Sovereign AI Explained ====================== **ソブリンAI** は、 **EDB Postgres® AI** EDB PG AIの中心原則です。 **データ** 、 **モデル** 、および **AIスタック** を完全に制御できます。 — **監査性** 、 **セキュリティ** 、および **信頼** がビルトインされています。 **ソブリンAI** は、不透明なクラウドAPIと外部データフローに依存するのではなく、知的財産、ビジネスデータ、およびAI駆動型アプリケーションがガバナンスの下にあり、あなたが制御するインフラストラクチャで実行されるようにします。 ``---`` それが重要な理由 ---------------- AIは、組織がデータと対話し、新しいエクスペリエンスを提供する方法を変革しつつあります。しかし、AIの導入には実際のリスクが伴います。 - 多くのパブリックAI APIは **ブラックボックス** です。データの使用方法を制御できなくなります。 - AIの埋め込みとベクターは、サードパーティシステムで **孤児** になることがよくあります。 - 機密データはコンプライアンスの境界を逸脱する可能性があり、 **規制リスク** が発生します。 - AIの結果は **非監査可能** である可能性があり、規制対象業界での懸念が高まっています。 - アプリケーション **トレーサビリティ** と **説明可能性** が欠けていることがよくあります。 **ソブリンAI** は、これらの課題に答えます。 - **自分のデータと埋め込みを所有** — Postgresとオブジェクトストレージに保存されます。 - **モデルとAIスタックを所有** — パイプラインとモデルサービングを介して提供されます。 - **自分のナレッジベースを所有** — 完全に管理可能、バージョン管理、監査可能。 - **独自のAIワークロードを所有** — あなたが制御するKubernetes環境で実行されます。 - **アシスタントの動作を所有する** — Agent Studioで定義、管理、および観察可能。 ``---`` ソブリンAIとは何ですか？ ------------------------ **ソブリンAI** は、次のようなアーキテクチャとオペレーティングモデルです。 - **データは信頼境界内に残ります** 。 - **AIパイプラインは完全に透明で監査可能** 。 - **モデルの提供は、管理するインフラストラクチャで発生します** 。 - **埋め込みは、制御する場所に保存されます** Postgres、オブジェクトストレージ。 - **アシスタントの動作は管理され、バージョン化されています** 。 - **ユーザーに公開されるAPIは安全で監視可能です** 。 - **外部APIが関係するかどうかとどのように選択できます** 。隠れた依存関係はありません。 **ソブリンAIはスペクトルです** - 全か無かの選択ではありません。 - 一部の組織は、 **完全な自己管理、ゼロ外部API** アーキテクチャを必要とします。 - その他は、注意深く管理されたハイブリッドモデル **プライベートナレッジベース+パブリックLLM** を使用します。 - EDB PG AIはこのフルスペクトラムをサポートし、外部スタックにロックされることはありません。 ``---`` EDB PG AIがソブリンAIを有効にする方法 ------------------------------------- EDB PG AIは、ソブリンAI用にゼロから設計されています。 - **データファーストアーキテクチャ** — ナレッジはデータベースとオブジェクトストレージから始まります。 - **Vector Engine** — 埋め込みはPostgresまたは制御されたストレージにあります。 - **パイプライン** — データから埋め込み、クエリーまでのパイプラインのすべてのステップを制御します。 - **モデルサービス** — モデルは、ガバナンスの下でKubernetesインフラストラクチャで実行されます。 - **Agent Studio** — ルールセット、ツール、ストラクチャー、およびアシスタントはすべて管理対象アセットです。 - **可観測性** — モデルとアシスタントアクティビティの完全な監査証跡とモニタリング。 主要コンポーネント ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ - :ref:`Vector Engine (PGvector) ` — Postgresクラスターでのベクター検索。 - :ref:`Pipelines and data preparation ` — ナレッジベースと埋め込みの作成の制御。 - :ref:`Model Serving Reference Manual ` — Kubernetesネイティブ、GPUアクセラレーションモデル推論。 - :ref:`Gen AI in Hybrid Manager ` — ガバナンドアシスタントとツール開発。 **外部LLM API** を選択的に統合することもできますが、 **完全な可視性と選択が必要です** 。 ``---`` なぜハイブリッドマネージャーを使うのか？ ---------------------------------------- 本日、EDB PG AIの **最強のソブリンAIモデル** は、 **Hybrid Manager™** EDBで提供されます。 :ref:`See: Hybrid Manager Gen AI Workloads ` Hybrid Managerは、次のアーキテクチャを提供します。 - **EDBに最適化されたKubernetes** にパイプラインとモデルサービングを展開します。 - **完全なライフサイクル制御** でナレッジベースを管理します。 - すべてのAIアクティビティをデータベース、パイプライン、およびアシスタントレベルで監視およびトレースします。 - **モデル展開** 、イメージの来歴、およびレトリーバー構成を管理します。 - アシスタントとセマンティック検索への **安全なAPIアクセス** を有効にします。 - 詳細な **データの所在地と信頼境界** を実装します。 **フルスタック制御** Postgresデータベース→埋め込み→パイプライン→モデル推論→アシスタントとAPIからすべて観察可能および監査可能。 ``---`` 概要 ---- - **ソブリンAI** は、信頼、透明性、および制御に関するものです。 - EDB PG AIは、ロックインなしでソブリンAIを実装するための完全なスタックを提供します。 - AIアーキテクチャを **オープンまたはクローズ** する方法を選択しますが、 **データの制御** を失うことはありません。 - Hybrid Managerは、企業に **信頼され管理されたAI** を展開するための運用実績のあるプラットフォームを提供します。 ``---`` 詳細はこちら ------------ - :ref:`AI Factory Overview ` - :ref:`Vector Engine (PGvector) ` - :ref:`Pipelines and data preparation ` - :ref:`Model Serving Reference Manual ` - :ref:`Gen AI in Hybrid Manager ` ``---``