Les applications d'IA générative (   ) qui créent un contexte précis et évitent les hallucinations doivent être alimentées par des données récentes et en temps réel provenant de diverses sources. Mais cela pose un défi de taille aux développeurs : comment créer rapidement et en toute confiance des applications prêtes pour la production en utilisant divers types de données : flux vectoriels, non vectoriels et d'événements. Gen AI  Nous  un élément clé de la résolution de ce problème lorsque nous avons ajouté des fonctionnalités de recherche vectorielle à  , conçu pour la recherche et la mise à jour simultanées des données distribuées et des charges de travail de streaming avec une latence ultra-faible, ainsi que des résultats vectoriels très pertinents qui éliminent les redondances.   récemment annoncé   Base de données DataStax Astra  Aujourd'hui, nous avons franchi une autre étape importante avec l'introduction de LangStream, un nouveau projet open source qui combine le meilleur des architectures basées sur les événements avec les dernières technologies Gen AI. LangStream facilite la coordination des données provenant de diverses sources afin de permettre des invites de haute qualité pour les grands modèles de langage (LLM), ce qui simplifie considérablement la création d'applications d'IA réelles, évolutives et prêtes pour la production, sur un large éventail de types de données. .  (Pour une plongée plus technique dans LangStream,  .)   lire ce billet de blog  Pourquoi LangStream ?  Si vous êtes dans le domaine de la technologie, vous savez bien que la génération AI comprend les technologies les plus révolutionnaires qui façonnent notre monde – et qu’elles entraînent une multitude de nouveaux défis. D’une part, comment les développeurs peuvent-ils transformer rapidement leurs concepts Gen AI en applications concrètes ? Et pas n’importe quelles applications, mais celles qui exploitent la puissance des architectures événementielles et peuvent fournir aux utilisateurs des réponses instantanées basées sur l’IA d’une manière qui ressemblait à de la science-fiction il y a un an ou deux.  LangStream connecte les systèmes de streaming basés sur des événements avec la capacité de Gen AI à produire du nouveau contenu à partir de toutes sortes de données, à la fois propriétaires et publiques, accélérant ainsi le temps nécessaire aux développeurs pour mettre les applications d'IA en production. Que vous passiez d'un environnement local à un environnement de production ou que vous intégriez des tâches complexes comme l'envoi de données à une base de données vectorielle comme Astra DB, tout est rationalisé.  LangStream + Astra DB : combinez de manière transparente les données de streaming avec Gen AI  Le   est au cœur de toute application Gen AI. L'efficacité d'un LLM dépend fortement de l'invite, qui est essentiellement l'entrée contextuelle qui déclenche l'IA. Ce contexte provient souvent de données déjà présentes dans les systèmes d'une organisation, que ce soit dans des caches, des bases de données ou des plateformes de streaming. C'est là que LangStream brille et que les bases de données vectorielles comme Astra DB deviennent essentielles. LLM  Imaginez : vous devez effectuer une recherche sémantique dans une base de données vectorielles comme Astra DB. Avant cela, vos données, quelle que soit leur origine, doivent être converties en vecteurs à l'aide d'un modèle d'intégration. Avec LangStream, ce processus compliqué se résume à un simple fichier YAML définissant un pipeline de données.  Tous ces vecteurs sont ensuite stockés dans la base de données Astra DB, construite sur Apache Cassandra®. Astra DB offre aux développeurs un moyen transparent d'extraire le contexte pertinent à partir de masses de données, prêt à alimenter le LLM. L'intégration de LangStream et Astra DB est particulièrement utile pour créer des invites de haute qualité, rendant les interactions Gen AI plus intuitives et efficaces.  La facilité de connexion et de synchronisation sans effort de toutes vos données s'étend également au remplissage de la base de données vectorielles. Pour illustrer, considérons un scénario dans lequel vous consolidez les données de comportement des utilisateurs en temps réel avec des analyses historiques. Dans une application de vente au détail, par exemple, vous souhaiterez peut-être associer les derniers clics sur les produits au cours de la session à des préférences historiques telles que les préférences d'ajustement et de fourchette de prix pour cet utilisateur afin de fournir des recommandations exploitables pertinentes au cours   session. de cette  Grâce aux capacités de LangStream dans Astra DB, cette opération autrefois complexe n'est plus qu'à quelques clics. Découvrez un exemple de cette intégration en action en regardant cette démonstration :   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  Avec LangStream et la base de données vectorielles Astra DB, les développeurs d'applications sont désormais équipés de :    Transformez rapidement les concepts Gen AI en prototypes, puis en applications de production. Prototypage rapide    Combinez de manière transparente la génération AI avec le streaming de données, rendant les applications plus dynamiques. Architectures basées sur les événements    Plongez dans l'écosystème open source de LangStream, avec la possibilité de le personnaliser à l'aide de Python. Flexibilité Open Source    Utilisez les fonctionnalités intégrées pour intégrer une gamme de services, notamment   et  Intégration facile avec les services populaires OpenAI, Hugging Face Google Vertex AI.  Qu'allez-vous construire ?  Nous pensons qu'une base de données doit être plus qu'une simple solution de stockage. Il doit s'agir d'une plate-forme qui permet aux développeurs de créer, d'innover et d'évoluer. En incorporant des bases de données vectorielles comme Astra DB dans les agents LangStream, nous garantissons que les développeurs d'applications disposent des outils dont ils ont besoin pour relier facilement différents types de données avec des bases de données vectorielles. Cela rationalise non seulement les opérations sur les données, mais ouvre également la voie à des applications plus riches et plus dynamiques.  Faites partie de ce voyage transformateur. Vérifier  aujourd'hui.   LangStream   Par le Dr Charna Parkey, DataStax  Également publié ici.

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

Cet audio est produit dans la langue originale de l'histoire !

Présentation de LangStream : une solution open source pour l'intégration de données dans les applications GenAI

About Author

COMMENTAIRES

ÉTIQUETTES

CET ARTICLE A ÉTÉ PARU DANS

Related Stories

Télégramme : le pont de Crypto Island vers le continent

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Comment améliorer votre flux de travail par 10 : 17 applications essentielles

Libérer la puissance de l’IA. Une revue systématique des techniques de pointe : résumé et introduction

Télégramme : le pont de Crypto Island vers le continent

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Comment améliorer votre flux de travail par 10 : 17 applications essentielles

Libérer la puissance de l’IA. Une revue systématique des techniques de pointe : résumé et introduction

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps