Приложения генеративного искусственного интеллекта (   ), которые создают точный контекст и избегают галлюцинаций, должны подпитываться свежими данными в реальном времени из различных источников. Но это ставит перед разработчиками серьезную задачу: как быстро и уверенно создавать готовые к использованию приложения, используя разнообразные типы данных: векторизованные, невекторные и потоки событий. Gen AI  Мы  ключевой частью решения этой проблемы, когда мы добавили возможности векторного поиска в  , который предназначен для одновременного поиска и обновления распределенных данных и потоковой передачи рабочих нагрузок со сверхнизкой задержкой, а также получения высокорелевантных векторных результатов, исключающих избыточность.   недавно объявлено   DataStax Astra БД  Теперь мы сделали еще один важный шаг, представив LangStream, новый проект с открытым исходным кодом, который сочетает в себе лучшее из событийной архитектуры с новейшими технологиями искусственного интеллекта. LangStream упрощает координацию данных из различных источников, обеспечивая высококачественные подсказки для больших языковых моделей (LLM), что значительно упрощает создание масштабируемых, готовых к использованию реальных приложений искусственного интеллекта для широкого спектра типов данных. .  (Для более подробного ознакомления с LangStream см.  .)   прочитайте этот пост в блоге  Почему ЛангСтрим?  Если вы работаете в сфере технологий, то вам хорошо известно, что Gen AI включает в себя самые революционные технологии, формирующие наш мир, и вместе с этим возникает множество новых задач. Во-первых, как разработчики могут быстро превратить свои концепции искусственного интеллекта в реальные приложения? И не просто любые приложения, а те, которые используют возможности событийно-ориентированной архитектуры и могут предоставлять пользователям мгновенные ответы на основе искусственного интеллекта способами, которые год или два назад казались научной фантастикой.  LangStream соединяет системы потоковой передачи, основанные на событиях, с возможностью Gen AI создавать новый контент из всех видов данных, как собственных, так и общедоступных, ускоряя время, необходимое разработчикам для запуска приложений AI в производство. Независимо от того, переходите ли вы из локальной среды в производственную среду или интегрируете сложные задачи, такие как отправка данных в векторную базу данных, такую как Astra DB, все это упрощается.  LangStream + Astra DB: плавное объединение потоковых данных с Gen AI  Центральное место в любом приложении Gen AI занимает   . Эффективность LLM во многом зависит от подсказки, которая, по сути, представляет собой контекстный ввод, запускающий ИИ. Этот контекст часто исходит из данных, уже находящихся в системах организации, будь то в кешах, базах данных или платформах потоковой передачи. Вот где LangStream сияет, и векторные базы данных, такие как Astra DB, становятся незаменимыми. LLM  Представьте: вам нужно провести семантический поиск в векторной базе данных, такой как Astra DB. Перед этим ваши данные – независимо от того, откуда они берутся – необходимо преобразовать в векторы с помощью модели внедрения. В LangStream этот сложный процесс сводится к простому файлу YAML, определяющему конвейер данных.  Все эти векторы затем сохраняются в базе данных Astra DB, созданной на основе Apache Cassandra®. Astra DB предлагает разработчикам удобный способ извлечения соответствующего контекста из массы данных, готовых к передаче в LLM. Интеграция LangStream и Astra DB особенно полезна для создания высококачественных подсказок, делая взаимодействие Gen AI более интуитивным и эффективным.  Простота подключения и синхронизации всех ваших данных распространяется и на заполнение векторной базы данных. Для иллюстрации рассмотрим сценарий, в котором вы объединяете данные о поведении пользователей в реальном времени с исторической аналитикой. Например, в приложении для розничной торговли вы можете захотеть связать последние несколько кликов по продуктам в сеансе с историческими предпочтениями, такими как предпочтение соответствия и ценового диапазона, для этого пользователя, чтобы предоставить соответствующие практические рекомендации в   сеансе. этом  Благодаря возможностям LangStream в Astra DB эта некогда сложная операция выполняется всего за несколько кликов. Посмотрите пример этой интеграции в действии, посмотрев эту демонстрацию:   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  Благодаря LangStream и векторной базе данных Astra DB разработчики приложений теперь оснащены:    Быстро превращайте концепции искусственного интеллекта поколения в прототипы, а затем в приложения промышленного уровня. Быстрое создание прототипов.    Легко сочетайте ИИ поколения с потоковой передачей данных, делая приложения более динамичными. Архитектуры, управляемые событиями.    Погрузитесь в экосистему LangStream с открытым исходным кодом и возможностью настройки с помощью Python. Гибкость открытого исходного кода    Используйте встроенные функции для интеграции с рядом сервисов, включая   и  Простая интеграция с популярными сервисами. OpenAI, Hugging Face Google Vertex AI.  Что вы построите?  Мы считаем, что база данных должна быть чем-то большим, чем просто хранилищем. Это должна быть платформа, которая позволит разработчикам создавать, внедрять инновации и масштабировать. Включая векторные базы данных, такие как Astra DB, в агенты LangStream, мы гарантируем, что у разработчиков приложений будут инструменты, необходимые для легкого соединения различных типов данных с векторными базами данных. Это не только оптимизирует операции с данными, но и открывает путь для более многофункциональных и динамичных приложений.  Станьте частью этого преобразующего путешествия. Проверить  сегодня.   ЛангСтрим   Доктор Чарна Парки, DataStax  Также опубликовано здесь.

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

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Представляем LangStream: решение с открытым исходным кодом для интеграции данных в приложениях GenAI

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps