Videos. Diese unstrukturierten Daten werden laut Prognosen bis 2050 über 80 Prozent aller weltweit verfügbaren Daten ausmachen.

Vektordatenbanken ermöglichen es, den semantischen Kontext dieser Daten zu verstehen, was für die Funktionsweise von KI entscheidend ist. Insbesondere für die branchenspezifische Wissensbasis großer Sprachmodelle, eine der größten Herausforderungen für generative KI, sind sie unerlässlich.

Alibaba Cloud hat sein gesamtes Angebot cloud-nativen Datenbanklösungen mit einer proprietären Vektor-Engine ausgestattet. Dadurch können Unternehmen branchenspezifisches Wissen in ihre Vektordatenbanken einspeisen und so generative KI-Anwendungen entwickeln und einführen.

Praxisbeispiel: Intelligente NPCs in der Gaming-Industrie

Ein konkretes Beispiel dafür ist ein großes Online-Gaming-Unternehmen aus Südostasien, das Alibaba Clouds Datenbanklösungen nutzt, um intelligente Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs) zu entwickeln. Diese NPCs können viel authentischer mit menschlichen Spielern interagieren, da sie in Echtzeit auf deren Kommunikation reagieren und nicht einfach vorgefertigte Texte abspulen.

Kosten und Nutzen von KI und Serverless

Der Nutzen von KI ist nicht auf den Gaming-Sektor beschränkt, sondern erstreckt sich auch auf das Management der Datenbanken selbst. KI kann beispielsweise Administratoren benachrichtigen, wenn der Speicherplatz knapp wird, und diesen automatisch erweitern, wenn erforderlich. Gleiches gilt für CPU- und Speicherkapazitäten.

Diese Funktionalitäten sind besonders relevant im Kontext von Serverless Cloud-Computing. Hierbei müssen sich Nutzer nicht mehr um die Bereitstellung von Servern kümmern, da die benötigten Ressourcen dynamisch angepasst werden. Dies kann jedoch auch höhere Kosten verursachen, wenn die Arbeitslasten stark schwanken.

KI und Serverless als Erfolgskombination

Die Kombination aus KI und Serverless Cloud-Computing bietet die besten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von generativer KI. Alibaba Cloud hat daher seine wichtigsten KI-gestützten Datenbankprodukte serverlos gestaltet, sodass Kunden nur für tatsächlich benötigte Ressourcen zahlen. KI unterstützt dabei die Entscheidungsfindung und ermöglicht eine flexible Anpassung an dynamische Arbeitslasten. Die richtige Nutzung von KI in Verbindung mit passenden Datenbanken entscheidet darüber, ob ein Unternehmen von diesem Trend profitiert oder den Anschluss verliert.