goyalorthodontics.com, Jakarta – Cfling, Inc. (NASDAQ: CFLT), Pionir streaming mengumumkan peluang cloud baru untuk Apache Flink® yang menyederhanakan dan menyederhanakan proses -waktu nyata (AI) proses waktu nyata.
Kesimpulan Kunci Asli adalah aliran operasi yang rumit dan memungkinkan organisasi untuk menjalankan semua model AI di open source langsung di cloud kontenu.
Baca I: Penggunaan Kecerdasan Buatan disebut motif utama transformasi digital
Pencarian Flanke menyatukan akses ke data di berbagai database vektor, menyederhanakan penemuan dan memasuki satu antarmuka.
Dan fungsi baru dari mesin bawaan (ML) yang mewakili penggunaan AI, seperti prediksi dan penemuan anomali, langsung ke SQL Fleok, yang membuat pengetahuan tentang data dengan mudah.
Baca I: Pemerintah terus mendorong potensi besar semikonduksi dan kecerdasan buatan
Inovasi ini mendefinisikan kembali bagaimana perusahaan dapat menggunakan AI untuk memasukkan klien secara real time dan membuat keputusan.
“Membangun aplikasi AI secara real time telah lama terlalu rumit, membutuhkan banyak alat dan keahlian terperinci untuk memulai,” kata produksi utama otoritas Sean.
Baca I: Secara optimal penggunaan kecerdasan buatan, Comedigi memperkuat sinergi dengan kampus
“Dengan kemajuan terbaru dalam penyelam Apache, kami merusak hambatan ini – yang menghadirkan kecerdasan pendukung saat ini dan kedatangan masing -masing tim. Sekarang Anda dapat melakukan ini tanpa masalah dengan platform kami, dengan keselamatan dan ekonomi perusahaan.”
Ledakan kecerdasan buatan datang. McKinsey mengatakan 92 persen perusahaan berencana untuk meningkatkan investasi AI mereka dalam tiga tahun ke depan. Perusahaan ingin mengambil kesempatan ini dan memanfaatkan janji -janji tersebut.
Namun, cara untuk membangun aplikasi real -time sangat rumit. Pengembang telah dibawa oleh berbagai alat, bahasa, dan antarmuka untuk mengintegrasikan model ML dan menarik koneksi berharga dari berbagai tempat di mana data berada. Rute kerja yang terfragmentasi ini menyebabkan sistem inefisiensi, memperlambat pekerjaan dan delusi yang dapat merusak reputasi.
Melucuti jalan menuju kesuksesan AI
“Majelis membantu kami untuk mempercepat adopsi pabrik bersama untuk klien kami, menyediakan akses ke tim untuk mencapai pengetahuan organisasi yang mahal secara real time,” co -founder dan penuh dengan Stefan Havriri.
“Memahami platform streaming dengan flink dan model pemanas menyederhanakan kita untuk bekerja secara langsung dengan model bahasa besar (LLM) dan intelijen vektor untuk menggunakan kecerdasan untuk menggunakan AI lebih pintar. Pekerjaan yang lebih baik dalam semua operasi perusahaan mereka.” Dia menambahkan.
Sebagai satu -satunya solusi untuk memproses pemrosesan non -server secara real time dan serial, cloud trailer untuk tim Apache Filk yang mudah mengatasi aliran data yang berkelanjutan dan beban batch pada satu platform. Ini menghilangkan kompleksitas dan biaya operasi dalam mengelola solusi pemrosesan yang terpisah.
Dengan AI, ML dan fitur analitik yang dirilis, memungkinkan perusahaan untuk menyederhanakan jenis yang lebih tenang dan membuka lebih banyak efisiensi. Fitur -fitur ini tersedia dalam program pendekatan awal, yang terbuka untuk pendaftaran untuk cloud cloud
• Kesimpulan Fokus Nil: Model Awal dan Kode Terbuka di Cloud yang Berliku Tanpa Kontrol Infrastruktur Tambahan. Saat bekerja dengan model ML dan pipa data, pengembang sering menggunakan alat dan bahasa terpisah untuk menghasilkan aliran kerja yang kompleks dan terpecah dan data yang sudah ketinggalan zaman. Kesimpulan asli tentang pisau menyederhanakan ini dengan memungkinkan tim untuk mengatur model open source atau AI yang secara langsung disesuaikan dengan clato contant. Pendekatan ini menawarkan lebih banyak fleksibilitas dan penghematan biaya. Selain itu, data tidak pernah meninggalkan platform kunci, yang meningkatkan tingkat keamanan yang lebih baik.
• Cari Agans: Gunakan hanya satu antarmuka untuk mengakses data dari sejumlah database vektor. Pencarian ventrik memberikan konteks yang diperlukan untuk LLM untuk mencegah halusinasi dan memastikan hasil yang kredibel. Pencarian Flanke menyederhanakan akses ke data real-time dari database vektor, seperti MongoDB, Elasticsearch dan Pinecone. Ini menghilangkan kebutuhan untuk proses ETL yang kompleks atau dalam merumuskan tangan -pada, menghemat waktu dan sumber daya berharga yang memastikan bahwa hubungan data dan selalu adalah yang terakhir.
• ML Built -in: Fungsi pembuatan data dapat mengakses banyak tim. Banyak solusi data data membutuhkan keahlian yang sangat khusus, menciptakan hambatan dalam siklus pengembangan. Fungsi ML default menyederhanakan tugas-tugas kompleks, seperti memprediksi, penemuan anomali dan pencitraan waktu-nyata, langsung di Flink SQL. Karakteristik ini membuat AI lebih banyak pengembang yang tersedia, memungkinkan tim untuk mendapatkan wawasan yang dapat dipantau lebih cepat dan meningkatkan perusahaan untuk membawa lebih banyak kecepatan dan kelincahan.
“Kemampuan untuk menggabungkan data, kontekstual dan dapat diandalkan dalam model AI dan ML akan memberikan manfaat kompetitif bagi perusahaan AI,” kata Stewart Bond, wakil presiden, perangkat lunak integrasi data, dan integrasi IDC.
“Organisasi harus mengkonsolidasikan pemrosesan dan tenang untuk mendapatkan prediksi yang akurat dan jawaban LLM. Flink menyediakan satu antarmuka yang mengatur verteks rag, dan analitik akan tersedia dan lebih mudah tersedia dan dapat diterapkan di masa depan dari penghinaan dan agen.
