Couchbase спонсировал этот пост.
Поскольку ИИ все больше становятся настольными ставками для организаций, давайте углубимся в роль баз данных NOSQL в содействии внедрению ИИ, и почему гибкая платформа данных разработчика с памятью, постоянством и отслеживаемостью необходима для питания агентов ИИ.
Начиная с оснований на nosql
Базы данных NOSQL, короткие для «не только SQL», были разработаны для удовлетворения современных потребностей и масштабируемости данных, с которыми борются традиционные реляционные базы данных.
В отличие от реляционных баз данных, которые были предназначены для минимизации дупликации данных и масштабирования вертикально, базы данных NOSQL используют гибкие модели данных, такие как класс, документ, столбцы, временные ряды и форматы графиков для размещения приложений Web, Mobile и IoT. Эти базы данных работают в качестве основных хранилищ контента, позволяя гибкому доступу данных и высокую доступность посредством горизонтального масштабирования по распределенным системам.
Организации выбирают NOSQL для его способности поддерживать динамический, в режиме реального времени и персонализированный пользовательский опыт, быстро адаптируясь к изменению требований к приложениям. Базы данных NOSQL, в частности, ориентированные на документы, используют формат JSON, обеспечивая гибкую разработку без жестких схем.
Кроме того, современные системы NOSQL включают в себя функции реляционной базы данных, включая транзакции кислотной (атомичность, последовательность, изоляция и долговечность) и SQL-подобные запросы, сохраняя при этом масштабируемость, высокую доступность и эффективность. Эта конвергенция реляционных возможностей и NOSQL упрощает управление базами данных, делая NOSQL предпочтительным выбором для современных, гибких облачных вычислений и распределенных приложений данных.
Агенты ИИ являются оперативными приложениями
Агенты ИИ, которые автоматизируют традиционные программные и человеческие рабочие процессы, требуют доступа к данным в реальном времени для выполнения задач и для поддержки рассуждений.
В отличие от традиционных аналитических баз данных, которые часто представляют собой реляционные, высоко структурированные и процессовые данные в отсроченных партиях, эксплуатационные базы данных обеспечивают высокочастотную, высокочастотную операции чтения и записи, которые необходимы для приложений, управляемых AI. Например, в индустрии розничной торговли агенты искусственного интеллекта могут использовать различные операционные данные, такие как профили пользователей, инвентарь, рекламные акции, вектора продуктов и больше для мощного семантического поиска.
Чтобы эффективно функционировать, агенты должны интегрировать несколько форматов данных, взаимодействовать с моделями, разговоры к кешам и поддерживать эти истории взаимодействия. База данных должна поддерживать высокоскоростные рабочие нагрузки, гарантируя, что агенты искусственного интеллекта остаются отзывчивыми и масштабируемыми.
ИИ нужен доступ к различным данным гибким способом
Агенты ИИ требуют быстрый доступ к данным и разнообразные данные для эффективной работы, особенно в сценариях принятия решений в реальном времени. Им нужны как структурированные данные (такие как базы данных и электронные таблицы), так и неструктурированные данные (такие как текст, изображения и аудио), чтобы генерировать мощную информацию и ответы. Возможность быстрого привлечения соответствующих данных позволяет ИИ создавать ответы, которые наиболее контекстуально относятся к пользователю, и делают прогнозы с минимальной задержкой.
Кроме того, обмен данными в реальном времени с помощью API и функций позволяет системам искусственного интеллекта интегрироваться с другими платформами, обеспечивая актуальную информационную поток и облегчая динамическое автоматизированное принятие решений. Без быстрого доступа к различным источникам данных агенты искусственного интеллекта рискуют обеспечить устаревшие, неполные или неточные ответы, ограничивая их эффективность, независимо от того, поддерживают ли они внутренние или клиентские приложения.
Многоагентные системы ИИ должны работать вместе
В корпоративных средах многоагентные системы искусственного интеллекта могут эффективно обрабатывать динамические рабочие нагрузки и предоставлять быстрые ответы, но потребуются производительность и масштабируемость в реальном времени. Сотрудничая через распределенную общую память, эти агенты могут быстро получить доступ и обновлять общие данные, улучшая координацию и уменьшая накладные расходы на связь. Реализация механизмов синхронизации, управляемых событиями, гарантирует, что агенты остаются выровненными и могут быстро реагировать на изменения, тем самым поддерживая когерентность и отзывчивость системы.
Такие методы, как очереди на массивах, могут использоваться для управления доступом к общим ресурсам, минимизации споров и обеспечения справедливости среди агентов. Кроме того, протоколы связи, такие как интерфейс прохождения сообщения, способствуют эффективному обмену данными и синхронизации в распределенных системах. В совокупности эти стратегии позволяют многоагентным системам ИИ эффективно работать в сложных, крупномасштабных настройках предприятия.
Память и настойчивость вместе
Поддержание краткосрочной, долгосрочной, процедурной и общей памяти имеет решающее значение для агентов искусственного интеллекта, чтобы обеспечить контекстуальную осведомленность, преемственность и эффективность в принятии решений. Краткосрочная память (кэширование) позволяет ИИ быстро извлекать недавние взаимодействия и вычисления, снижая избыточную обработку и улучшая реагирование. Долгосрочная память (настойчивость) гарантирует, что агенты ИИ сохраняют исторический контекст, позволяя им учиться на прошлых взаимодействиях и уточнить свои результаты с течением времени.
Наличие оба в унифицированной платформе оптимизирует производительность, поскольку агенты могут беспрепятственно переходить между быстрым временным доступом и глубоко удерживаемыми знаниями. Кроме того, агентам искусственного интеллекта нуждается в структурированном хранилище для критической информации, такой как определения API, вызовы функций и подсказки, что позволяет им эффективно взаимодействовать с данными, выполнять правильные действия и обеспечить согласованность в разных сеансах. Интегрируя эти типы памяти, системы ИИ могут обеспечить более интеллектуальные, контекстные и адаптивные взаимодействия при оптимизации вычислительной эффективности.
Управление и отслеживание
Управление и прослеживаемость необходимы для агентов ИИ, особенно в корпоративных средах, где соответствуют требованиям, подотчетности и безопасному поведению ИИ. Организации должны обеспечить, чтобы решения, управляемые ИИ, были прозрачными, проверенными и объяснимыми для удовлетворения регулирующих требований, снижают риски и укрепляют доверие к системам искусственного интеллекта. Прослеживаемость позволяет предприятиям следить за тем, как модели искусственного интеллекта делают выводы, что позволяет обнаружить смещения, ошибки или уязвимости безопасности.
Внедряя надежные рамки управления, предприятия могут обеспечить этическое использование ИИ, предотвратить несанкционированный доступ или неправильное использование, а также поддерживать согласованность в принятии решений. Кроме того, предприятиям нужны проверенные журналы взаимодействий с ИИ, гарантируя, что каждое решение может быть рассмотрено, проверено и улучшено с течением времени. Без надлежащего управления и отслеживаемости системы ИИ могут представлять риски соблюдения требований, разрушать доверие и не в соответствии с деловыми целями и юридическими стандартами.
Задача точечных решений
Надежные и унифицированные архитектуры данных являются ключом к успешным проектам искусственного интеллекта. Использование нескольких систем кэша базы данных и данных для агентов искусственного интеллекта создает значительные проблемы, усложняя доступ к данным, препятствуя сотрудничеству, нарушение интеграции памяти, ограничивая гибкость, увеличение эксплуатационных расходов и подрыва управления. Организации, которые развертывают несколько решений для базы данных с одним назначением, также вводят разрастание данных, риск и сложность, что затрудняет эффективное использование ИИ, минимизирует путаницу искусственного интеллекта, отслеживает источник галлюцинаций ИИ и отладка неправильных переменных.
Сложность данных является врагом ИИ, потому что ИИ неточно с самого начала. Использование ИИ в рамках сложной, мультидатабазная архитектура дает ненадежные результаты, потому что риск кормления моделей ИИ непоследовательных или неправильных данных слишком высок.
Агенты искусственного интеллекта требуют быстрый, бесшовный доступ к разнообразным данным для решений в реальном времени, но рисование данных из разнородных систем вводит неэффективность, проблемы с обратной передачей и задержки. Сотрудничество колеблется, когда многоагентные системы сталкиваются с проблемами совместимости, замедляя связь и координацию. Управление памятью страдает от фрагментации, нарушая преемственность, необходимую для контекстной осведомленности и производительности. Гибкость сокращается, задерживая адаптацию к новым потребностям или функциям, в то время как управление и соответствие становится труднее обеспечить соблюдение из -за непоследовательного мониторинга и отслеживания.
Упрощая деятельность по управлению данными, которые окружают ИИ, унифицированная многоцелевая база данных решает эти проблемы, обеспечивая надежные, масштабируемые и соответствующие операции ИИ.
Платформа данных NOSQL для поддержки агентского искусственного интеллекта
Десятки тысяч организаций приняли NOSQL, что делает его выбором для современных приложений. Агенты ИИ являются следующим логическим шагом на этом пути, который будет поддерживаться быстрыми и гибкими данными NOSQL.
Для запуска критических приложений многие предприятия выбирают Couchbase для повышения устойчивости, производительности и стабильности при одновременном снижении риска, разрастания данных и общей стоимости владения. Couchbase — это платформа данных разработчика, которая поддерживает критические приложения в нашем мире искусственного интеллекта. Узнайте больше о том, как Couchbase Capella и AI Services помогают организациям ускорить разработку агентских приложений искусственного интеллекта. Начните использовать Capella сегодня бесплатно и подпишитесь на частное предварительное просмотр услуг Capella AI.
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
