AI აგენტების უკან: ინფრასტრუქტურა, რომელიც მხარს უჭერს ავტონომიას

AI აგენტებისა და აგენტური სისტემების აღწერილობების უმეტესობა ფოკუსირებულია აგენტების უნარზე, იმოქმედონ ავტონომიურად, მომხმარებლის ჩარევის გარეშე, ბევრ სიტუაციაში აგენტების დანიშნულებისამებრ გამოყენების შემთხვევაში. ზოგიერთი აგენტი მუშაობს ადამიანის მარყუჟის მოდელით, რთავს მომხმარებელს მხოლოდ მაშინ, როდესაც ისინი აწყდებიან გაურკვევლობას, მაგრამ მაინც მოქმედებენ დამოუკიდებლად ტიპიურ და გარკვეულ გარემოებებში.

იმის გამო, რომ ავტონომია არის ხელოვნური ინტელექტის აგენტების ძირითადი განმსაზღვრელი მახასიათებელი, არსებობს დამხმარე შესაძლებლობები, რომლებიც აგენტებს სჭირდებათ, რათა იმოქმედონ დამოუკიდებლად მომხმარებლის შეყვანისგან. In ადრინდელი ბლოგის პოსტი , ჩვენ გამოვავლინეთ ოთხი მოთხოვნა აგენტური AI არქიტექტურისთვის:

1. უნარი და წვდომა - მომხმარებლის სახელით მოქმედების შესაძლებლობა, მათ შორის ნებართვები და ავთენტიფიცირებული წვდომა შესაბამის სისტემებზე.

   
   

2. მსჯელობა და დაგეგმვა - მსჯელობის გამოყენება გადაწყვეტილების მისაღებად სტრუქტურირებული სააზროვნო პროცესის ფარგლებში - ხშირად განისაზღვრება როგორც ჯაჭვი, ხე, გრაფიკი ან ალგორითმი - რომელიც წარმართავს აგენტის ქმედებებს.

   
   

3. კომპონენტის ორკესტრირება - მრავალი ნაწილის კოორდინაცია, მათ შორის მოწოდებები, LLM, ხელმისაწვდომი მონაცემთა წყაროები, კონტექსტი, მეხსიერება, ისტორია და პოტენციური მოქმედებების შესრულება და სტატუსი.

   
   

4. დამცავი ფრაგმენტები - მექანიზმები აგენტის ფოკუსირებისა და ეფექტიანობის შესანარჩუნებლად, მათ შორის შეცდომების თავიდან აცილების უსაფრთხოების ან წარუმატებლობის შემთხვევაში გამოსადეგი დიაგნოსტიკური ინფორმაციის მიწოდების მიზნით.

ამ ოთხი მოთხოვნიდან თითოეულს აქვს სხვადასხვა ინფრასტრუქტურის საჭიროება. შესაძლებლობებისა და ხელმისაწვდომობისთვის, პირველადი საჭიროებებია პროგრამული უზრუნველყოფის ინტეგრაცია და სერთიფიკატების მართვა. მსჯელობას და დაგეგმვას ძირითადად მხარს უჭერს LLM და სხვა AI მოდელები. დამცავი მოაჯირების თემა ფართოა და ხშირად სპეციფიკურია გამოყენების შემთხვევებისთვის, ამიტომ ჩვენ ამას შევინახავთ მომავალი სტატიისთვის. აქ მსურს ყურადღება გავამახვილო ორკესტრირებაზე და ინფრასტრუქტურაზე, რომელიც საჭიროა ინტელექტუალური ორკესტრირების მხარდასაჭერად დიდი რაოდენობით მოძრავი ნაწილებისა და მონაცემთა და კონტექსტის ხანგრძლივი ისტორიის შესასრულებლად, რაც შეიძლება საჭირო გახდეს გადაწყვეტილების მიღების დროს.

კომპონენტის ორკესტრირება და კონტექსტის როლი AI აგენტებში

თუ ვივარაუდებთ, რომ ზემოთ მოყვანილი პირველი ორი მოთხოვნა - მათ შორის უნარი, წვდომა, მსჯელობა და დაგეგმვა - ფუნქციონირებს ისე, როგორც დასახული იყო, კომპონენტების ორკესტრირების მთავარი გამოწვევა ცოდნის მენეჯმენტზე მოდის. აგენტურმა სისტემამ უნდა შეინარჩუნოს ინფორმირებულობა სხვადასხვა დონეზე: მისი ძირითადი ამოცანები და მიზნები, სხვადასხვა შესაბამისი სისტემის მდგომარეობა, მომხმარებელთან და სხვა გარე სისტემებთან ურთიერთობის ისტორია და პოტენციურად სხვა.

LLM-ებთან ერთად, ჩვენ ვიყენებთ „კონტექსტური ფანჯრის“ კონცეფციას მოდელისთვის ხელმისაწვდომი ინფორმაციის ნაკრების აღსაწერად, როგორც წესი, დროულ დროს. ეს განსხვავდება თავად მოთხოვნაში მოცემული ინფორმაციისგან და ასევე განსხვავდება LLM-ის შიდა ცოდნის ნაკრებისგან, რომელიც ჩამოყალიბდა მოდელის ტრენინგის პროცესში.

გრძელ ტექსტებში, კონტექსტური ფანჯრები შეიძლება მივიჩნიოთ, როგორც ინფორმაციის „უახლესი ისტორია“, რომელიც ხელმისაწვდომია LLM-სთვის დროულად - ეს არის ნაგულისხმევი LLM-ების არქიტექტურაში და მოთხოვნაში. ამგვარად, LLM-ების უმეტესობას აქვს კონტექსტის ერთგანზომილებიანი კონცეფცია, ხოლო ძველი კონტექსტი უბრალოდ ფანჯრიდან ცვივა დროთა განმავლობაში.

აგენტებს ესაჭიროებათ უფრო დახვეწილი სისტემა კონტექსტისა და ცოდნის მართვისთვის, რათა დარწმუნდნენ, რომ ყველაზე მნიშვნელოვანი ან გადაუდებელი კონტექსტი პრიორიტეტულია, როცა აგენტს სჭირდება გადაწყვეტილების მიღება. ერთიანი მონოლითური კონტექსტის ნაცვლად, AI აგენტებმა უნდა აკონტროლონ სხვადასხვა ტიპის კონტექსტი მნიშვნელობის სხვადასხვა დონეზე.

ეს შეიძლება შევადაროთ მეხსიერებას კომპიუტერულ სისტემებში, სადაც სხვადასხვა ტიპის მეხსიერება - ქეში, ოპერატიული მეხსიერება და მყარი დისკები - ემსახურება სხვადასხვა მიზნებს ხელმისაწვდომობისა და გამოყენების სიხშირის მიხედვით. ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის, ჩვენ შეგვიძლია კონცეპტუალური კონტექსტის სტრუქტურირება სამ ძირითად დონეზე:

1. პირველადი კონტექსტი – აგენტის ძირითადი ამოცანების სია ან მიზნები. ეს ყოველთვის უნდა იყოს მთავარი გონების, ხელმძღვანელობით ყველა ქმედება.

   
   

2. პირდაპირი კონტექსტი – დაკავშირებული, შესაბამისი სისტემების მდგომარეობა და უშუალო გარემო, მათ შორის რესურსები, როგორიცაა შეტყობინებების სისტემები, მონაცემთა არხები, კრიტიკული API-ები ან მომხმარებლის ელფოსტა და კალენდრები.

   
   

3. გარე კონტექსტი – ზოგადი ცოდნა, ან ნებისმიერი ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება იყოს რელევანტური, მაგრამ რომელიც აშკარად არ არის შექმნილი, რომ იყოს აგენტური სისტემის ძირითადი ნაწილი. გარე კონტექსტი შეიძლება იყოს ისეთი მარტივი, როგორიც არის ინტერნეტის ან ვიკიპედიის ძიება. ან, ეს შეიძლება იყოს გადაუდებელი და რთული, როგორიცაა მოულოდნელი ფაქტორები, რომლებიც წარმოიქმნება მესამე მხარის სიახლეებიდან ან განახლებებიდან, რაც მოითხოვს აგენტს თავისი ქმედებების დინამიურად ადაპტირებას.

კონტექსტის ეს დონეები არ არის საბოლოო, მათ შორის ხაზები შეიძლება იყოს ძალიან ბუნდოვანი, და არსებობს სხვა სასარგებლო გზები კონტექსტის ტიპების აღწერისთვის - მაგრამ ეს კონცეპტუალური სტრუქტურა სასარგებლოა ჩვენი აქ განხილვისთვის.

შენახვის ინფრასტრუქტურა კონტექსტური მართვისთვის

AI აგენტების შენახვის საჭიროებები განსხვავდება მენეჯმენტის კონტექსტის ტიპის მიხედვით. თითოეული დონე - პირველადი, პირდაპირი და გარე კონტექსტი - მოითხოვს მონაცემთა განსხვავებულ სტრუქტურას, მოძიების მექანიზმებს და განახლების სიხშირეს. მთავარი გამოწვევაა ეფექტური წვდომის, გრძელვადიანი მდგრადობისა და დინამიური განახლებების უზრუნველყოფა აგენტის დამუშავების მილსადენის გადატვირთვის გარეშე.

იმის ნაცვლად, რომ კონტექსტს მონოლითურ ერთეულად განიხილონ, AI აგენტები სარგებლობენ ჰიბრიდული შენახვის არქიტექტურით, რომელიც აერთიანებს სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემთა მოდელებს. ეს საშუალებას იძლევა სწრაფი ძიება, სემანტიკური მოძიება და მასშტაბური მდგრადობა, რაც უზრუნველყოფს, რომ შესაბამისი კონტექსტი ხელმისაწვდომი იყოს საჭიროების შემთხვევაში, ხოლო მონაცემთა ზედმეტი დამუშავების მინიმუმამდე შემცირება.

ძირითადი კონტექსტი: დავალების სიები და აგენტის მიზნები

პირველადი კონტექსტი შედგება აგენტის ძირითადი მიზნებისა და აქტიური ამოცანებისგან - საფუძველი, რომელიც განაპირობებს გადაწყვეტილების მიღებას. ეს ინფორმაცია უნდა იყოს მუდმივი, უაღრესად სტრუქტურირებული და ადვილად მოთხოვნილი, რადგან ის ხელმძღვანელობს აგენტის ყველა მოქმედებას.

პოტენციური შენახვის საჭიროებები:

• ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზები (გასაღები-მნიშვნელობები ან დოკუმენტების მაღაზიები) სტრუქტურირებული ამოცანების სიებისა და მიზნების იერარქიებისთვის.
• დაბალი ლატენტური ინდექსირება აქტიური ამოცანების სწრაფი ძიების მხარდასაჭერად.
• მოვლენებზე ორიენტირებული განახლებები, რათა დავალებები ასახავდეს რეალურ დროში პროგრესს.

აგენტის განხორციელების მაგალითი

დაგეგმვის ასისტენტს, რომელიც მართავს დავალების რიგს, უნდა შეინახოს:

• მუდმივი ამოცანები (მაგ., „დაგეგმე შეხვედრა ალექსთან“) სტატუსის განახლებით.
• შესრულების ისტორია (მაგ., „გაგზავნა პირველადი ელფოსტა, პასუხის მოლოდინში“).
• პრიორიტეტები და დამოკიდებულებები, რაც უზრუნველყოფს გადაუდებელ ამოცანებს პირველ რიგში.

განაწილებული, ხელმისაწვდომად ხელმისაწვდომი მონაცემთა მაღაზია უზრუნველყოფს ამოცანების საიმედოდ დაკვირვებას, მაშინაც კი, როდესაც აგენტი ამუშავებს ახალ მოვლენებს და კონტექსტის განახლებებს.

პირდაპირი კონტექსტი: დაკავშირებული სისტემების მდგომარეობა

პირდაპირი კონტექსტი მოიცავს შესაბამისი სისტემების ამჟამინდელ მდგომარეობას - კალენდრებს, შეტყობინებების პლატფორმებს, API-ებს, მონაცემთა ბაზებს და რეალურ დროში მონაცემთა სხვა წყაროებს. პირველადი კონტექსტისგან განსხვავებით, პირდაპირი კონტექსტი დინამიურია და ხშირად მოითხოვს სტრუქტურირებული და რეალურ დროში შენახვის გადაწყვეტილებების კომბინაციას.

პოტენციური შენახვის საჭიროებები:

• დროის სერიის მონაცემთა ბაზები მოვლენების ჟურნალებისთვის და რეალურ დროში სტატუსის თვალყურის დევნებისთვის.
• ქეშირების შრეები ხშირად წვდომის სისტემის მდგომარეობებისთვის.
• ვექტორზე დაფუძნებული მოძიება ბოლოდროინდელ ურთიერთქმედებებზე კონტექსტური მოთხოვნებისთვის.

აგენტის განხორციელების მაგალითი:

მომხმარებელთა მხარდაჭერის AI აგენტმა, რომელიც თვალყურს ადევნებს მომხმარებელთა ცოცხალ ურთიერთქმედებებს, უნდა შეინახოს:

• რეალურ დროში საუბრის ისტორია მეხსიერების მაღაზიაში.
• სესიის მდგომარეობა (მაგ., მიმდინარე მხარდაჭერის ბილეთის დეტალები) დროის სერიების მონაცემთა ბაზაში.
• API პასუხის ქეში გარე სისტემის საძიებლად, ზედმეტი მოთხოვნების თავიდან აცილების მიზნით.

პირდაპირი კონტექსტური შენახვის სტრუქტურირებით დროისადმი მგრძნობიარე და გრძელვადიანი მონაცემთა მაღაზიების კომბინაციით, AI აგენტებს შეუძლიათ იმოქმედონ თავიანთი გარემოს შესახებ ინფორმირებულობით, ზედმეტი შეყოვნების გარეშე.

გარე კონტექსტი: ცოდნის მოძიება და ადაპტაცია

გარე კონტექსტი მოიცავს ზოგად ცოდნას და მოულოდნელ განახლებებს აგენტის უშუალო კონტროლის მიღმა წყაროებიდან. ეს შეიძლება მერყეობდეს მოთხოვნილი საძიებო მოთხოვნებიდან დინამიურად გადაღებულ გარე მონაცემებამდე, რაც მოითხოვს მოქნილ მიდგომას შენახვისა და მოძიებისთვის. პირველადი და პირდაპირი კონტექსტებისგან განსხვავებით, რომლებიც მჭიდროდ არის დაკავშირებული აგენტის მიმდინარე ამოცანებთან და დაკავშირებულ სისტემებთან, გარე კონტექსტი ხშირად არასტრუქტურირებული, ფართო და ძალიან ცვალებადია შესაბამისობაში.

შენახვის პოტენციური მოსაზრებები:

• დოკუმენტების მაღაზიები და ცოდნის ბაზები მუდმივი, სტრუქტურირებული საცნობარო მასალისთვის.
• ვექტორული ძიება დოკუმენტების დიდი მონაცემთა ნაკრების შეკითხვისთვის, შიდა ან გარე.
• მოძიება-გაძლიერებული თაობა (RAG ) შესაბამისი ცოდნის მისაღებად პასუხის გაცემამდე.
• სტრიმინგი და მოვლენებზე ორიენტირებული გადაღება მონაცემთა გარე წყაროებიდან რეალურ დროში განახლებისთვის.

აგენტის განხორციელების მაგალითი:

პირად ასისტენტს, რომელიც აწყობს მოხსენებას კლიმატის ცვლილების კვლევის უახლესი სამეცნიერო აღმოჩენების შესახებ, სჭირდება:

• მოიძიეთ სამეცნიერო სტატიები გარე წყაროებიდან, გაფილტრეთ შესაბამისობისთვის საკვანძო სიტყვების ან ვექტორული მსგავსების საფუძველზე.
• ნაშრომებს შორის ურთიერთობების ანალიზი , ტენდენციების იდენტიფიცირება ცოდნის გრაფიკის გამოყენებით.
• შეაჯამეთ ძირითადი შეხედულებები LLM-ზე დაფუძნებული მოძიებაზე გაძლიერებული თაობის გამოყენებით.
• თვალყური ადევნეთ ბოლო განახლებებს რეალურ დროში პუბლიკაციების არხებისა და ახალი ამბების წყაროების გამოწერით.

გარე კონტექსტური მეხსიერების სტრუქტურირებით სწრაფი მოძიებისა და სემანტიკური ორგანიზაციის ირგვლივ, AI აგენტებს შეუძლიათ მუდმივად მოერგოს ახალ ინფორმაციას და უზრუნველყონ, რომ მოძიებული მონაცემები რჩება შესაბამისი, სანდო და ქმედითუნარიანი.

ჰიბრიდული საცავი Context-Aware AI აგენტებისთვის

კონტექსტური AI აგენტების შექმნა მოითხოვს ფრთხილად ბალანსს კრიტიკულ ინფორმაციაზე ეფექტურ წვდომასა და მეხსიერების ან დამუშავების გადატვირთვის თავიდან აცილებას შორის. AI აგენტებმა უნდა გადაწყვიტონ, როდის შეინახონ, მოიძიონ და დაამუშავონ კონტექსტი დინამიურად გადაწყვეტილების მიღების ოპტიმიზაციისთვის.

საცავის ჰიბრიდული არქიტექტურა - ტრანზაქციების, ვექტორული, დროის სერიების და მოვლენებზე ორიენტირებული მოდელების ინტეგრირება - AI აგენტებს საშუალებას აძლევს შეინარჩუნონ კონტექსტის გამძლეობა, მოძიების ეფექტურობა და ადაპტური ინტელექტი, რაც გადამწყვეტია მასშტაბის ავტონომიისთვის. ამ ბალანსის მისაღწევად საჭიროა სტრუქტურირებული სტრატეგიები სამი ძირითადი განზომილების მიხედვით:

1. შეყოვნება მდგრადობის წინააღმდეგ - ხშირად წვდომის კონტექსტი (მაგ., აქტიური ამოცანების მდგომარეობები) უნდა იყოს დაბალი ლატენტურ საცავში, ხოლო ნაკლებად ხშირად საჭირო, მაგრამ არსებითი ცოდნა (მაგ., ისტორიული ურთიერთქმედება) უნდა იყოს მოთხოვნილი გრძელვადიანი შენახვისგან.

   
   

2. სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები - ამოცანები, მიზნები და სისტემური მდგომარეობები სარგებლობენ სტრუქტურირებული შენახვისგან (მაგ., გასაღები-მნიშვნელობების ან დოკუმენტების მონაცემთა ბაზები), ხოლო ცოდნის ფართო მოძიება მოითხოვს არასტრუქტურირებულ ჩაშენებებს და გრაფიკულ ურთიერთობებს კონტექსტის ეფექტურად აღსაბეჭდად.

   
   

3. რეალურ დროში ისტორიული ცნობიერების წინააღმდეგ - ზოგიერთი კონტექსტი მოითხოვს მუდმივ მონიტორინგს (მაგ., პირდაპირი API პასუხები), ხოლო სხვები (მაგ., წინა გადაწყვეტილებები ან ანგარიშები) უნდა მოიძებნოს მხოლოდ მაშინ, როდესაც შესაბამისია აგენტის ამჟამინდელ ამოცანასთან.

ამ სხვადასხვა ტიპის კონტექსტის გათვალისწინებით, AI აგენტებს სჭირდებათ სტრუქტურირებული მიდგომა ინფორმაციის შენახვისა და წვდომის მიმართ. მხოლოდ LLM კონტექსტურ ფანჯრებზე დაყრდნობა არაეფექტურია, რადგან ის ზღუდავს აგენტის უნარს თვალყური ადევნოს გრძელვადიან ურთიერთქმედებებს და განვითარებადი სიტუაციებს. ამის ნაცვლად, კონტექსტი მუდმივად უნდა იყოს შენახული, დინამიურად მოძიებული და პრიორიტეტულად მინიჭებული რელევანტურობისა და გადაუდებლობის მიხედვით.

• პირველადი კონტექსტი (დავალებები და მიზნები) - ინახება ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზებში სტრუქტურირებული თვალყურის დევნებისთვის და მითითებულია ყველა დასკვნის ციკლში.

• პირდაპირი კონტექსტი (სისტემის მდგომარეობა და აქტიური მონაცემები) - ინახება რეალურ დროში ქეშირების, დროის სერიების შენახვის ან მოვლენებზე ორიენტირებული განახლებების მეშვეობით.

• გარე კონტექსტი (ცოდნა და დინამიური განახლებები) - მოთხოვნის მოთხოვნა ვექტორული ძიების, მოძიებით გაძლიერებული გენერაციის (RAG) ან გრაფიკზე დაფუძნებული ცოდნის წარმოდგენის მეშვეობით.

პრაქტიკაში, მრავალსაფეხურიანი მეხსიერების მოდელები, რომლებიც აერთიანებს მოკლევადიან ქეშებს, მუდმივ მონაცემთა ბაზებს და გარე მოპოვების მექანიზმებს, საჭიროა მასშტაბირებადი AI აგენტების არქიტექტურისთვის. ჰიბრიდული შენახვის მიდგომის გამოყენებით, AI აგენტებს შეუძლიათ:

• შეინარჩუნეთ რეალურ დროში აქტიური სისტემების ინფორმირებულობა .
• ისტორიული ცოდნის მოპოვება მხოლოდ მაშინ, როცა შესაბამისია.
• დინამიურად დაარეგულირეთ პრიორიტეტები განვითარებადი საჭიროებების საფუძველზე.

ამ შენახვის სტრატეგიების ინტეგრაციით, ხელოვნური ინტელექტის აგენტებს შეუძლიათ ფუნქციონირება დამოუკიდებლად, შეინარჩუნონ კონტექსტური ცნობიერება დიდი ხნის განმავლობაში და დინამიურად უპასუხონ ახალ ინფორმაციას - საფუძველი ჩაუყარონ ჭეშმარიტად ინტელექტუალურ და მასშტაბურ აგენტურ სისტემებს.

ჰიბრიდული შენახვის გადაწყვეტილებები

ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის ჰიბრიდული შენახვის არქიტექტურის დანერგვა მოითხოვს მონაცემთა ბაზებისა და შენახვის ხელსაწყოების არჩევას სხვადასხვა ტიპის კონტექსტების ეფექტურად დასამუშავებლად. საუკეთესო არჩევანი დამოკიდებულია ისეთ ფაქტორებზე, როგორიცაა შეყოვნების მოთხოვნები, მასშტაბურობა, მონაცემთა სტრუქტურის თავსებადობა და მოძიების მექანიზმები.

კარგად შემუშავებული AI აგენტების შენახვის სისტემა, როგორც წესი, მოიცავს:

• შეთანხმებული მონაცემთა ბაზები სტრუქტურირებული, მუდმივი ამოცანების თვალთვალისათვის.
• დროის სერიები და მოვლენებზე ორიენტირებული საცავი რეალურ დროში სისტემის მდგომარეობის მონიტორინგისთვის.
• ვექტორული ძიება და ცოდნის მოძიება მოქნილი, არასტრუქტურირებული მონაცემებისთვის.
• ქეშირება და მეხსიერების მონაცემთა ბაზები სწრაფი მოკლევადიანი მეხსიერების წვდომისთვის.

მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ თითოეულ ამ ელემენტს.

ტრანზაქციების და განაწილებული მონაცემთა ბაზები

ხელოვნური ინტელექტის აგენტები საჭიროებენ მასშტაბურ, მაღალ ხელმისაწვდომ ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზებს ამოცანების, მიზნების და სტრუქტურირებული მეტამონაცემების საიმედოდ შესანახად. ეს მონაცემთა ბაზები უზრუნველყოფენ, რომ პირველადი კონტექსტი ყოველთვის ხელმისაწვდომია და ეფექტურად შეკითხვისთვის.

• Apache Cassandra® – განაწილებული NoSQL მონაცემთა ბაზა, რომელიც შექმნილია მაღალი ხელმისაწვდომობისა და შეცდომების ტოლერანტობისთვის. იდეალურია სტრუქტურირებული ამოცანების სიების სამართავად და აგენტის მიზნების თვალთვალის მასშტაბით.

• DataStax Astra DB – მართული მონაცემთა ბაზა-როგორც სერვისი (DBaaS), რომელიც აგებულია კასანდრაზე, რომელიც უზრუნველყოფს ელასტიურ მასშტაბურობას და მრავალ რეგიონულ რეპლიკაციას AI აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ მაღალ გამძლეობას.

• PostgreSQL – პოპულარული ურთიერთობითი მონაცემთა ბაზა ძლიერი თანმიმდევრულობის გარანტიებით, კარგად შეეფერება აგენტის სტრუქტურირებულ მეტამონაცემებს, მუდმივ დავალებების ჟურნალებს და პოლიტიკის აღსრულებას.

დროის სერიები და მოვლენებზე ორიენტირებული საცავი

რეალურ დროში სისტემის მონიტორინგისთვის, ხელოვნური ინტელექტის აგენტებს სჭირდებათ მონაცემთა ბაზები, რომლებიც ოპტიმიზებულია ჟურნალის, მოვლენების თვალყურის დევნებისთვის და მდგომარეობის მდგრადობისთვის.

• InfluxDB – წამყვანი დროის სერიების მონაცემთა ბაზა, რომელიც შექმნილია მაღალსიჩქარიანი ჩაწერისთვის და ეფექტური მოთხოვნებისთვის, რაც მას იდეალურს ხდის AI აგენტის აქტივობისა და გარე სისტემის განახლებისთვის.

• TimescaleDB – PostgreSQL გაფართოება, რომელიც ოპტიმიზირებულია დროის სერიების დატვირთვისთვის, შესაფერისია AI აგენტის სამუშაო პროცესებში და სისტემის მოვლენებში ცვლილებების თვალყურის დევნებისთვის.

• Apache Kafka + kSQLDB – სტრიმინგის მონაცემთა პლატფორმა, რომელიც AI აგენტებს საშუალებას აძლევს, მოიხმარონ, დაამუშავონ და რეაგირება მოახდინონ რეალურ დროში მოვლენებზე ეფექტურად.

• Redis Streams – მსუბუქი გადაწყვეტა მოვლენების რეალურ დროში დამუშავებისა და შეტყობინებების რიგისთვის, რომელიც სასარგებლოა ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის ახალი განახლებების შესახებ ინფორმირებისთვის.

ცოდნის მოპოვების ვექტორული ძიება

ხელოვნური ინტელექტის აგენტები, რომლებიც მუშაობენ არასტრუქტურირებული ცოდნით, საჭიროებენ ეფექტურ გზებს ჩაშენების შესანახად, ძიების და ამოსაღებად ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა სემანტიკური ძიება, მსგავსების შესატყვისი და მოძიებით გაძლიერებული გენერაცია (RAG). კარგად ოპტიმიზებული ვექტორული ძიების სისტემა აგენტებს საშუალებას აძლევს გაიხსენონ შესაბამისი წარსული ურთიერთქმედებები, დოკუმენტები ან ფაქტები მეხსიერების ან კონტექსტური ფანჯრების გადატვირთვის გარეშე.

• DataStax Astra DB – მასშტაბირებადი, მართული ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომელიც აგებულია კასანდრაზე, რომელიც გთავაზობთ მაღალი ხარისხის მსგავსების ძიებას და მულტიმოდალურ მოძიებას. Astra აერთიანებს განაწილებულ მდგრადობას ვექტორული ძიების შესაძლებლობებთან, რაც აქცევს მას საუკეთესო არჩევანს ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ ჩაშენებების ეფექტურად დამუშავება, გლობალური მასშტაბურობისა და მაღალი ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფისას.

• Weaviate – ღრუბლოვანი ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომელიც შექმნილია სემანტიკური ძიებისა და მულტიმოდალური მონაცემების მოსაძიებლად. იგი მხარს უჭერს ჰიბრიდულ ძიების მეთოდებს და კარგად აერთიანებს ცოდნის გრაფიკებს, რაც მას სასარგებლოს ხდის AI აგენტებისთვის, რომლებიც ეყრდნობიან კონტექსტურ მსჯელობას.

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) – ღია წყაროს ბიბლიოთეკა უახლოეს მეზობელთან მაღალი ხარისხის ძიებისთვის, რომელიც ხშირად ჩართულია AI მილსადენებში დიდი მონაცემთა ნაკრებების სწრაფი ვექტორული საძიებლად. მიუხედავად იმისა, რომ არ არის სრული მონაცემთა ბაზა, FAISS გთავაზობთ მსუბუქ, მაღალსიჩქარიან გადაწყვეტას ადგილობრივი მსგავსების საძიებლად.

ქეშირება და მეხსიერებაში შენახვა

AI აგენტები საჭიროებენ დაბალი ლატენტურ წვდომას ხშირად მითითებულ კონტექსტზე, რაც ქეშირებას აქცევს ჰიბრიდული შენახვის არქიტექტურის აუცილებელ კომპონენტად.

• Redis – მაღალი ხარისხის მეხსიერების გასაღების ღირებულების მაღაზია, ფართოდ გამოიყენება მოკლევადიანი კონტექსტის ქეშირებისა და სესიების მართვისთვის AI აგენტებში.

• Memcached – მარტივი, მაგრამ ეფექტური განაწილებული ქეშირების სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს სწრაფ წვდომას ხშირად გამოყენებული AI აგენტის მონაცემებზე.

ამ მრავალფეროვანი შენახვის გადაწყვეტილებების ინტეგრაციით, ხელოვნური ინტელექტის აგენტებს შეუძლიათ ეფექტურად მართონ მოკლევადიანი მეხსიერება, მუდმივი ცოდნა და რეალურ დროში განახლებები, რაც უზრუნველყოფს მასშტაბური გადაწყვეტილების მიღებას. ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზების, დროის სერიების შენახვის, ვექტორული ძიების და ქეშირების ერთობლიობა აგენტებს საშუალებას აძლევს დააბალანსონ სიჩქარე, მასშტაბურობა და კონტექსტური ცნობიერება, დინამიურად მოერგოს ახალ შენატანებს.

AI-ზე ორიენტირებული აპლიკაციების განვითარებასთან ერთად, სწორი ჰიბრიდული საცავის არქიტექტურის არჩევა გადამწყვეტი იქნება ავტონომიური, პასუხისმგებელი და ინტელექტუალური აგენტური სისტემებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ საიმედოდ იმუშაონ რთულ და მუდმივად ცვალებად გარემოში.

AI აგენტების მომავალი ჰიბრიდული მონაცემთა ბაზებით

რაც უფრო რთული ხდება AI სისტემები, ჰიბრიდული მონაცემთა ბაზები გადამწყვეტი იქნება მოკლევადიანი და გრძელვადიანი მეხსიერების, სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების, რეალურ დროში და ისტორიული ინფორმაციის მართვისთვის. მიღწევები მოძიებით გაძლიერებულ გენერაციაში (RAG), სემანტიკურ ინდექსირებასა და განაწილებულ დასკვნაში AI აგენტებს უფრო ეფექტურს, ინტელექტუალურს და ადაპტირებულს ხდის. მომავალი ხელოვნური ინტელექტის აგენტები დაეყრდნონ სწრაფ, მასშტაბირებად და კონტექსტში გააზრებულ საცავს, რათა შეინარჩუნონ უწყვეტობა და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები დროთა განმავლობაში.

რატომ ჰიბრიდული მონაცემთა ბაზები?

AI აგენტებს სჭირდებათ შენახვის გადაწყვეტილებები, რომლებიც ეფექტურად მართავენ სხვადასხვა ტიპის კონტექსტს და უზრუნველყოფს სიჩქარეს, მასშტაბურობას და გამძლეობას. ჰიბრიდული მონაცემთა ბაზები გვთავაზობენ ორივე სამყაროს საუკეთესოს - მაღალსიჩქარიან სტრუქტურირებულ მონაცემებს ღრმა კონტექსტური მოძიებით - რაც მათ საფუძვლად აქცევს ინტელექტუალური AI სისტემებისთვის. ისინი მხარს უჭერენ ვექტორზე დაფუძნებულ ძიებას გრძელვადიანი ცოდნის შესანახად, დაბალი ლატენტურ ტრანზაქციების ძიებაში, რეალურ დროში მოვლენებზე ორიენტირებულ განახლებებსა და განაწილებულ მასშტაბურობას შეცდომების ტოლერანტობისთვის.

მასშტაბური AI მონაცემთა ინფრასტრუქტურის შექმნა

ინტელექტუალური AI აგენტების მხარდასაჭერად, დეველოპერებმა უნდა შეიმუშაონ შენახვის არქიტექტურები, რომლებიც აერთიანებს მონაცემთა მრავალ მოდელს უწყვეტი კონტექსტური მართვისთვის:

• ვექტორული ძიება და სვეტოვანი მონაცემები - შეინახეთ სემანტიკური კონტექსტი სტრუქტურირებულ მეტამონაცემებთან ერთად სწრაფი მოსაძიებლად

• მოვლენებზე ორიენტირებული სამუშაო ნაკადები – განახლებების სტრიმინგი რეალურ დროში, რათა შეინარჩუნონ AI აგენტები მონაცემების ცვლილების შესახებ

• გლობალური მასშტაბი და მდგრადობა – განლაგება განაწილებულ ქსელებში მაღალი ხელმისაწვდომობისა და შეცდომების ტოლერანტობისთვის

  
  

ტრანზაქციის დამუშავების, ვექტორული ძიების და რეალურ დროში განახლებების ინტეგრირებით, ჰიბრიდული მონაცემთა ბაზები, როგორიცაა DataStax Astra DB უზრუნველყოს ოპტიმალური საფუძველი AI აგენტის მეხსიერებისთვის, კონტექსტური ცნობიერებისთვის და გადაწყვეტილების მიღებისთვის. AI-ზე ორიენტირებული აპლიკაციების განვითარებასთან ერთად, ჰიბრიდული შენახვის გადაწყვეტილებები არსებითი იქნება ავტონომიური, კონტექსტით მდიდარი AI აგენტების გასააქტიურებლად, რომლებიც საიმედოდ მუშაობენ დინამიურ, მონაცემთა ინტენსიურ გარემოში.

დაწერილი ბრაიან გოდსი, DataStax