正確なコンテキストを構築し、幻覚を回避する生成 AI (   ) アプリケーションは、さまざまなソースからの新鮮なリアルタイム データを利用する必要があります。しかし、これは開発者にとって、ベクトル化されたストリーム、非ベクトル ストリーム、およびイベント ストリームなどのさまざまなデータ タイプを使用して、本番環境に対応したアプリケーションを迅速かつ自信を持って構築する方法という大きな課題になります。 Gen AI 私たちは これは、ベクトル検索機能を追加したときに、この問題を解決するための重要な部分でした。  、分散データとストリーミング ワークロードを超低遅延で同時に検索および更新できるように設計されており、冗長性を排除した関連性の高いベクトル結果も提供します。 最近発表された   DataStax Astra DB このたび、イベントベースのアーキテクチャと最新の Gen AI テクノロジーを組み合わせた新しいオープンソース プロジェクトである LangStream の導入により、私たちは新たな重要な一歩を踏み出しました。 LangStream を使用すると、さまざまなソースからのデータを簡単に調整して、大規模言語モデル (LLM) の高品質なプロンプトを実現できます。これにより、幅広いデータ型でスケーラブルで実稼働対応の現実世界の AI アプリケーションを構築することがはるかに簡単になります。 。  (LangStream についてさらに技術的に詳しく知りたい場合は、 。） このブログ投稿を読む なぜラングストリームなのか？ テクノロジーの分野に携わっている人なら、Gen AI が私たちの世界を形作る最も画期的なテクノロジーで構成されており、それに伴い多くの新たな課題が伴うことをよくご存じでしょう。その 1 つは、開発者が Gen AI のコンセプトを現実世界のアプリケーションに迅速に変換するにはどうすればよいでしょうか?そして、単なるアプリケーションではなく、イベント駆動型アーキテクチャの力を活用し、1 ～ 2 年前には SF のように見えた方法で AI 駆動の応答をユーザーに瞬時に提供できるアプリケーションです。  LangStream は、ストリーミングのイベントベースのシステムを Gen AI の機能と接続し、独自データと公開データの両方のあらゆる種類のデータから新しいコンテンツを生成し、開発者が AI アプリケーションを実稼働環境に移行するまでの時間を短縮します。ローカル設定から運用環境に移行する場合でも、Astra DB などのベクター データベースへのデータ送信などの複雑なタスクを統合する場合でも、すべてが合理化されます。  LangStream + Astra DB: ストリーミング データと Gen AI をシームレスに組み合わせる Gen AI アプリケーションの中心となるのは です。 LLM の有効性は、プロンプトに大きく依存します。プロンプトは、基本的に AI をトリガーするコンテキスト入力です。このコンテキストは、多くの場合、キャッシュ、データベース、ストリーミング プラットフォームなど、組織のシステム内にすでに存在するデータから取得されます。ここで LangStream が威力を発揮し、Astra DB のようなベクトル データベースが不可欠になります。 LLM 想像してみてください: Astra DB のようなベクトル データベースでセマンティック検索を実行する必要があります。その前に、データがどこから来たものであっても、埋め込みモデルを使用してベクトルに変換する必要があります。 LangStream を使用すると、この複雑なプロセスは、データ パイプラインを定義する単純な YAML ファイルに要約されます。 これらのベクターはすべて、Apache Cassandra® 上に構築された Astra DB データベースに保存されます。 Astra DB は、大量のデータから関連するコンテキストを抽出し、LLM に入力する準備ができているシームレスな方法を開発者に提供します。 LangStream と Astra DB の統合は、高品質のプロンプトを構築するのに特に役立ち、Gen AI インタラクションをより直観的かつ効果的にします。 すべてのデータを簡単に接続して同期できることは、ベクター データベースへの入力にも当てはまります。これを説明するために、リアルタイムのユーザー行動データと履歴分析を統合するシナリオを考えてみましょう。たとえば、小売アプリケーションでは、セッション内の製品に対する最後の数回のクリックを、このユーザーのフィット感や価格帯の好みなどの履歴の好みに関連付けて、 セッションで関連する実用的な推奨事項を提供することができます。 この  Astra DB の LangStream 機能を使用すると、かつては複雑だったこの操作がわずか数クリックで完了します。この統合の実際の例は、次のデモを見て確認してください。   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  LangStream と Astra DB ベクトル データベースにより、アプリケーション開発者は以下を備えられるようになりました。 Gen AI のコンセプトをプロトタイプに迅速に変換し、その後実稼働グレードのアプリケーションに変換します。 ラピッド プロトタイピング Gen AI とストリーミング データをシームレスに組み合わせ、アプリケーションをより動的にします。 イベント駆動型アーキテクチャ Python を使用してカスタマイズできる LangStream のオープンソース エコシステムを体験してください。 オープンソースの柔軟性 機能を使用して、    人気のサービスとの簡単な統合 組み込み OpenAI、Hugging Face、 Google Vertex AI などのさまざまなサービスと統合します。 何を建てますか? 私たちは、データベースは単なるストレージ ソリューション以上のものであるべきだと考えています。開発者が作成、革新、拡張できるプラットフォームである必要があります。 Astra DB のようなベクトル データベースを LangStream エージェントに組み込むことで、アプリケーション開発者がさまざまなデータ タイプとベクトル データベースを簡単にブリッジするために必要なツールを確実に利用できるようになります。これにより、データ操作が合理化されるだけでなく、よりリッチで動的なアプリケーションへの道も開かれます。 この変革の旅に参加してください。チェックアウト 今日。 ラングストリーム   DataStax Charna Parkey 博士著 こちらでも公開しております。

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

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

LangStream の紹介: GenAI アプリケーションでのデータ統合のためのオープンソースソリューション

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