Generative KI-Anwendungen (   ), die einen genauen Kontext erstellen und Halluzinationen vermeiden, müssen auf frischen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen basieren. Dies stellt Entwickler jedoch vor eine erhebliche Herausforderung: Wie können schnell und sicher produktionsbereite Anwendungen mit verschiedenen Datentypen erstellt werden: vektorisierte, nicht-vektorisierte und Ereignisströme? Gen AI  Wir  Ein wichtiger Teil zur Lösung dieses Problems, als wir Vektorsuchfunktionen hinzugefügt haben  , das für die gleichzeitige Suche und Aktualisierung verteilter Daten- und Streaming-Workloads mit extrem geringer Latenz sowie hochrelevanten Vektorergebnissen zur Beseitigung von Redundanzen konzipiert ist.   kürzlich angekündigt   DataStax Astra DB  Jetzt haben wir mit der Einführung von LangStream einen weiteren wichtigen Schritt getan, einem neuen Open-Source-Projekt, das die besten ereignisbasierten Architekturen mit den neuesten Gen-KI-Technologien kombiniert. Mit LangStream ist es einfach, Daten aus verschiedenen Quellen zu koordinieren, um qualitativ hochwertige Eingabeaufforderungen für große Sprachmodelle (LLMs) zu ermöglichen. Dadurch ist es wesentlich einfacher, skalierbare, produktionsreife, realitätsnahe KI-Anwendungen auf einer breiten Palette von Datentypen zu erstellen .  (Für einen technischeren Einblick in LangStream,  .)   Lesen Sie diesen Blogbeitrag  Warum LangStream?  Wenn Sie im Technologiebereich tätig sind, wissen Sie genau, dass Gen AI die bahnbrechendsten Technologien umfasst, die unsere Welt prägen – und dass sie eine Vielzahl neuer Herausforderungen mit sich bringt. Zum einen: Wie können Entwickler ihre Gen-KI-Konzepte schnell in reale Anwendungen umsetzen? Und nicht irgendwelche Anwendungen, sondern solche, die die Leistungsfähigkeit ereignisgesteuerter Architekturen nutzen und den Benutzern sofortige, KI-gesteuerte Antworten auf eine Weise bieten können, die vor ein oder zwei Jahren noch wie Science-Fiction schien.  LangStream verbindet ereignisbasierte Streaming-Systeme mit der Fähigkeit von Gen AI, neue Inhalte aus allen Arten von Daten zu erstellen, sowohl proprietären als auch öffentlichen, und beschleunigt so die Zeit, die Entwickler benötigen, um KI-Anwendungen in die Produktion zu bringen. Ganz gleich, ob Sie von einer lokalen Umgebung in eine Produktionsumgebung wechseln oder komplexe Aufgaben wie das Senden von Daten an eine Vektordatenbank wie Astra DB integrieren, alles wird rationalisiert.  LangStream + Astra DB: Kombinieren Sie Streaming-Daten nahtlos mit Gen AI  Im Mittelpunkt jeder Gen-AI-Anwendung steht das   . Die Wirksamkeit eines LLM hängt stark von der Eingabeaufforderung ab, bei der es sich im Wesentlichen um die kontextbezogene Eingabe handelt, die die KI auslöst. Dieser Kontext stammt häufig aus Daten, die sich bereits in den Systemen einer Organisation befinden, sei es in Caches, Datenbanken oder Streaming-Plattformen. Hier glänzt LangStream und Vektordatenbanken wie Astra DB werden unverzichtbar. LLM  Stellen Sie sich vor: Sie müssen eine semantische Suche in einer Vektordatenbank wie Astra DB durchführen. Zuvor müssen Ihre Daten – egal woher sie stammen – mithilfe eines Einbettungsmodells in Vektoren umgewandelt werden. Mit LangStream wird dieser komplizierte Prozess auf eine einfache YAML-Datei reduziert, die eine Datenpipeline definiert.  Alle diese Vektoren werden dann in der Astra DB-Datenbank gespeichert, die auf Apache Cassandra® basiert. Astra DB bietet Entwicklern eine nahtlose Möglichkeit, relevanten Kontext aus Datenmassen zu extrahieren und in das LLM einzuspeisen. Die Integration von LangStream und Astra DB ist besonders nützlich für die Erstellung hochwertiger Eingabeaufforderungen, wodurch Gen-AI-Interaktionen intuitiver und effektiver werden.  Die einfache Verbindung und Synchronisierung all Ihrer Daten erstreckt sich auch auf die Befüllung der Vektordatenbank. Stellen Sie sich zur Veranschaulichung ein Szenario vor, in dem Sie Echtzeitdaten zum Benutzerverhalten mit historischen Analysen konsolidieren. In einer Einzelhandelsanwendung möchten Sie beispielsweise die letzten Klicks auf Produkte in der Sitzung mit historischen Präferenzen wie Passform und Preisspannenpräferenz für diesen Benutzer verknüpfen, um in   Sitzung relevante umsetzbare Empfehlungen bereitzustellen. dieser  Mit den Funktionen von LangStream in Astra DB ist dieser einst komplexe Vorgang nur ein paar Klicks entfernt. Sehen Sie sich ein Beispiel dieser Integration in Aktion an, indem Sie sich diese Demonstration ansehen:   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  Mit LangStream und der Astra DB-Vektordatenbank sind Anwendungsentwickler jetzt ausgestattet mit:    Verwandeln Sie Gen-KI-Konzepte schnell in Prototypen und dann in produktionstaugliche Anwendungen. Schnelles Prototyping    kombinieren Gen AI nahtlos mit Streaming-Daten und machen Anwendungen dynamischer. Ereignisgesteuerte Architekturen    Tauchen Sie ein in das Open-Source-Ökosystem von LangStream mit der Möglichkeit zur Anpassung mithilfe von Python. Open-Source-Flexibilität    Nutzen Sie integrierte Funktionen zur Integration mit einer Reihe von Diensten, darunter   und  Einfache Integration mit beliebten Diensten. OpenAI, Hugging Face Google Vertex AI.  Was wirst du bauen?  Wir glauben, dass eine Datenbank mehr als nur eine Speicherlösung sein sollte. Es sollte eine Plattform sein, die es Entwicklern ermöglicht, zu erstellen, zu innovieren und zu skalieren. Durch die Integration von Vektordatenbanken wie Astra DB in LangStream-Agenten stellen wir sicher, dass Anwendungsentwickler über die Tools verfügen, die sie benötigen, um verschiedene Datentypen problemlos mit Vektordatenbanken zu verbinden. Dies rationalisiert nicht nur Datenvorgänge, sondern ebnet auch den Weg für umfangreichere, dynamischere Anwendungen.  Seien Sie Teil dieser transformativen Reise. Kasse  Heute.   LangStream   Von Dr. Charna Parkey, DataStax  Auch hier veröffentlicht.

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

DataStax

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Wir stellen LangStream vor: Eine Open-Source-Lösung für die Datenintegration in GenAI-Anwendungen

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