使用 QNAP NAS 优化企业 AI 开发
以效率、精省、高扩充弹性的存储架构，协助企业实现地端 AI 功能开发
为什么企业选择在地端 AI 模型训练（On-Premises AI Model Training）？
迎接人工智能的浪潮，企业拥有一套完整且易用的生成式 AI 知识系统，将能大幅提升企业竞争力，同时也能串连各种企业功能与工作流程。
现在，有更多企业选择在地端训练 AI 模型，原因如下：
AI 不只关乎算力，更关乎数据管理与存储
以近来火红的 RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG) 架构为例，其依赖于大型数据库中检索相关信息，并生成有意义的回答或文本。若数据数量不足或数据质量不高、存在错误，会直接影响检索结果的准确性和生成内容的可靠性。
QNAP NAS 适合原始数据的存储
QNAP NAS 能够容纳大量原始数据（包含影片和照片），并支持多种存储协议，实现本地和云端的无缝存取，非常适合收纳来自各类平台的原始数据。
QNAP NAS 适合作为 RAG 架构的存储/备份服务器
QNAP NAS 拥有高扩展性、高效数据传输、灵活的协议支持以及强大的数据保护功能。并提供 PB 级的存储容量，且拥有先进的快照和备份技术。此外，QNAP NAS 的全闪存配置提供低延迟和高性能，满足 RAG 架构中频繁数据存取和处理的需求。
推荐机型
效率且低成本，为 AI 模型训练存储和备份提供完整解决方案
