10.01.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект

Аналитика реального времени прочно заняла свое место в качестве краеугольного камня во многих отраслях. Кроме того, широкое внимание привлек генеративный искусственный интеллект, который обещает инновационные решения и беспрецедентные знания в самых разных областях — от развлечений до здравоохранения. Слияние аналитики реального времени с методами генеративного ИИ дает потрясающий синергетический эффект. Оно позволяет организациям обнаруживать глубоко спрятанные инсайты в тех случаях, когда возможность скоротечна, пишет на портале Datanami Чад Мели, директор по маркетингу компании Kinetica. Ди Джей Патил, бывший главный специалист по анализу данных США и бывший главный специалист LinkedIn, считает, что полное использование потенциала генеративного ИИ потребует развития возможностей, ориентированных на быструю обработку данных. «Большинство данных, которые сегодня доступны для больших языковых моделей (LLM), — это низкоскоростные данные; они очень статичны и не обновляются, — говорит Патил. — Я думаю, что в ближайшие два года мы увидим развитие этого направления». Одной из революционных технологий, лежащих в основе генеративного ИИ, являются векторные базы данных. Считайте, что это организованные коллекции информации, которые поднимают сопоставление образцов на новую высоту. Векторное вложение — это способ организации данных, который облегчает поиск сходств и взаимосвязей между различными фрагментами данных. До сих пор векторные базы данных были ограничены устаревшими ... читать далее.