HPE融入生成式AI大語言模型的搜索能力即將推出 俞世丹：極大提高搜索效率快訊
大語言模型所支持的AI Search功能將會在最新的HPE Aruba Networking Central 2.5.8版本中正式推出，全新的生成式AI大語言模型將融入HPE Aruba Networking Central的AI搜索功能，中國客戶也可以無縫享受到HPE Aruba Networking Central最新的基于生成式AI大語言模型的搜索引擎服務。
【TechWeb】5月15日消息，今年4月初，Hewlett Packard Enterprise（NYSE：HPE，中文名慧與，由原惠普公司分拆而來）就宣布集成了基于生成式AI大語言模型的搜索引擎的HPE Aruba Networking Central將在HPE的2024財年第二季度推出，并包含在所有級別的許可中。
現在，這一功能推出已經進入倒計時。
Aruba中國區技術銷售總監俞世丹表示，大語言模型所支持的AI Search功能將會在最新的HPE Aruba Networking Central 2.5.8版本中正式推出。目前，全球已經陸續在部署該版本。
HPE Aruba Networking Central是HPE云原生網絡管理解決方案，于2014年推出并持續進化中。HPE Aruba Networking Central可幫助用戶對有線和無線局域網、廣域網以及IoT網絡進行統一的配置、管理、監控和故障排除，實現網絡運維的全生命周期功能集成。
面向全球客戶，HPE Aruba Networking Central以SaaS產品形態提供，主要以年度訂閱形式銷售，并提供基礎（Foundation）和高級（Advanced）兩個級別的訂閱模式。
俞世丹介紹：“Aruba這些年來非常重視的一個方向就是希望把人工智能的技術和產品融合在一起，在用戶設計網絡、運維網絡和后續故障排查的過程中，利用AI幫助他們減少工作的負擔，讓網絡運行得更穩定、更高效。”
目前，Aruba Networking Central上AIOps的能力主要應用在三大方向：一是全網絡的基礎設施的運維，二是安全分析，三是用戶體驗。具體包括五大服務能力：AI Insights,不間斷的異常檢測和優化；AI Search,基于自然語言的搜索引擎；AI Assist,自動化的TAC支持和工單；Client Insights 精確的終端識別強化終端安全策略；Application Insights,流量分析和應用性能監測。
俞世丹表示，Aruba給所有HPE Aruba Networking Central用戶做的調查問卷顯示，63%的用戶反饋使用HPE Aruba Networking Central以后用戶故障處理的解決速度提升了50%以上；有38%的用戶認為用了HPE Aruba Networking Central以后，工單的請求數量減少了50%以上。
現在，全新的生成式AI大語言模型將融入HPE Aruba Networking Central的AI搜索功能，并作為 HPE Networking Central現有基于機器學習的 AI 能力的重要補充，以提供更深入的洞察、更佳的分析以及更主動的功能。
據介紹，HPE Aruba Networking Central的生成式AI模型訓練數據集包括了數以萬計來自HPE Aruba Networking的公共文檔，以及多年來積累的來自客戶的一百多萬個問題。
俞世丹強調，隨著HPE Aruba Networking Central 2.5.8版本的推出，集成了生成式AI大模型能力的AI Search將極大提高用戶的搜索效率。大語言模型帶來非常重要的價值是可以通過自然語言交互準確理解問題并直接生成答案。
俞世丹進一步舉例道：“企業網管人員很多時候對Aruba所有產品并非完全熟悉，以往他需要找Aruba的產品手冊一頁一頁翻來學習。現在不需要了，現在他在AI Search里面問就好了，HPE Aruba Networking Central會立刻把答案告訴他，并且細化到第一步、第二步、第三步具體要做什么，這就變得非常有效率。”
據悉，Aruba HPE Aruba Networking Central在中國落地已經超過5年了，而且中國的HPE Aruba Networking Central和海外的HPE Aruba Networking Central在能力上沒有差別。這意味隨著HPE Aruba Networking Central 2.5.8版本落地，中國客戶也可以無縫享受到HPE Aruba Networking Central最新的基于生成式AI大語言模型的搜索引擎服務。
1.TMT觀察網遵循行業規范，任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源；
2.TMT觀察網的原創文章，請轉載時務必注明文章作者和"來源：TMT觀察網"，不尊重原創的行為TMT觀察網或將追究責任；
3.作者投稿可能會經TMT觀察網編輯修改或補充。
