ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇਨਸਾਈਟਸ: ਕਾਫਕਾ ਤੋਂ ਬੈੱਡਰੌਕ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ: ਕਾਫਕਾ ਤੋਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਤੱਕ ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। RAG ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਕਸਟਮ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲੇ RAG ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ API ਕਾਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ, ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਅਣਗਿਣਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਕਲਿੱਕਸਟ੍ਰੀਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਲੌਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ। ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰੁਝਾਨ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਅਜਿਹੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਟੇਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡਾਟਾ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜੌਬ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਤਹਿ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਿਆਦ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪੂਰੇ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਗ੍ਰਹਿਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਚੁਣੇ ਗਏ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਚਾਰੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਦੋਵਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਚੰਕਿੰਗ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਦੇ ਬੋਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ: ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ, ਕੋਹੇਅਰ, ਮੈਟਾ, ਸਥਿਰਤਾ AI, ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (FMs) ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਚੋਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ API ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਸੇਵਾ ਸਮਰੱਥ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ FMs ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ RAG ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ: ਗਿਆਨ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ AI ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਊਟ-ਆਫ-ਦੀ-ਬਾਕਸ RAG ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰ: ਸਹਿਜ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਗ੍ਰਹਿਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਧੇ API ਕਾਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਜੋੜਨ, ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

RAG ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਟਾਕ ਪ੍ਰਾਈਸ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ ਬਣਾਉਣਾ: ਇੱਕ ਹੱਲ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ, ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ, ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮੈਨੇਜਡ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਫਾਰ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ (ਐਮਾਜ਼ਾਨ MSK) ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ RAG ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ MSK ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) ‘ਤੇ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੁਆਰਾ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਵਰਕਫਲੋ:

  1. ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀ ਇੱਕ .csv ਫਾਈਲ ਇੱਕ MSK ਵਿਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
  2. ਇਹ ਇੱਕ AWS ਲੈਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  3. ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  4. ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਇੰਡੈਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  5. ਵੈਕਟਰ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

• ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਰਨਟਾਈਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ:

  1. ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  2. ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  3. ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  4. ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਲਾਗੂਕਰਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ

ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1. ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਸੈਟਅਪ: ਇਨਪੁਟ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ MSK ਵਿਸ਼ਾ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ।
2. ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਸੈਟਅਪ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਵਿਕਲਪ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਓ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਬਣਾਓ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਅਤੇ ਸੈਟਅਪ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਡਾਟਾ ਖਪਤ ਅਤੇ ਗ੍ਰਹਿਣ: ਜਦੋਂ ਵੀ ਡਾਟਾ MSK ਵਿਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਟਾਕ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਕੀਮਤਾਂ, ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੈਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰੋ।
4. ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।

ਹੱਲ ਵਾਕਥਰੂ: ਤੁਹਾਡਾ ਸਟਾਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਟਾਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ: ਕਲਾਉਡਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ

ਇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੇ AWS ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗਿਟਹੱਬ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਤੋਂ AWS ਕਲਾਉਡਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ। ਇਹ ਟੈਮਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

1. ਵਰਚੁਅਲ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡਸ (VPCs), ਸਬਨੈੱਟਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ AWS ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (IAM) ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ।
2. ਇੱਕ MSK ਕਲੱਸਟਰ ਜੋ ਇੱਕ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਵਿਸ਼ੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੈਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ।
4. ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਇੱਕ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਟੂਡੀਓ ਨੋਟਬੁੱਕ।

ਇੱਕ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ: ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨਾ

ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ MSK ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ, ਬ੍ਰੋਕਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਟੂਡੀਓ ਟਰਮੀਨਲ ਇੰਸਟੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ MSK ਕਲੱਸਟਰ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਅਮੇਜ਼ਨ MSK ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣਾਓ ‘ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਆਮ ਕਦਮ ਹਨ:

1. ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।
2. MSK ਕਲੱਸਟਰ ਬ੍ਰੋਕਰ ਇੰਸਟੈਂਸ ਨਾਲ ਜੁੜੋ।
3. ਬ੍ਰੋਕਰ ਇੰਸਟੈਂਸ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣਾਓ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਬਣਾਉਣਾ: ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:

1. ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਕੰਸੋਲ ‘ਤੇ, ਖੱਬੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪੰਨੇ ਵਿੱਚ ਬਿਲਡਰ ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
2. ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਬਣਾਓ ਡ੍ਰੌਪਡਾਉਨ ਮੀਨੂ ‘ਤੇ, ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਨਾਲ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
3. ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਪੈਨ ਵਿੱਚ, ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਦਾ ਨਾਮ ਵਜੋਂ BedrockStreamIngestKnowledgeBase ਦਰਜ ਕਰੋ।
4. IAM ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਡਿਫਾਲਟ ਵਿਕਲਪ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਭੂਮਿਕਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ (ਵਿਕਲਪਿਕ) ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
5. ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਚੁਣੋ ਪੈਨ ਵਿੱਚ, ਉਸ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕਸਟਮ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
6. ਅਗਲਾ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ
7. ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ ਪੈਨ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦਾ ਨਾਮ ਵਜੋਂ BedrockStreamIngestKBCustomDS ਦਰਜ ਕਰੋ।
8. ਪਾਰਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਡਿਫਾਲਟ ਪਾਰਸਰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਚੰਕਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ, ਡਿਫਾਲਟ ਚੰਕਿੰਗ ਚੁਣੋ। ਅਗਲਾ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
9. ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਪੈਨ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ ‘ਤੇ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਲਈ, ਟਾਈਟਨ ਟੈਕਸਟ ਏਮਬੈਡਿੰਗ v2 ਚੁਣੋ। ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਕਿਸਮ ਲਈ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਚੁਣੋ। ਵੈਕਟਰ ਡਾਇਮੈਂਸ਼ਨ ਲਈ, 1024 ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਵਿੱਚ ਚੁਣੇ ਗਏ FM ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜੋੜੋ ਜਾਂ ਹਟਾਓ ‘ਤੇ ਜਾਓ।
10. ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪੈਨ ‘ਤੇ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਓ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਵਜੋਂ ਨਵਾਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਓਪਨਸਰਚ ਸਰਵਰਲੈੱਸ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ।
11. ਅਗਲੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ‘ਤੇ, ਆਪਣੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਸੈਟਅਪ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇਣ ਲਈ, ਬਣਾਓ ਚੁਣੋ।
12. ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਸੋਲ ਤੁਹਾਡਾ ਨਵਾਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ।

AWS ਲੈਂਬਡਾ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ: ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ

ਹੁਣ, API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਨਪੁਟ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਵਿਸ਼ਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਪਤਕਾਰ ਲੈਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ।

1. ਲੈਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ID ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ID ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਨੋਟਬੁੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਮ ਅਤੇ IDs ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਰੇ ਜਾਣਗੇ।

ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਇਕੱਠ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ, ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ ਵਰਗੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਟੇਜਿੰਗ, ਪਰਿਵਰਤਨ, ਅਤੇ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਲਾਭ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

• ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ: ਬੈਂਕ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਫਰਮਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਨਿਵੇਸ਼ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਮਾਰਕੀਟ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਖਰੀਦਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
• ਖਰੀਦਦਾਰੀ: ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਿੱਕਸਟ੍ਰੀਮ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਮੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਨਿਰਮਾਣ: ਨਿਰਮਾਤਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਕਟਰੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਤੋਂ IoT ਸੈਂਸਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ ਮਹਿੰਗੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ: ਹਸਪਤਾਲ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮੈਡੀਕਲ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਲਾਭ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹਨ।

• ਘਟੀ ਹੋਈ ਲੇਟੈਂਸੀ: ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ, ਸੰਗਠਨ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਘੱਟ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ: ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਦੂਜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਕੇ, ਸੰਗਠਨ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਵਧੀ ਹੋਈ ਲਚਕਤਾ: ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਸਥਾਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੋਣ।
• ਸਰਲ ਵਿਕਾਸ: ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈੱਡਰੌਕ ਗਿਆਨ ਬੇਸ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਵਿਕਾਸ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰ ਅੰਡਰ ਦੀ ਹੁੱਡ

ਕਸਟਮ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਪ