நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளுக்கான கஃப்காவிலிருந்து பெட்ராக் தரவு

செயற்கை நுண்ணறிவின் களம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, மீட்டெடுப்பு அதிகரித்த உருவாக்கம் (Retrieval Augmented Generation - RAG) ஒரு முக்கியமான நுட்பமாக வெளிப்படுகிறது. RAG, ஜெனரேட்டிவ் AI மாடல்களின் திறன்களை வெளிப்புறத் தரவு ஆதாரங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், AI அமைப்புகள் மிகவும் தகவலறிந்த மற்றும் சூழ்நிலைக்கு ஏற்ற பதில்களை வழங்க அதிகாரம் அளிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை ஒரு மாதிரியின் ஏற்கனவே இருக்கும் அறிவுத் தளத்தை மட்டும் நம்பியிருக்கும் வரம்புகளை மீறுகிறது. இந்த கட்டுரையில், அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களில் உள்ள தனிப்பயன் தரவு இணைப்பிகளின் மாற்றும் திறனை நாங்கள் ஆராய்கிறோம், அவை தனிப்பயன் உள்ளீட்டுத் தரவைப் பயன்படுத்தும் RAG பணிப்பாய்வுகளை எவ்வாறு ஒழுங்குபடுத்துகின்றன என்பதைக் காட்டுகின்றன. இந்த செயல்பாடு அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களுக்கு ஸ்ட்ரீமிங் தரவைச் செலுத்த உதவுகிறது, இது டெவலப்பர்கள் நேரடி API அழைப்புகள் மூலம் அவர்களின் அறிவுத் தளங்களில் தகவல்களை மாறும் வகையில் சேர்க்க, புதுப்பிக்க அல்லது நீக்க அனுமதிக்கிறது.

நிகழ்நேர தரவு உட்கொள்ளல் முக்கியமான எண்ணற்ற பயன்பாடுகளைக் கவனியுங்கள்: கிளிக்ஸ்ட்ரீம் வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்தல், கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளை செயலாக்குதல், இணையம் ஆஃப் திங்ஸ் (IoT) சென்சார்கள் மூலம் தரவை விளக்குதல், பதிவு பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் பொருட்கள் விலைகளை கண்காணித்தல். இத்தகைய சூழ்நிலைகளில், தற்போதைய தரவு மற்றும் வரலாற்று போக்குகள் இரண்டும் தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. பாரம்பரியமாக, அத்தகைய முக்கியமான தரவு உள்ளீடுகளை இணைக்க ஆதரவு தரவு மூலத்தில் தரவை நிலைநிறுத்துவது தேவைப்படுகிறது, அதைத் தொடர்ந்து தரவு ஒத்திசைவு வேலையைத் தொடங்குதல் அல்லது திட்டமிடுதல் தேவைப்படுகிறது. இந்த செயல்முறையின் காலம் தரவின் தரம் மற்றும் அளவைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், தனிப்பயன் தரவு இணைப்பிகள் மூலம், நிறுவனங்கள் முழு ஒத்திசைவு தேவையில்லாமல் தனிப்பயன் தரவு மூலங்களிலிருந்து குறிப்பிட்ட ஆவணங்களை விரைவாக உட்கொள்ள முடியும், மேலும் இடைநிலை சேமிப்பகத்தை நம்பாமல் ஸ்ட்ரீமிங் தரவை உட்கொள்ள முடியும். இந்த அணுகுமுறை தாமதங்களைக் குறைக்கிறது மற்றும் சேமிப்பக மேல்நிலையை நீக்குகிறது, இது வேகமான தரவு அணுகல், குறைக்கப்பட்ட தாமதம் மற்றும் மேம்பட்ட பயன்பாட்டு செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.

தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மூலம் ஸ்ட்ரீமிங் உட்கொள்ளலுடன், அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் இடைநிலை தரவு ஆதாரங்கள் தேவையில்லாமல் ஸ்ட்ரீமிங் தரவை செயலாக்க முடியும். இது தரவு நிகழ்நேரத்திற்கு அருகில் கிடைக்கும். இந்த திறன் தானாகவே உள்ளீட்டு தரவை பிரித்து, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அமேசான் பெட்ராக் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி உட்பொதிக்களாக மாற்றுகிறது, எல்லாவற்றையும் பின்தள வெக்டர் தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கிறது. இந்த நெறிப்படுத்தப்பட்ட செயல்முறை புதிய மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள தரவுத்தளங்களுக்கு பொருந்தும், தரவு துண்டாக்குதல், உட்பொதி உருவாக்கம் அல்லது வெக்டர் ஸ்டோர் வழங்கல் மற்றும் குறியீட்டு முறைகளை ஒழுங்கமைக்கும் சுமை இல்லாமல் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. மேலும், தனிப்பயன் தரவு மூலங்களிலிருந்து குறிப்பிட்ட ஆவணங்களை உட்கொள்ளும் திறன் தாமதத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் இடைநிலை சேமிப்பக தேவைகளை நீக்குவதன் மூலம் இயக்கச் செலவுகளைக் குறைக்கிறது.

அமேசான் பெட்ராக்: ஜெனரேட்டிவ் செயற்கை நுண்ணறிவிற்கான ஒரு அடித்தளம்

அமேசான் பெட்ராக் என்பது முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் சேவையாகும், இது Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI மற்றும் Amazon போன்ற முன்னணி AI நிறுவனங்களிடமிருந்து பலவிதமான உயர் செயல்திறன் அடித்தள மாதிரிகளை (Foundation Models - FMs) வழங்குகிறது, இது ஒரு ஒருங்கிணைந்த API மூலம் அணுக முடியும். இந்த விரிவான சேவை வலுவான பாதுகாப்பு, தனியுரிமை மற்றும் பொறுப்பான AI அம்சங்களுடன் ஜெனரேட்டிவ் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க உங்களுக்கு உதவும் பலவிதமான திறன்களை வழங்குகிறது. அமேசான் பெட்ராக் மூலம், உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கான உயர்மட்ட FMs-ஐ ஆராய்ந்து மதிப்பீடு செய்யலாம், ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் RAG போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி உங்கள் சொந்த தரவுடன் அவற்றை தனிப்பட்ட முறையில் தனிப்பயனாக்கலாம் மற்றும் உங்கள் நிறுவன அமைப்புகள் மற்றும் தரவு ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்தி பணிகளைச் செய்யக்கூடிய அறிவார்ந்த முகவர்களை உருவாக்கலாம்.

அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத்தளங்கள்: அறிவுடன் AI-ஐ அதிகரித்தல்

அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள், தனியார் தரவு ஆதாரங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட சூழ்நிலை தகவலுடன் AI பதில்களை வளப்படுத்தும் முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் RAG குழாய்களை உருவாக்க நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கின்றன. இது மிகவும் பொருத்தமான, துல்லியமான மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தொடர்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அறிவுத் தளத்தை வினவுவதன் மூலம் பெறப்பட்ட சூழலால் மேம்படுத்தப்பட்ட பயன்பாடுகளை உருவாக்கலாம். இது குழாய்களை உருவாக்கும் சிக்கல்களை நீக்கி, பெட்டியிலிருந்து வெளியேறும் RAG தீர்வை வழங்குவதன் மூலம் சந்தைக்கு நேரத்தை துரிதப்படுத்துகிறது. இது உங்கள் பயன்பாடுகளுக்கான மேம்பாட்டு நேரத்தைக் குறைக்கிறது.

தனிப்பயன் இணைப்பிகள்: தடையற்ற ஸ்ட்ரீமிங் உட்கொள்ளலுக்கான திறவுகோல்

அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் தரவு உட்கொள்ளலுக்கான ஆதரவை வழங்குகின்றன. இது நேரடி API அழைப்புகள் மூலம் உங்கள் அறிவுத் தளத்தில் தரவைச் சேர்க்க, புதுப்பிக்க மற்றும் நீக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது, இது முன் எப்போதும் இல்லாத நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது.

RAG உடன் ஜெனரேட்டிவ் AI பங்கு விலை ஆய்வாளரை உருவாக்குதல்: ஒரு தீர்வு கண்ணோட்டம்

இந்த கட்டுரையில், பங்கு விலை போக்குகளைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பயனர்களுக்கு உதவும் வகையில் அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள், தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மற்றும் அமேசான் மேனேஜ் செய்யப்பட்ட ஸ்ட்ரீமிங் ஃபார் அப்பாச்சி காஃப்கா (Amazon MSK) மூலம் உருவாக்கப்பட்ட தலைப்புகளைப் பயன்படுத்தி RAG கட்டமைப்பை நாங்கள் நிரூபிக்கிறோம். Amazon MSK என்பது ஒரு ஸ்ட்ரீமிங் தரவு சேவையாகும், இது அப்பாச்சி காஃப்கா உள்கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாடுகளின் நிர்வாகத்தை எளிதாக்குகிறது, இது Amazon Web Services (AWS) இல் அப்பாச்சி காஃப்கா பயன்பாடுகளை இயக்குவதை எளிதாக்குகிறது. இந்த தீர்வு வெக்டர் உட்பொதிவுகள் மற்றும் பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) மூலம் வாடிக்கையாளர் கருத்துகளின் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துகிறது.

கட்டிடக்கலை கூறுகள்

கட்டடக்கலை இரண்டு முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது:

• முன் செயலாக்க ஸ்ட்ரீமிங் தரவு பணிப்பாய்வு:

  1. பங்கு விலை தரவைக் கொண்ட ஒரு .csv கோப்பு ஸ்ட்ரீமிங் உள்ளீட்டை உருவகப்படுத்தி MSK தலைப்பில் பதிவேற்றப்படுகிறது.
  2. இது ஒரு AWS Lambda செயல்பாட்டைத் தூண்டுகிறது.
  3. இந்த செயல்பாடு நுகரப்படும் தரவை அறிவுத் தளத்தில் செலுத்துகிறது.
  4. அறிவுத் தளம் தரவை வெக்டர் குறியீடாக மாற்ற உட்பொதி மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது.
  5. வெக்டர் குறியீடு அறிவுத் தளத்தில் உள்ள வெக்டர் தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கப்படுகிறது.

• பயனர் வினவல்களின் போது இயக்கநேர செயல்படுத்தல்:

  1. பயனர்கள் பங்கு விலைகள் பற்றிய வினவல்களைச் சமர்ப்பிக்கின்றனர்.
  2. அடித்தள மாதிரி தொடர்புடைய பதில்களைக் கண்டறிய அறிவுத் தளத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.
  3. அறிவுத் தளம் தொடர்புடைய ஆவணங்களைத் தருகிறது.
  4. இந்த ஆவணங்களின் அடிப்படையில் பயனர் பதிலைப் பெறுகிறார்.

செயலாக்க வடிவமைப்பு: படிப்படியான வழிகாட்டி

செயலாக்கத்தில் பின்வரும் முக்கிய படிகள் உள்ளன:

1. தரவு மூல அமைப்பு: உள்ளீட்டு பங்கு விலைகளை ஸ்ட்ரீம் செய்ய MSK தலைப்பை உள்ளமைக்கவும்.
2. அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தள அமைப்பு: அமேசான் பெட்ராக்கில் புதிய வெக்டர் ஸ்டோர் விருப்பத்தை விரைவாக உருவாக்கப் பயன்படுத்தி அறிவுத் தளத்தை உருவாக்கவும், இது தானாகவே வெக்டர் ஸ்டோரை வழங்குகிறது மற்றும் அமைக்கிறது.
3. தரவு நுகர்வு மற்றும் உட்கொள்ளல்: MSK தலைப்பிற்கு தரவு வரும்போதெல்லாம், பங்கு குறியீடுகள், விலைகள் மற்றும்நேர முத்திரை தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க லாம்ப்டா செயல்பாட்டைத் தூண்டி, அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களுக்கான தனிப்பயன் இணைப்பியில் செலுத்துகிறது.
4. அறிவுத் தளத்தை சோதிக்கவும்: அறிவுத் தளத்தைப் பயன்படுத்தி வாடிக்கையாளர் கருத்து பகுப்பாய்வை மதிப்பீடு செய்யவும்.

தீர்வு வாக் த்ரூ: உங்கள் பங்கு பகுப்பாய்வு கருவியை உருவாக்குதல்

அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் மற்றும் தனிப்பயன் இணைப்பிகளைப் பயன்படுத்தி ஜெனரேட்டிவ் AI பங்கு பகுப்பாய்வு கருவியை உருவாக்க கீழே உள்ள பிரிவுகளில் உள்ள வழிமுறைகளைப் பின்பற்றவும்.

கட்டமைப்பை உள்ளமைத்தல்: கிளவுட்ஃபார்மேஷன் டெம்ப்ளேட்டைப் பயன்படுத்துதல்

இந்த கட்டமைப்பை செயல்படுத்த, உங்கள் AWS கணக்கில் இந்த கிட்ஹப் களஞ்சியத்திலிருந்து AWS கிளவுட்ஃபார்மேஷன் டெம்ப்ளேட்டைப் பயன்படுத்தவும். இந்த டெம்ப்ளேட் பின்வரும் கூறுகளைப் பயன்படுத்துகிறது:

1. மெய்நிகர் தனியார் கிளவுட்கள் (VPCs), துணைவலைகள், பாதுகாப்பு குழுக்கள் மற்றும் AWS அடையாள மற்றும் அணுகல் மேலாண்மை (IAM) பாத்திரங்கள்.
2. அப்பாச்சி காஃப்கா உள்ளீட்டு தலைப்பை ஹோஸ்ட் செய்யும் MSK கிளஸ்டர்.
3. அப்பாச்சி காஃப்கா தலைப்பு தரவை நுகரும் லாம்ப்டா செயல்பாடு.
4. அமைப்பு மற்றும் செயல்படுத்தலுக்கான அமேசான் சேஜ்மேக்கர் ஸ்டுடியோ நோட்புக்.

அப்பாச்சி காஃப்கா தலைப்பை உருவாக்குதல்: தரவு ஸ்ட்ரீமை அமைத்தல்

முன்னதாக உருவாக்கப்பட்ட MSK கிளஸ்டரில், தரகர்கள் ஏற்கனவே பயன்படுத்தப்பட்டு பயன்படுத்த தயாராக உள்ளனர். அடுத்த படி MSK கிளஸ்டருடன் இணைக்கப்பட்டு சேஜ்மேக்கர் ஸ்டுடியோ டெர்மினல் நிகழ்வைப் பயன்படுத்தி சோதனை ஸ்ட்ரீம் தலைப்பை உருவாக்க வேண்டும். அமேசான் MSK கிளஸ்டரில் ஒரு தலைப்பை உருவாக்கு இல் உள்ள விரிவான வழிமுறைகளைப் பின்பற்றவும்.

பொதுவான படிகள்:

1. சமீபத்திய அப்பாச்சி காஃப்கா கிளையண்டைப் பதிவிறக்கி நிறுவவும்.
2. MSK கிளஸ்டர் தரகர் நிகழ்வுடன் இணைக்கவும்.
3. தரகர் நிகழ்வில் சோதனை ஸ்ட்ரீம் தலைப்பை உருவாக்கவும்.

அமேசான் பெட்ராக்கில் ஒரு அறிவுத் தளத்தை உருவாக்குதல்: உங்கள் தரவுடன் இணைத்தல்

அமேசான் பெட்ராக்கில் ஒரு அறிவுத் தளத்தை உருவாக்க, இந்த படிகளைப் பின்பற்றவும்:

1. அமேசான் பெட்ராக் கன்சோலில், இடது வழிசெலுத்தல் பக்கத்தில் உள்ள பில்டர் கருவிகள் என்பதன் கீழ், அறிவுத் தளங்கள் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
2. அறிவுத் தள உருவாக்கத்தைத் தொடங்க, உருவாக்கு கீழ்தோன்றும் மெனுவில், வெக்டர் ஸ்டோருடன் அறிவுத் தளம் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், பின்வரும் ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளது.
3. அறிவுத் தள விவரங்களை வழங்குக பலகத்தில், அறிவுத் தளப் பெயராக BedrockStreamIngestKnowledgeBase என்பதை உள்ளிடவும்.
4. IAM அனுமதிகளின் கீழ், இயல்புநிலை விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், புதிய சேவை பாத்திரத்தை உருவாக்கிப் பயன்படுத்தவும், மற்றும் (விரும்பினால்) சேவை பாத்திரப் பெயரை வழங்கவும், பின்வரும் ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளது.
5. தரவு மூலத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் பலகத்தில், உங்கள் தரவுத்தொகுப்பு சேமிக்கப்பட்டுள்ள தரவு மூலமாக தனிப்பயன் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்
6. அடுத்து என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், பின்வரும் ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளது
7. தரவு மூலத்தை உள்ளமைக்க பலகத்தில், தரவு மூலப் பெயராக BedrockStreamIngestKBCustomDS என்பதை உள்ளிடவும்.
8. பகுப்பாய்வு உத்தி என்பதன் கீழ், அமேசான் பெட்ராக் இயல்புநிலை பகுப்பாய்வி என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் மற்றும் துண்டாக்கும் உத்திக்காக, இயல்புநிலை துண்டாக்குதல் என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். அடுத்து என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், பின்வரும் ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளது.
9. உட்பொதி மாதிரி மற்றும் உள்ளமை வெக்டர் ஸ்டோர் பலகத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், உட்பொதி மாதிரிக்கு, Titan Text Embeddings v2 என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். உட்பொதி வகைக்கு, மிதக்கும் புள்ளி வெக்டர் உட்பொதி என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். வெக்டர் பரிமாணங்களுக்கு, 1024 என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், பின்வரும் ஸ்கிரீன்ஷாட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளது. அமேசான் பெட்ராக்கில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட FM-க்கான அணுகலைக் கோரிப் பெற்றுள்ளீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். மேலும் அறிய, அமேசான் பெட்ராக் அடித்தள மாதிரிகளுக்கான அணுகலைச் சேர்க்கவும் அல்லது அகற்றவும் என்பதைப் பார்க்கவும்.
10. வெக்டர் தரவுத்தளம் பலகத்தில், புதிய வெக்டர் ஸ்டோரை விரைவாக உருவாக்கவும் என்பதைத் தேர்ந்தெடுத்து, வெக்டர் ஸ்டோராக புதிய அமேசான் ஓபன்சர்ச் சர்வர்லெஸ் விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
11. அடுத்த திரையில், உங்கள் தேர்வுகளை மதிப்பாய்வு செய்யவும். அமைவை இறுதி செய்ய, உருவாக்கு என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
12. சில நிமிடங்களில், கன்சோல் புதிதாக உருவாக்கப்பட்ட அறிவுத் தளத்தைக் காண்பிக்கும்.

AWS லாம்ப்டா அப்பாச்சி காஃப்கா நுகர்வோரை உள்ளமைத்தல்: தரவு உட்கொள்ளலைத் தூண்டுதல்

இப்போது, API அழைப்புகளைப் பயன்படுத்தி உள்ளீட்டு அப்பாச்சி காஃப்கா தலைப்பு தரவைப் பெற்றவுடன் தூண்டப்படும் வகையில் நுகர்வோர் லாம்ப்டா செயல்பாட்டை உள்ளமைக்கவும்.

1. கைமுறையாக உருவாக்கப்பட்ட அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தள ஐடி மற்றும் அதன் தனிப்பயன் தரவு மூல ஐடியை லாம்ப்டா செயல்பாட்டிற்குள் சுற்றுச்சூழல் மாறிகளாக உள்ளமைக்கவும். நீங்கள் மாதிரி நோட்புக்கைப் பயன்படுத்தும்போது, குறிப்பிடப்பட்ட செயல்பாடு பெயர்கள் மற்றும் ஐடிகள் தானாக நிரப்பப்படும்.

ஆழமான டைவ்: நிகழ்நேர தரவு உட்கொள்ளலுக்கான தனிப்பயன் இணைப்பிகளுடன் அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களின் சக்தியை வெளிப்படுத்துதல்

ஜெனரேட்டிவ் AI மற்றும் நிகழ்நேர தரவு ஸ்ட்ரீம்களின் சங்கமம் ஆழமான நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும், முக்கியமான செயல்முறைகளை தானியங்குபடுத்தவும் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை வழங்கவும் வணிகங்களுக்கு முன் எப்போதும் இல்லாத வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது. அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள், தனிப்பயன் இணைப்பிகளுடன் இணைந்து, இந்த புரட்சியின் முன்னணியில் உள்ளது, இது Apache Kafka போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து ஸ்ட்ரீமிங் தரவை அவர்களின் AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க நிறுவனங்களை செயல்படுத்துகிறது.

இந்த திறன் பாரம்பரிய தரவு உட்கொள்ளல் முறைகளின் வரம்புகளை மீறுகிறது, இது பெரும்பாலும் சிக்கலான நிலைப்படுத்தல், மாற்றம் மற்றும் ஒத்திசைவு செயல்முறைகளை உள்ளடக்கியது. தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மூலம், தரவை நிகழ்நேரத்திற்கு அருகில் நேரடியாக அறிவுத் தளத்தில் செலுத்த முடியும், தாமதத்தை நீக்கி, மாறாத நிலைகளுக்கு மாறும் வகையில் செயல்பட AI மாதிரிகளுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.

தொழில்களில் பயன்பாட்டு வழக்குகள்

இந்த அணுகுமுறையின் நன்மைகள் தொலைநோக்கியவை மற்றும் பரந்த அளவிலான தொழில்களுக்குப் பொருந்தும்.

• நிதி சேவைகள்: வங்கிகள் மற்றும் முதலீட்டு நிறுவனங்கள் மோசடியைக் கண்டறிய, முதலீட்டு பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க மற்றும் வர்த்தக உத்திகளை தானியங்குபடுத்த நிகழ்நேர சந்தை தரவு மற்றும் வாடிக்கையாளர் பரிவர்த்தனை ஸ்ட்ரீம்களைப் பயன்படுத்தலாம். நிகழ்நேரத்தில் கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும், சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாட்டைக் கொடியிடும் மற்றும் மோசடியான வாங்குதல்கள் ஏற்படுவதற்கு முன்பு தடுக்கும் AI-இயங்கும் அமைப்பை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
• சில்லறை வர்த்தகம்: இணையவழி வணிகங்கள் வாடிக்கையாளர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்ள, தயாரிப்பு பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க மற்றும் விலை உத்திகளை மேம்படுத்த கிளிக்ஸ்ட்ரீம் தரவு மற்றும் சமூக ஊடக ஊட்டங்களை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். நிகழ்நேர தேவை அடிப்படையில் மார்க்கெட்டிங் பிரச்சாரங்கள் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மைக்கு இது மாறும் மாற்றங்களை அனுமதிக்கிறது.
• உற்பத்தி: உற்பத்தியாளர்கள் பராமரிப்பு தேவைகளைப் கணிக்க, உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்த மற்றும் தயாரிப்பு தரத்தை மேம்படுத்த தொழிற்சாலை உபகரணங்களிலிருந்து IoT சென்சார் தரவைப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, ஒரு இயந்திரத்தின் அதிர்வு தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, அதிக செலவு பிடிக்கும் வேலையின்மைக்கு வழிவகுக்கும் முன் சாத்தியமான தோல்விகளைக் கண்டறிய AI அமைப்பு முடியும்.
• சுகாதாரம்: மருத்துவமனைகள் நோயின் ஆரம்ப அறிகுறிகளைக் கண்டறிய, சிகிச்சை திட்டங்களைத் தனிப்பயனாக்க மற்றும் நோயாளி முடிவுகளை மேம்படுத்த நோயாளி தரவு ஸ்ட்ரீம்களைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம். முக்கிய அறிகுறிகளின் நிகழ்நேர கண்காணிப்பு நோயாளி நிலையில் முக்கியமான மாற்றங்களுக்கு மருத்துவ ஊழியர்களை எச்சரிக்க முடியும், இது வேகமான தலையீடு மற்றும் மேம்பட்ட பராமரிப்பை செயல்படுத்துகிறது.

முக்கிய நன்மைகள்: நிகழ்நேர தரவுக்கு அப்பால்

தனிப்பயன் இணைப்பிகளுடன் அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் தரவை நிகழ்நேரத்தில் செலுத்துவதை விட அதிகமாக நீட்டிக்கப்படுகின்றன.

• குறைக்கப்பட்ட தாமதம்: இடைநிலை சேமிப்பகம் மற்றும் ஒத்திசைவு செயல்முறைகளின் தேவையை நீக்குவதன் மூலம், AI மாதிரிகளுக்கு தரவை கிடைக்கச் செய்ய நிறுவனங்கள் எடுக்கும் நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்க முடியும். இது வேகமான பதில் நேரங்கள் மற்றும் அதிக மாறும் பயன்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• குறைந்த இயக்கச் செலவுகள்: சிக்கலான தரவு குழாய்களை நிர்வகித்து பராமரிக்க வேண்டிய தேவையை நீக்குவதன் மூலம் தனிப்பயன் இணைப்பிகள் இயக்கச் செலவுகளைக் குறைக்கின்றன. இது வணிகத்தின் பிற பகுதிகளில் முதலீடு செய்யக்கூடிய மதிப்புமிக்க வளங்களை விடுவிக்கிறது.
• மேம்பட்ட தரவு தரம்: தரவை நேரடியாக மூலத்திலிருந்து செலுத்துவதன் மூலம், அவர்களின் AI மாதிரிகள் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் புதுப்பித்த தகவல்களுடன் செயல்படுவதை நிறுவனங்கள் உறுதி செய்ய முடியும். இது சிறந்த நுண்ணறிவுகளுக்கும் மிகவும் நம்பகமான முடிவுகளுக்கும் வழிவகுக்கிறது.
• அதிகரித்த நெகிழ்வுத்தன்மை: தனிப்பயன் இணைப்பிகள் அவற்றின் வடிவம் அல்லது இருப்பிடத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் பரந்த அளவிலான தரவு மூலங்களுடன் இணைக்க நிறுவனங்களை அனுமதிக்கின்றன. இது அவை சேமிக்கப்பட்டுள்ள இடத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் அவர்களின் அனைத்து தரவு சொத்துக்களையும் பயன்படுத்தும் நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மேம்பாடு: அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் தரவு உட்கொள்ளல் மற்றும் மேலாண்மை சிக்கல்களை சுருக்கமாகக் கூறுவதன் மூலம் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மேம்பாட்டு அனுபவத்தை வழங்குகிறது. இது உண்மையான வணிக மதிப்பை வழங்கும் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்த டெவலப்பர்களை அனுமதிக்கிறது.

ஆழமான டைவ்: ஹுட்டின் கீழ் தனிப்பயன் இணைப்பிகள்

தனிப்பயன் இணைப்பிகளின் சக்தியை முழுமையாகப் பாராட்ட, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். தனிப்பயன் இணைப்பி என்பது அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்களை ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு மூலத்துடன் இணைக்க அனுமதிக்கும் ஒரு குறியீடு ஆகும். இந்த குறியீடு மூலத்திலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுக்கவும், அறிவுத் தளத்துடன் இணக்கமான வடிவமாக மாற்றவும் மற்றும் கணினியில் செலுத்தவும் பொறுப்பாகும்.

• API ஒருங்கிணைப்பு: தனிப்பயன் இணைப்பிகள் பொதுவாக APIகள் மூலம் தரவு மூலங்களுடன் தொடர்பு கொள்கின்றன. இந்த APIகள் தரவை அணுகவும் செயல்பாடுகளைச் செய்யவும் ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வழியை வழங்குகின்றன.
• தரவு மாற்றம்: தரவு மாற்றம் என்பது செயல்பாட்டில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். தனிப்பயன் இணைப்பிகள் பெரும்பாலும் அதன் சொந்த வடிவத்திலிருந்து அறிவுத் தளத்துடன் இணக்கமான வடிவத்திற்கு தரவை மாற்ற வேண்டும். இது தரவு வகைகளை மாற்றுவது, தரவை சுத்தம் செய்வது மற்றும் கூடுதல் தகவலுடன் தரவை வளப்படுத்துவது ஆகியவை அடங்கும்.
• ஸ்ட்ரீமிங் உட்கொள்ளல்: நிகழ்நேர தரவு உட்கொள்ளலின் திறவுகோல் தரவை தொடர்ந்து ஸ்ட்ரீம் செய்யும் திறன் ஆகும். தனிப்பயன் இணைப்பிகள் பெரும்பாலும் தரவு உருவாக்கப்படும்போது தரவைப் பெற ஸ்ட்ரீமிங் APIகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது அறிவுத் தளத்திற்கு நிகழ்நேரத்திற்கு அருகில் புதுப்பிப்புகளை அனுமதிக்கிறது.
• பாதுகாப்பு: தரவு மூலங்களுடன் இணைக்கும்போது பாதுகாப்பு ஒரு முக்கியமான கவலை. தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மனதில் பாதுகாப்பைக் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட வேண்டும், தரவு போக்குவரத்து மற்றும் ஓய்வு இரண்டிலும் பாதுகாக்கப்படுவதை உறுதி செய்ய வேண்டும்.

முடிவு: நிகழ்நேர தரவுடன் AI எதிர்காலத்தைத் தழுவுதல்

தனிப்பயன் இணைப்பிகளுடன் கூடிய அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் AI துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன. நிகழ்நேர தரவு ஸ்ட்ரீம்களை அவர்களின் AI பயன்பாடுகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க நிறுவனங்களை இயக்குவதன் மூலம், இந்த தொழில்நுட்பம் புதுமை மற்றும் வணிக வளர்ச்சியில் புதிய வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது. AI தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், நிகழ்நேர தரவைப் பயன்படுத்தும் திறன் பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாக மாறும். அமேசான் பெட்ராக் அறிவுத் தளங்கள் இந்த போக்கின் முக்கிய இயக்கி