Doğru bağlamı oluşturan ve halüsinasyonları önleyen üretken yapay zeka (   ) uygulamaları, çeşitli kaynaklardan gelen taze, gerçek zamanlı verilerle desteklenmelidir. Ancak bu, geliştiriciler için önemli bir zorluk teşkil ediyor: vektörleştirilmiş, vektörsüz ve olay akışları gibi çeşitli veri türlerini kullanarak üretime hazır uygulamaların hızlı ve güvenli bir şekilde nasıl oluşturulacağı. Nesli Yapay Zeka  Biz  vektör arama yeteneklerini eklediğimizde bu sorunu çözmenin önemli bir parçası  Dağıtılmış verilerde ve akış iş yüklerinde ultra düşük gecikme süresiyle eş zamanlı arama ve güncellemenin yanı sıra fazlalıkları ortadan kaldıran son derece alakalı vektör sonuçları için tasarlanmıştır.   yakın zamanda duyuruldu   DataStax Astra DB  Şimdi, olay tabanlı mimarilerin en iyilerini en yeni Nesil Yapay Zeka teknolojileriyle birleştiren yeni bir açık kaynaklı proje olan LangStream'in tanıtımıyla önemli bir adım daha attık. LangStream, büyük dil modelleri (LLM'ler) için yüksek kaliteli istemleri etkinleştirmek üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri koordine etmeyi kolaylaştırır; bu da geniş bir veri türleri yelpazesinde ölçeklenebilir, üretime hazır, gerçek dünya yapay zeka uygulamaları oluşturmayı çok daha kolaylaştırır .  (LangStream'e daha teknik bir bakış için,  .)   bu blog yazısını oku  Neden LangStream?  Teknoloji alanındaysanız, Nesil Yapay Zekanın dünyamızı şekillendiren en çığır açıcı teknolojileri içerdiğinin ve bununla birlikte bir dizi yeni zorluğun da beraberinde geldiğinin farkındasınızdır. Birincisi, geliştiriciler Gen AI konseptlerini hızlı bir şekilde gerçek dünya uygulamalarına nasıl dönüştürebilirler? Ve yalnızca herhangi bir uygulama değil, olaya dayalı mimarilerin gücünden yararlanan ve kullanıcılara bir veya iki yıl önce bilim kurgu gibi görünen şekillerde anlık, yapay zeka odaklı yanıtlar sağlayabilen uygulamalar.  LangStream, akışlı, olay tabanlı sistemleri Nesil Yapay Zeka'nın hem özel hem de halka açık her türlü veriden yeni içerik üretme becerisiyle birleştirerek geliştiricilerin yapay zeka uygulamalarını üretime geçirme süresini hızlandırıyor. İster yerel bir ortamdan üretim ortamına geçiyor olun, ister Astra DB gibi bir vektör veritabanına veri göndermek gibi karmaşık görevleri entegre ediyor olun, her şey kolaylaştırılmıştır.  LangStream + Astra DB: Akış verilerini Gen AI ile sorunsuz bir şekilde birleştirin  Herhangi bir Gen AI uygulamasının merkezinde   yer alır. Bir Yüksek Lisansın etkinliği büyük ölçüde, yapay zekayı tetikleyen bağlamsal girdi olan istemlere bağlıdır. Bu bağlam genellikle bir kuruluşun sistemlerinde (önbelleklerde, veritabanlarında veya akış platformlarında) zaten bulunan verilerden gelir. LangStream'in parladığı ve Astra DB gibi vektör veritabanlarının önem kazandığı yer burasıdır. Yüksek Lisans  Düşünün: Astra DB gibi bir vektör veritabanında anlamsal arama yapmanız gerekiyor. Bundan önce, verilerinizin (nereden gelirse gelsin) bir gömme modeli kullanılarak vektörlere dönüştürülmesi gerekiyor. LangStream ile bu karmaşık süreç, bir veri hattını tanımlayan basit bir YAML dosyasına indirgenir.  Bu vektörlerin tümü daha sonra Apache Cassandra® üzerine kurulu Astra DB veritabanında depolanır. Astra DB, geliştiricilere LLM'ye gönderilmeye hazır olan veri yığınlarından ilgili bağlamı çıkarmanın kusursuz bir yolunu sunuyor. LangStream ve Astra DB'nin entegrasyonu özellikle yüksek kaliteli istemler oluşturmak için kullanışlıdır ve Yapay Zeka Kuşağı etkileşimlerini daha sezgisel ve etkili hale getirir.  Tüm verilerinizi zahmetsizce bağlamanın ve senkronize etmenin kolaylığı, vektör veritabanını da doldurmaya kadar uzanır. Örnek olarak, gerçek zamanlı kullanıcı davranışı verilerini geçmiş analizlerle birleştirdiğiniz bir senaryoyu düşünün. Örneğin bir perakende uygulamasında,   oturumda ilgili uygulanabilir öneriler sağlamak için, oturumdaki ürünlere yapılan son birkaç tıklamayı bu kullanıcıya yönelik uygunluk ve fiyat aralığı tercihi gibi geçmiş tercihlerle ilişkilendirmek isteyebilirsiniz. bu  LangStream'in Astra DB'deki yetenekleri sayesinde, bir zamanlar karmaşık olan bu işlem yalnızca birkaç tıklama uzakta. Bu gösterimi izleyerek bu entegrasyonun uygulamalı örneğini görün:   https://www.youtube.com/watch?v=qqsFnD63DBo&embedable=true  LangStream ve Astra DB vektör veritabanıyla uygulama geliştiricileri artık aşağıdakilerle donatılmıştır:    Nesil AI konseptlerini hızla prototiplere ve ardından üretim düzeyinde uygulamalara dönüştürün. Hızlı prototip oluşturma    Nesil Yapay Zekayı akış verileriyle sorunsuz bir şekilde birleştirerek uygulamaları daha dinamik hale getirir. Olay odaklı mimariler    Python kullanarak özelleştirme olanağıyla LangStream'in açık kaynak ekosistemine dalın. Açık Kaynak Esnekliği      ve  Popüler hizmetlerle kolay entegrasyon OpenAI, Hugging Face Google Vertex AI gibi çeşitli hizmetlerle entegrasyon için yerleşik özellikleri kullanın.  Ne inşa edeceksin?  Bir veritabanının bir depolama çözümünden daha fazlası olması gerektiğine inanıyoruz. Geliştiricilerin yaratmasına, yenilik yapmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyan bir platform olmalıdır. Astra DB gibi vektör veritabanlarını LangStream aracılarına dahil ederek, uygulama geliştiricilerin çeşitli veri türlerini vektör veritabanlarıyla kolayca köprülemek için ihtiyaç duydukları araçlara sahip olmalarını sağlıyoruz. Bu yalnızca veri işlemlerini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda daha zengin, daha dinamik uygulamaların yolunu da açar.  Bu dönüştürücü yolculuğun bir parçası olun. Çıkış yapmak  Bugün.   LangStream   Yazan Dr. Charna Parkey, DataStax Burada da yayınlandı.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

LangStream ile Tanışın: GenAI Uygulamalarında Veri Entegrasyonu için Açık Kaynak Çözümü

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps