- ビジネスはリアルタイムでデータを処理し、意思決定を行う必要がある
- 従来のバッチ処理およびリクエスト-レスポンスAPIモデルは要求を満たすのが難しい
- Apache Flinkなどのフレームワークはリアルタイムデータ処理を可能にし、操作の優位性を発揮する
- Flinkは開発者がリアルタイムデータストリームを外部の機械学習モデルに接続し、リモート推論を実現する
- リモートモデル推論はハイブリッドクラウド環境でも可能で、柔軟性と一貫性を保ちつつモデルライフサイクルを管理する
- 大規模言語モデル（LLM）による生成AIは、Apache Flinkと統合することで顧客サポートを革新する
- Apache Flinkのリモート推論サポートは、リアルタイムAIアプリケーションの構築に不可欠である
この記事では、ビジネスがリアルタイムでデータを処理し、意思決定を行う必要性、Apache Flinkなどのフレームワークがその要求に応える方法、リモートモデル推論の重要性、そして生成AIが顧客サポートを革新する方法について詳しく説明されています。
リモートモデル推論を活用することで、リアルタイムAIアプリケーションを構築し、ビジネスの意思決定を迅速に行うことが可能となります。Apache Flinkのリモート推論サポートは、ビジネスにとって柔軟で不可欠なツールであり、効率的なデータ処理に焦点を当てることができます。
元記事: https://thenewstack.io/real-time-ai-apps-using-apache-flink-for-model-inference/