Couchbase спонсировал этот пост.
Приложения агентов AI готовы преобразовать способ взаимодействия сотрудников и клиентов с компьютерными системами. Сбирая данные, рассуждения и выполнения задач, эти агенты будут автоматизировать рабочие процессы человека по бесчисленным текущим вариантам использования-от внутренних ботов поддержки до сложных услуг, связанных с клиентами-в каждой отрасли.
Некоторые ищут аналитические базы данных для питания этих агентов. Тем не менее, агенты искусственного интеллекта являются принципиально рабочими по своему характеру, так же, как традиционные веб -приложения, мобильные приложения и микросервисы. Признание этого различия имеет решающее значение для выбора правильной платформы данных.
Что такое агенты ИИ и как они работают?
В отличие от устаревших приложений, ограниченных жесткими входами и предопределенной логикой, агенты ИИ динамически взаимодействуют со своей средой. Они постоянно получают и обрабатывают данные из нескольких источников, выполняют рассуждения в режиме реального времени и автономно выполнять задачи. Они используют различные инструменты, функции и системные подсказки для извлечения соответствующих данных, задавать следующие вопросы, уточнить их рассуждения и принять меры.
Поскольку агенты полагаются на крупные языковые модели (LLMS) или другие методы расширенного машинного обучения, им необходимо работать в режиме реального времени и требовать инфраструктуры данных, которая поддерживает частые операции чтения и записи с низкой задержкой. Вот почему операционная база данных, предназначенная для немедленных, постоянных взаимодействий, а не задержки пакетных процессов, — важна.
Источники данных — розничный пример
Типичный агент ИИ в розничной торговле может использовать широкий спектр эксплуатационных данных, сочетающие как классические, так и специфичные для искусственного интеллекта данные. Вот лишь несколько примеров:
Профили и предпочтения пользователей: Обеспечивает гипер-личностные рекомендации и опыт клиентов.
Каталоги продуктов со СМИ: Позволяет более богатый пользовательский опыт.
Данные инвентаризации: Обеспечивает, что предметы находятся в наличии и удобно расположены для выполнения.
Веб -вызовы и внешние API: Агенты могут получить дополнительную информацию, такую как знаменитые ассоциации, контекстуальные обзоры или рыночные настроения, чтобы улучшить рекомендации.
Исторические данные о продажах: Поддерживает повышение продажи, перекрестные продажи и прогнозы того, что клиент может купить дальше.
Неструктурированный контент: Такие документы, как PDFS, в которых детализируется использование продукта или инструкции по уходу, могут быть интегрированы для улучшения качества ответов агента.
Векторные встроения: Требуется для получения семантического поиска и извлечения генерации (RAG), значительно улучшив ответы LLM без переподготовки пользовательских моделей.
Agentic AI также должен сохранять информацию о инструментах и функциях, которые создают разработчики. Эти метаданные помогают агенту выбрать, какую функцию или источник данных вызывают, постоянно развивая свой набор навыков. Кроме того, семантическое и кэширование разговоров позволяет агенту повторно использовать существующий контекст, улучшая скорость и снижая затраты за счет минимизации повторных запросов на дорогие конечные точки LLM.
По мере развития подсказок и инструментов система должна захватывать и поддерживать историю взаимодействий, включая транскрипты, решения и промежуточные шаги рассуждения. Для других отраслей основные типы операционных данных могут отличаться (например, чтения датчиков в производстве), но основной принцип остается прежним: агентам ИИ требуется способная эксплуатационная база данных, которая может обрабатывать различные форматы данных, частые обновления и доступность в реальном времени Полем
Почему оперативная база данных имеет значение
Использование нескольких, разрозненных технологий — одна для кэширования, другой для векторного поиска, а другой — для транзакций — может снизить производительность, препятствовать управлению и усложнить управление данными. Чтобы агенты искусственного интеллекта могли обеспечить своевременные результаты, все эти взаимодействия данных должны происходить с минимальной задержкой.
Операционные базы данных Excel при высокоскоростных, высококонкурентных рабочих нагрузках, которые требуют чтения и записи в реальном времени. Они также обычно предлагают надежные функции репликации и кластеризации для обеспечения высокой доступности, что имеет решающее значение для приложений, управляемых искусственным интеллектом, которые должны оставаться отзывчивыми.
Заключение
Агенты ИИ собираются стать краеугольным камнем современных вычислений. Выбор платформы, специально разработанной для скорости, масштабируемости и взаимодействия с низкой задержкой, гарантирует, что агенты ИИ могут эффективно собирать, обрабатывать и действовать в отношении информации-предоставление надежных, богатых контекстами опытом для конечных пользователей. По своей природе они генерируют и полагаются на данные в реальном времени, делая операционные базы данных необходимостью для агентов искусственного интеллекта.
Couchbase Services Couchbase были представлены Couchbase для надежного взаимодействия с моделями ИИ, включать неструктурированные данные и предоставить изготовленное из коробки семантического и кэширования разговоров. Функция каталога агента облегчает разработчикам открывать, управлять и защищать инструменты и функции, которые нуждаются агентом, легко интегрируя с популярными фреймворками ИИ, такими как Langchain. Кроме того, многоцелевая база данных Couchbase устраняет необходимость использования нескольких баз данных с одним назначением, снижая сложность и затраты на разработку приложений. Узнайте больше здесь.
Couchbase обеспечивает Capella, облачную платформу базы данных для современных приложений. Capella позволяет разработчикам и архитекторам быстро создавать приложения будущего и постоянно предоставлять клиентам постоянный опыт, чтобы упростить то, как предприятия разрабатывают, развертывают и потребляют современные приложения. Узнайте больше последних из Couchbase Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, которые движутся быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Тим — директор по маркетингу продуктов в Couchbase. У него более двух десятилетий маркетингового опыта и опыта партнерства в компаниях с высококачественным технологическим программным обеспечением. Подробнее от Тима Роттаха
