要約:

  • CEOや開発者の多くが、ジェネレーティブAIに興奮している。
  • AI体験の提供には、データとデータエンジニアリングが不可欠。
  • ベクトル埋め込みの作成が重要であり、その品質や更新に関する課題が存在。
  • データストリーミングを使用してベクトルデータを管理し、新しいデータを絶えず組み込む必要がある。
  • インテグレーションを自動化するプラットフォームを活用し、アプリケーション開発に集中することが有益。

感想:

データエンジニアリングにおける課題やベクトルデータの管理、更新に関するアプローチは、AIアプリケーションのパフォーマンスに直結する重要な要素である。データ開発者やエンジニアは、インテグレーションの自動化や適切なツール活用により、アプリケーション開発に専念できる環境を整えることが必要だと感じる。


元記事: https://www.computerweekly.com/blog/CW-Developer-Network/Data-engineering-DataStax-Building-the-Gen-AI-stack-how-to-plan-ahead