জেনারেটিভ এআই (   ) অ্যাপ্লিকেশনগুলি যেগুলি সঠিক প্রেক্ষাপট তৈরি করে এবং হ্যালুসিনেশন এড়ায় সেগুলিকে বিভিন্ন উত্স থেকে তাজা, রিয়েল-টাইম ডেটা দ্বারা জ্বালানী করা উচিত। কিন্তু এটি ডেভেলপারদের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে: কীভাবে দ্রুত এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে বিভিন্ন ধরনের ডেটা ব্যবহার করে উৎপাদন-প্রস্তুত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যায়: ভেক্টরাইজড, নন-ভেক্টর এবং ইভেন্ট স্ট্রিম। জেন এআই  আমরা  এই সমস্যা সমাধানের একটি মূল অংশ যখন আমরা ভেক্টর অনুসন্ধান ক্ষমতা যোগ করি  , যা অতি-লো লেটেন্সি সহ বিতরণ করা ডেটা এবং স্ট্রিমিং ওয়ার্কলোডগুলিতে একযোগে অনুসন্ধান এবং আপডেটের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সেইসাথে অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক ভেক্টর ফলাফল যা অপ্রয়োজনীয়তা দূর করে।   সম্প্রতি ঘোষণা করা হয়েছে   ডেটাস্ট্যাক্স অ্যাস্ট্রা ডিবি  এখন, আমরা LangStream-এর প্রবর্তনের সাথে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নিয়েছি, একটি নতুন ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট যা সর্বশেষ Gen AI প্রযুক্তির সাথে সেরা ইভেন্ট-ভিত্তিক আর্কিটেকচারকে একত্রিত করে। LangStream বৃহৎ ভাষার মডেলের (LLMs)-এর জন্য উচ্চ-মানের প্রম্পট সক্ষম করার জন্য বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সমন্বয় করা সহজ করে তোলে—এটি ডেটা প্রকারের বিস্তৃত পরিসরে স্কেলযোগ্য, উৎপাদন-প্রস্তুত, বাস্তব-বিশ্ব AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা আরও সহজ করে তোলে। .  (ল্যাংস্ট্রিমে আরও প্রযুক্তিগত ডুব দেওয়ার জন্য,  .)   এই ব্লগ পোস্ট পড়ুন  কেন ল্যাংস্ট্রিম?  আপনি যদি প্রযুক্তি জগতে থাকেন, তাহলে আপনি ভালো করেই জানেন যে Gen AI আমাদের বিশ্বকে রূপদানকারী সবচেয়ে যুগান্তকারী প্রযুক্তির অন্তর্ভুক্ত -- এবং এর সাথে অনেক নতুন চ্যালেঞ্জ আসে। একের জন্য, কীভাবে বিকাশকারীরা দ্রুত তাদের জেনারেল এআই ধারণাগুলিকে বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পরিণত করতে পারে? এবং শুধুমাত্র কোন অ্যাপ্লিকেশন নয়, কিন্তু যেগুলি ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচারের শক্তিকে কাজে লাগায় এবং ব্যবহারকারীদের কাছে তাত্ক্ষণিক, AI-চালিত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে এমনভাবে যা এক বা দুই বছর আগে বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর মতো মনে হয়েছিল।  ল্যাংস্ট্রিম স্ট্রিমিং, ইভেন্ট-ভিত্তিক সিস্টেমগুলিকে সংযুক্ত করে, যার মাধ্যমে Gen AI-এর সমস্ত ধরণের ডেটা থেকে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করার ক্ষমতা, মালিকানা এবং সর্বজনীন উভয়ই, ডেভেলপারদের AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উৎপাদনে আনতে যে সময় লাগে তা ত্বরান্বিত করে। আপনি স্থানীয় সেটিং থেকে একটি উত্পাদন পরিবেশে চলে যাচ্ছেন বা Astra DB এর মতো একটি ভেক্টর ডাটাবেসে ডেটা পাঠানোর মতো জটিল কাজগুলিকে একীভূত করছেন না কেন, এটি সবই সুবিন্যস্ত।  LangStream + Astra DB: Gen AI এর সাথে নির্বিঘ্নে স্ট্রিমিং ডেটা একত্রিত করুন  যেকোন জেনারেল এআই অ্যাপ্লিকেশনের কেন্দ্রবিন্দু হল   । একটি LLM-এর কার্যকারিতা প্রম্পটের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে, যা মূলত প্রাসঙ্গিক ইনপুট যা এআইকে ট্রিগার করে। এই প্রসঙ্গটি প্রায়শই একটি প্রতিষ্ঠানের সিস্টেমে থাকা ডেটা থেকে আসে, তা ক্যাশে, ডাটাবেস বা স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মে। সেখানেই ল্যাংস্ট্রিম উজ্জ্বল হয় এবং অ্যাস্ট্রা ডিবি-র মতো ভেক্টর ডেটাবেস অপরিহার্য হয়ে ওঠে। এলএলএম  কল্পনা করুন: আপনাকে Astra DB এর মতো ভেক্টর ডাটাবেসে একটি শব্দার্থিক অনুসন্ধান করতে হবে। এর আগে, আপনার ডেটা - এটি যেখান থেকে আসে না কেন - একটি এমবেডিং মডেল ব্যবহার করে ভেক্টরে রূপান্তরিত করা প্রয়োজন৷ ল্যাংস্ট্রিমের সাথে, এই জটিল প্রক্রিয়াটি একটি ডেটা পাইপলাইন সংজ্ঞায়িত করে একটি সাধারণ YAML ফাইলে ফুটিয়ে তোলা হয়।  এই সব ভেক্টর পরে Astra DB ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়, Apache Cassandra®-এ নির্মিত। Astra DB ডেভেলপারদের LLM-এ ফিড করার জন্য প্রস্তুত, প্রচুর ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ বের করার জন্য একটি নিরবচ্ছিন্ন উপায় অফার করে। LangStream এবং Astra DB-এর ইন্টিগ্রেশন উচ্চ-মানের প্রম্পট নির্মাণের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী, Gen AI মিথস্ক্রিয়াকে আরও স্বজ্ঞাত এবং কার্যকর করে তোলে।  আপনার সমস্ত ডেটা অনায়াসে সংযোগ এবং সিঙ্ক্রোনাইজ করার সহজতা ভেক্টর ডাটাবেসকে জনবহুল করার জন্যও প্রসারিত। ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন যেখানে আপনি ঐতিহাসিক বিশ্লেষণের সাথে রিয়েল-টাইম ব্যবহারকারীর আচরণের ডেটা একত্রিত করছেন। একটি খুচরা অ্যাপ্লিকেশনে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি   সেশনে প্রাসঙ্গিক পদক্ষেপযোগ্য সুপারিশগুলি প্রদান করার জন্য এই ব্যবহারকারীর জন্য উপযুক্ত এবং মূল্য পরিসীমা পছন্দের মতো ঐতিহাসিক পছন্দগুলির সাথে সেশনের পণ্যগুলিতে শেষ কয়েকটি ক্লিক যুক্ত করতে চাইতে পারেন৷ এই  Astra DB-তে LangStream-এর ক্ষমতা সহ, এই একবার-জটিল অপারেশন মাত্র কয়েক ক্লিক দূরে। এই প্রদর্শনী দেখে কর্মে এই একীকরণের একটি উদাহরণ দেখুন:   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  LangStream এবং Astra DB ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে, অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীরা এখন সজ্জিত:    দ্রুত Gen AI ধারণাগুলিকে প্রোটোটাইপে এবং তারপরে প্রোডাকশন-গ্রেড অ্যাপ্লিকেশনে পরিণত করে। দ্রুত প্রোটোটাইপিং    নিরবিচ্ছিন্নভাবে জেন এআই-কে স্ট্রিমিং ডেটার সাথে একত্রিত করে, অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও গতিশীল করে তোলে। ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচারগুলি    পাইথন ব্যবহার করে কাস্টমাইজ করার ক্ষমতা সহ ল্যাংস্ট্রিমের ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমে ডুব দিন। ওপেন-সোর্স নমনীয়তা      এবং  জনপ্রিয় পরিষেবাগুলির সাথে সহজ একীকরণ ওপেনএআই, হাগিং ফেস গুগল ভার্টেক্স এআই সহ বিভিন্ন পরিষেবার সাথে একীভূত করতে অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করুন৷  আপনি কি নির্মাণ করবেন?  আমরা বিশ্বাস করি যে একটি ডাটাবেস শুধুমাত্র একটি স্টোরেজ সমাধানের চেয়ে বেশি হওয়া উচিত। এটি এমন একটি প্ল্যাটফর্ম হওয়া উচিত যা বিকাশকারীদের তৈরি করতে, উদ্ভাবন করতে এবং স্কেল করতে সক্ষম করে। Astra DB-এর মতো ভেক্টর ডেটাবেসগুলিকে LangStream এজেন্টগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, আমরা নিশ্চিত করছি যে অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীদের কাছে ভেক্টর ডেটাবেসের সাথে বিভিন্ন ডেটা প্রকারের সহজে সেতু করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম রয়েছে৷ এটি কেবল ডেটা ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করে না বরং আরও সমৃদ্ধ, আরও গতিশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য পথ প্রশস্ত করে।  এই রূপান্তরমূলক যাত্রার অংশ হোন। চেক আউট  আজ.   ল্যাংস্ট্রিম   ডাঃ চার্না পারকি, ডেটাস্ট্যাক্স দ্বারা  এছাড়াও এখানে প্রকাশিত.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

DataStax Astra DB is the vector database for getting GenAI apps into production, fast. Try it for free today!

DataStax

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

ল্যাংস্ট্রিম প্রবর্তন: GenAI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ডেটা ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি ওপেন সোর্স সমাধান

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

ডিজিটাল যাযাবর শুনুন: থাইল্যান্ডের নতুন ডিটিভি ভিসা সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার

টেলিগ্রাম: ক্রিপ্টো দ্বীপের মূল ভূখণ্ডের সেতু

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

ডিজিটাল যাযাবর শুনুন: থাইল্যান্ডের নতুন ডিটিভি ভিসা সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার

টেলিগ্রাম: ক্রিপ্টো দ্বীপের মূল ভূখণ্ডের সেতু

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps