DataStax如何簡化AI代理的開發
在AI洞察與分析中，DataStax的實時數據架構確保代理可以即時獲取相關信息。
DataStax正重新塑造AI的生態，重新定義企業如何構建和部署智能代理。我們正目睹一個變革的時代，AI代理的開發不再是複雜的任務，幾乎每個人都能在不需要太多技術知識的情況下開發自己的代理。
在RAG++班加羅爾的活動中，DataStax的技術負責人Mukundha Madhavan告訴AIM，AI代理不再僅僅是理論構想或實驗項目。“它們正成為企業運作的重要組成部分，對於穩健、可擴展解決方案的需求從未如此之大。”
Madhavan指出，越來越多的公司正從僅僅在概念驗證項目中試驗AI，轉向全面的生產環境。
使用Langflow簡化代理開發
DataStax創新的核心是Langflow——一個用於RAG和多代理AI應用的低代碼應用構建器。
“Langflow讓開發者可以通過拖放組件的方式直觀地創建工作流程；它使AI開發變得無縫，”Madhavan進一步解釋道。這種方法減輕了開發者學習繁瑣編程技能的負擔，因為他們可以將時間投入到功能開發上，而不是處理技術障礙。
Langflow包含了各種代理，包括專注於特定功能的任務導向代理。DataStax在Langflow 1.1中發布了多代理協同功能，讓多個代理能夠協同處理複雜任務，這在當前對能夠處理動態和多層次工作流程的AI系統的需求中，顯得尤為重要。
此外，Langflow中的條件路由和多模態輸入使開發者能夠設計出根據輸入的性質或特定條件動態變化的工作流程。Langflow本身已被用來創建AI購物助手，實時將客戶信息與產品目錄互聯。
不過，NVIDIA的合作對於提升平台性能發揮了重要作用。利用NVIDIA的優化硬件和服務，Langflow的數據處理速度比傳統方法快了19倍。
“與NVIDIA的合作充滿活力。不僅是速度，更重要的是，它還使得更高級的AI能力成為可能，否則這些能力無法實現，”Madhavan表示。
JVector的角色
JVector的設計旨在提供速度和靈活性。它使用現代圖算法，靈感來自DiskANN（磁碟感知近似最近鄰）算法，使得JVector能夠迅速處理大型數據集，同時保持高召回率和低延遲。在對Deep100M數據集的研究中，JVector顯著超越了像Lucene這樣的傳統引擎，使其特別適合於需要實時搜索能力的大數據應用場景。
JVector的一個主要特點是其磁碟感知設計。它可以處理超過內存容量的大數據集。通過DiskANN風格的搜索和產品量化，JVector將向量壓縮為內存效率高的格式，同時在查詢執行過程中最小化輸入或輸出操作。這一特性對於檢索增強生成（RAG）工作流程尤為重要，因為在這些工作流程中，大規模嵌入被用來提供上下文相關的信息給生成AI模型。
JVector允許同時構建索引，並可以擴展到32條線程。這使得開發者能夠在不影響當前查詢的情況下即時更新索引，這對於需要不斷數據更新的實時AI應用至關重要。
此外，利用Panama SIMD API，JVector通過同時處理多個數據點來加速索引和搜索操作，這導致查詢響應速度更快，並提高了企業級應用的吞吐量。
“JVector不僅僅是一個工具——它是創建能夠理解和即時響應複雜查詢的智能系統的基礎，”Madhavan恰如其分地說。
實時數據的角色
DataStax的一個關鍵區別在於其基於實時數據管理的基礎。該平台基於Apache Cassandra，解決了AI開發中的一個緊迫挑戰：數據碎片化。“當我與開發者和客戶交談時，最常見的問題是數據源的碎片化，”Madhavan指出。“如果沒有統一的數據視圖，構建有效的AI代理幾乎是不可能的。”
根據Kohezion的報告，近80%的組織有超過一半的數據分散在各種雲或基礎設施中。通過將這些數據集整合到一個系統中，並提供實時訪問，企業可以提升其工作流程，並提高生產力。
DataStax的實時數據架構確保代理能夠即時獲取相關信息。這一能力對於從客服聊天機器人到工業環境中的預測維護系統等應用至關重要。
這一能力已經改變了許多行業。例如，PhysicsWallah利用DataStax的平台為印度超過2000萬名學生提供個性化學習體驗，並在流量激增50倍的情況下運行無故障。
DataStax專注於擴展AI代理的潛力。該公司正在研究複雜的多代理系統，其中代理不僅能夠協同工作，還能夠實時相互學習。
“未來在於能夠動態適應變化環境的智能代理生態系統，”Madhavan在分享他的願景時表示。
這篇文章展示了DataStax如何通過其創新的技術，讓AI代理的開發變得更加簡單和高效。隨著AI技術的迅速發展，能夠簡化開發流程的工具和平台將成為企業成功的關鍵。這不僅能夠降低技術門檻，還能促進更多創新應用的出現，讓更多企業能夠利用AI技術來提升其業務效率。
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