Базы данных NoSQL играют ключевую роль в содействии внедрению искусственного интеллекта. Для работы агентов ИИ необходима гибкая платформа с памятью, персистентностью и отслеживаемостью, пишет на портале The New Stack Тим Роттах, директор по маркетингу продуктов компании Couchbase.
Поскольку организации все чаще ставят на ИИ, давайте разберемся, какую роль играют базы данных NoSQL в содействии внедрению ИИ.
Начнем с основ NoSQL
Базы данных NoSQL, сокращение от «Not only SQL» («Не только SQL»), были разработаны для решения современных проблем с хранением данных и масштабируемостью, с которыми сталкиваются традиционные реляционные базы данных.
В отличие от реляционных баз данных, которые были разработаны для минимизации дублирования данных и вертикального масштабирования, базы данных NoSQL используют гибкие модели данных, такие как «ключ-значение», документ, столбец, временные ряды и графы, для поддержки веб-, мобильных и IoT-приложений. Эти базы данных работают как хранилища первичного контента, обеспечивая гибкий доступ к данным и высокую доступность за счет горизонтального масштабирования в распределенных системах.
Организации выбирают NoSQL за его способность поддерживать динамический, реального времени и персонализированный пользовательский опыт, быстро адаптируясь к изменяющимся требованиям приложений. Базы данных NoSQL, особенно документоориентированные, используют формат JSON, что позволяет вести гибкую разработку без жестких схем.
Кроме того, современные NoSQL-системы включают в себя функции реляционных баз данных, в том числе транзакции ACID (атомарность, согласованность, изолированность и долговечность) и SQL-подобные запросы, сохраняя при этом масштабируемость, высокую доступность и эффективность. Такая конвергенция реляционных и NoSQL-возможностей упрощает управление базами данных, делая NoSQL предпочтительным выбором для современных гибких облачных вычислений и приложений для работы с распределенными данными.
Агенты ИИ — это оперативные приложения
Агенты ИИ, автоматизирующие традиционные программные и человеческие рабочие процессы, нуждаются в доступе к данным в режиме реального времени для выполнения задач и поддержки рассуждений.
В отличие от традиционных аналитических баз данных, которые часто являются реляционными, сильно структурированными и обрабатывают данные партиями с задержкой, оперативные базы данных позволяют выполнять операции чтения и записи с низкой задержкой и высокой частотой, что очень важно для приложений, основанных на ИИ. Например, в сфере розничной торговли агенты ИИ могут использовать различные оперативные данные, такие как профили пользователей, инвентарь, рекламные акции, векторные вложения товаров и многое другое для мощного семантического поиска.
Для эффективной работы агенты должны интегрировать различные форматы данных, взаимодействовать с моделями, кэшировать разговоры и сохранять историю взаимодействия. База данных должна поддерживать высокоскоростные рабочие нагрузки, обеспечивая оперативность и масштабируемость агентов ИИ.
ИИ необходим гибкий доступ к разнообразным данным
Для эффективной работы агентов ИИ, особенно в сценариях принятия решений в режиме реального времени, требуется быстрый доступ к данным и разнообразный набор данных. Им нужны как структурированные данные (например, базы данных и электронные таблицы), так и неструктурированные (например, текст, изображения и аудио), чтобы генерировать мощные инсайты и ответы. Возможность быстрого получения релевантных данных позволяет ИИ создавать ответы, наиболее соответствующие контексту пользователя, и делать прогнозы с минимальной задержкой.
Кроме того, обмен данными в режиме реального времени через API и функции позволяет системам ИИ легко интегрироваться с другими платформами, обеспечивая актуальный поток информации и способствуя динамичному, автоматизированному принятию решений. Без быстрого доступа к разнообразным источникам данных агенты ИИ рискуют давать устаревшие, неполные или неточные ответы, что снижает их эффективность, будь то поддержка внутренних приложений или приложений, ориентированных на клиентов.
В мультиагентных системах агенты ИИ должны работать вместе
В корпоративных средах мультиагентные системы ИИ могут эффективно справляться с динамическими нагрузками и обеспечивать оперативное реагирование, однако им требуются высокая производительность и масштабируемость в режиме реального времени. Сотрудничая через распределенную общую память, агенты могут быстро получать доступ к общим данным и обновлять их, улучшая координацию и снижая накладные расходы на коммуникации. Реализация механизмов синхронизации с малой задержкой, управляемых событиями, гарантирует, что агенты остаются согласованными и могут оперативно реагировать на изменения, тем самым поддерживая слаженную и быструю реакцию системы.
Для управления доступом к общим ресурсам могут использоваться такие методы, как блокировки очередей на основе массивов (ABQL), что позволяет минимизировать количество конфликтов и обеспечить справедливость для агентов. Кроме того, коммуникационные протоколы, такие как интерфейс передачи сообщений (MPI), способствуют эффективному обмену данными и синхронизации в распределенных системах. В совокупности эти стратегии позволяют мультиагентным системам ИИ эффективно работать в сложных крупномасштабных корпоративных системах.
Кратковременная и долговременная память вместе
Поддержание кратковременной, долговременной, процедурной и общей памяти крайне важно для агентов ИИ, чтобы обеспечить контекстуальную осведомленность, непрерывность и эффективность принятия решений. Краткосрочная память (кэширование) позволяет ИИ быстро получать данные о недавних взаимодействиях и вычислениях, сокращая избыточную обработку и повышая скорость реагирования. Долгосрочная (персистентная) память обеспечивает агентам ИИ сохранение исторического контекста, позволяя им извлекать уроки из прошлых взаимодействий и совершенствовать свои действия с течением времени.
Наличие обеих систем в единой платформе повышает производительность, поскольку агенты могут плавно переходить от быстрого временного доступа к глубоким знаниям. Кроме того, агентам ИИ необходимо структурированное хранилище для критически важной информации, такой как определения API, вызовы функций и подсказки, что позволяет им эффективно взаимодействовать с данными, выполнять правильные действия и обеспечивать согласованность в разных сессиях. Интеграция этих типов памяти позволяет системам ИИ обеспечивать более интеллектуальное, контекстно-зависимое и адаптивное взаимодействие, оптимизируя при этом эффективность вычислений.
Управляемость и отслеживаемость
Управляемость и отслеживаемость важны для агентов ИИ, особенно в корпоративной среде, где соблюдение нормативных требований, подотчетность и безопасное поведение ИИ имеют решающее значение. Организации должны обеспечить прозрачность, аудируемость и объяснимость решений, принимаемых на основе ИИ, чтобы соответствовать нормативным требованиям, снизить риски и повысить доверие к системам ИИ. Отслеживаемость позволяет предприятиям мониторить, как модели ИИ делают выводы, что дает возможность обнаруживать предвзятость, ошибки или уязвимости в системе безопасности.
Внедрение надежных систем управления позволит предприятиям обеспечить этичное использование ИИ, предотвратить несанкционированный доступ или неправильное использование, а также поддерживать последовательность в принятии решений. Кроме того, предприятиям необходимы аудируемые журналы взаимодействия с ИИ, чтобы каждое решение можно было проанализировать, проверить и улучшить с течением времени. Без надлежащего управления и отслеживания системы ИИ могут представлять собой риски для соблюдения нормативных требований, подрывать доверие и не соответствовать бизнес-целям и правовым нормам.
Проблема точечных решений
Надежные и унифицированные архитектуры данных — ключ к успешным ИИ-проектам. Использование нескольких баз данных и систем кэширования данных для агентов ИИ создает серьезные проблемы, усложняя доступ к данным, препятствуя совместной работе, нарушая интеграцию памяти, ограничивая гибкость, увеличивая операционные расходы и подрывая управление. Развертывание нескольких одноцелевых решений для баз данных также приводит к разрастанию данных, дополнительным рискам и сложности, что затрудняет эффективное использование ИИ, минимизацию путаницы в работе ИИ, отслеживание источника галлюцинаций ИИ и отладку неверных переменных.
Сложность данных — враг ИИ, потому что ИИ изначально неточен. Использование ИИ в сложной архитектуре с несколькими базами данных приводит к ненадежным результатам, поскольку слишком высок риск предоставления моделям ИИ противоречивых или неверных данных.
Агентам ИИ требуется быстрый и беспрепятственный доступ к разнообразным данным для принятия решений в режиме реального времени, но получение данных из разрозненных систем приводит к неэффективности, проблемам обратного поиска и задержкам. Совместная работа затруднена, поскольку мультиагентные системы сталкиваются с проблемами совместимости, что замедляет взаимодействие и координацию. Управление памятью страдает от фрагментации, нарушая непрерывность, необходимую для контекстной осведомленности и производительности. Гибкость ограничивается, что замедляет адаптацию к новым потребностям или функциям, а управление и соответствие нормативным требованиям становится сложнее обеспечить из-за непоследовательного мониторинга и отслеживания.
Упрощая управление данными, связанное с ИИ, единая многоцелевая база данных решает эти проблемы, обеспечивая надежность, масштабируемость и соответствие ИИ-операциям.
Платформы данных NoSQL для поддержки агентного ИИ
Десятки тысяч организаций уже перешли на NoSQL, сделав его своим выбором для современных приложений. Агенты ИИ — следующий логический шаг на этом пути, который должен быть поддержан быстрыми и гибкими данными NoSQL.
