- Generative AIに関する興奮がCEOや多くの開発者の間で広がっている
- AI体験を提供するためにはデータエンジニアリングが必要
- ベクトル埋め込みを作成し、検索や応答に活用される
- データ品質の課題が存在し、データエンジニアリングに挑戦がある
- 古い情報を避け、ベクトルデータを定期的に更新する必要がある
- データ開発者やエンジニアはデータストリーミングを利用してデータを新たなベクトル埋め込みに変換する
- 開発者はインテグレーションを自動化し、アプリケーション構築に専念できるようにする必要がある
- 新しいプロジェクトのレビューやテストが容易になり、開発者の生産性が向上する
- AIアプリケーションのコンポーネントを理解し、効果的な開発を行うことが重要
データエンジニアリングにおける課題やアプリケーション構築におけるインフラの重要性が強調されています。開発者は自動化されたインテグレーションや適切なツールを活用し、データ品質を維持しつつアプリケーションを構築する必要があります。