Os aplicativos de IA generativa (   ) que criam um contexto preciso e evitam alucinações devem ser alimentados por dados atualizados e em tempo real de diversas fontes. Mas isso representa um desafio significativo para os desenvolvedores: como criar aplicativos prontos para produção com rapidez e confiança usando diversos tipos de dados: vetorizados, não vetoriais e fluxos de eventos. Gen AI  Nós  uma parte fundamental da solução deste problema quando adicionamos recursos de pesquisa vetorial ao  , que foi projetado para pesquisa e atualização simultâneas em dados distribuídos e cargas de trabalho de streaming com latência ultrabaixa, bem como resultados vetoriais altamente relevantes que eliminam redundâncias.   anunciado recentemente   Banco de dados DataStax Astra  Agora, demos mais um passo importante com a introdução do LangStream, um novo projeto de código aberto que combina o melhor das arquiteturas baseadas em eventos com as mais recentes tecnologias Gen AI. O LangStream facilita a coordenação de dados de diversas fontes para permitir prompts de alta qualidade para grandes modelos de linguagem (LLMs), tornando muito mais simples a criação de aplicativos de IA do mundo real, escalonáveis e prontos para produção em uma ampla variedade de tipos de dados .  (Para um mergulho mais técnico no LangStream,  .)   leia esta postagem do blog  Por que LangStream?  Se você está no mundo da tecnologia, sabe bem que a Geração AI compreende as tecnologias mais inovadoras que moldam o nosso mundo – e com ela vem uma série de novos desafios. Por um lado, como os desenvolvedores podem transformar rapidamente seus conceitos de Gen AI em aplicativos do mundo real? E não apenas quaisquer aplicativos, mas aqueles que aproveitam o poder das arquiteturas orientadas a eventos e podem fornecer respostas instantâneas e orientadas por IA aos usuários de uma forma que parecia ficção científica há um ou dois anos.  LangStream conecta sistemas de streaming baseados em eventos com a capacidade da Gen AI de produzir novo conteúdo a partir de todos os tipos de dados, tanto proprietários quanto públicos, acelerando o tempo que os desenvolvedores levam para colocar aplicativos de IA em produção. Esteja você migrando de um ambiente local para um ambiente de produção ou integrando tarefas complexas, como o envio de dados para um banco de dados vetorial como o Astra DB, tudo é simplificado.  LangStream + Astra DB: Combine perfeitamente dados de streaming com Gen AI  Central para qualquer aplicação Gen AI é o   . A eficácia de um LLM depende muito do prompt, que é essencialmente a entrada contextual que aciona a IA. Esse contexto geralmente vem de dados que já estão nos sistemas de uma organização, seja em caches, bancos de dados ou plataformas de streaming. É aí que o LangStream brilha e bancos de dados vetoriais como o Astra DB se tornam essenciais. LLM  Imagine: você precisa realizar uma pesquisa semântica em um banco de dados vetorial como o Astra DB. Antes disso, seus dados – não importa de onde venham – precisam ser convertidos em vetores usando um modelo de incorporação. Com o LangStream, esse processo complicado se resume a um simples arquivo YAML que define um pipeline de dados.  Todos esses vetores são então armazenados no banco de dados Astra DB, construído no Apache Cassandra®. O Astra DB oferece aos desenvolvedores uma maneira perfeita de extrair contexto relevante de grandes quantidades de dados, prontos para alimentar o LLM. A integração do LangStream e do Astra DB é particularmente útil para a construção de prompts de alta qualidade, tornando as interações da Gen AI mais intuitivas e eficazes.  A facilidade de conectar e sincronizar facilmente todos os seus dados também se estende ao preenchimento do banco de dados vetorial. Para ilustrar, considere um cenário em que você está consolidando dados de comportamento do usuário em tempo real com análises históricas. Em um aplicativo de varejo, por exemplo, você pode querer associar os últimos cliques em produtos na sessão com preferências históricas, como ajuste e preferência de faixa de preço para esse usuário, para fornecer recomendações acionáveis relevantes   sessão. nesta  Com os recursos do LangStream no Astra DB, essa operação antes complexa está a apenas alguns cliques de distância. Veja um exemplo dessa integração em ação assistindo a esta demonstração:   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  Com o LangStream e o banco de dados vetorial Astra DB, os desenvolvedores de aplicativos agora estão equipados com:    Transforme rapidamente os conceitos da Gen AI em protótipos e, em seguida, em aplicativos de nível de produção. Prototipagem rápida    combinam perfeitamente Gen AI com streaming de dados, tornando os aplicativos mais dinâmicos. Arquiteturas orientadas a eventos    Mergulhe no ecossistema de código aberto do LangStream, com a capacidade de personalizar usando Python. Flexibilidade de código aberto    Use recursos integrados para integração com uma variedade de serviços, incluindo   e  Fácil integração com serviços populares OpenAI, Hugging Face Google Vertex AI.  O que você vai construir?  Acreditamos que um banco de dados deve ser mais do que apenas uma solução de armazenamento. Deve ser uma plataforma que permita aos desenvolvedores criar, inovar e escalar. Ao incorporar bancos de dados vetoriais como o Astra DB em agentes LangStream, garantimos que os desenvolvedores de aplicativos tenham as ferramentas necessárias para conectar facilmente vários tipos de dados com bancos de dados vetoriais. Isso não apenas simplifica as operações de dados, mas também abre caminho para aplicações mais ricas e dinâmicas.  Faça parte desta jornada transformadora. Confira  hoje.   LangStream   Por Dra. Charna Parkey, DataStax  Também publicado aqui.

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Apresentando LangStream: uma solução de código aberto para integração de dados em aplicativos GenAI

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