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Beschleunigung der ML-Anwendungsentwicklung: Produktionsreife Airflow-Integrationen mit wichtigen AI-Tools

Erzielen Sie Wettbewerbsvorteile durch datengetriebene Entscheidungen, Automatisierung und verbesserte Geschäftsprozesse.
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Wer in der heutigen Zeit wettbewerbsfähig bleiben will, muss in die KI-Bildung seiner Mitarbeiter investieren.

In der heutigen Datenlandschaft spielen Generative AI und operationales Machine Learning (ML) eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen es Organisationen, ihre Daten zu nutzen, um neue Produkte zu entwickeln und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Diese Technologien kommen in virtuellen Assistenten, Empfehlungssystemen, Content-Generierung und mehr zum Einsatz und helfen dabei, Wettbewerbsvorteile durch datengetriebene Entscheidungen, Automatisierung und verbesserte Geschäftsprozesse zu erzielen.

Einfachere ML-Entwicklung

Oftmals entstehen ML-Modelle und prädiktive Analysen isoliert und weit entfernt von produktiven Systemen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, das Notebook eines einzelnen Datenwissenschaftlers in eine produktionstaugliche Anwendung mit Stabilität, Skalierbarkeit und Compliance zu verwandeln.

Organisationen, die auf eine einzige Plattform für die Orchestrierung ihrer DataOps- und MLOps-Workflows setzen, können nicht nur die End-to-End-Entwicklung vereinfachen, sondern auch Infrastrukturkosten und IT-Komplexität reduzieren. Ein zentrales Orchestrierungs-Tool wie Apache Airflow, das open-source ist und sich leicht mit fast allen Datentools und Plattformen integrieren lässt, bietet diesen Teams außerdem mehr Auswahlmöglichkeiten. Sie können die besten Tools für ihre spezifischen Bedürfnisse wählen und gleichzeitig von Standardisierung, Governance und Wiederverwendbarkeit profitieren.

Optimierung von Airflow für verbesserte ML-Anwendungen

Mit der zunehmenden Nutzung von Large Language Models (LLMs) steht Airflow immer mehr im Mittelpunkt der Operationalisierung von Aufgaben wie unstrukturierte Datenverarbeitung, Retrieval Augmented Generation (RAG), Feedback-Verarbeitung und Feintuning von Grundmodellen. Um diese neuen Anwendungsfälle zu unterstützen und Airflow-Benutzern einen Ausgangspunkt zu bieten, hat Astronomer gemeinsam mit der Airflow-Community Ask Astro entwickelt—eine öffentliche Referenzimplementierung von RAG mit Airflow für konversationelle KI.

Verbindungen zu den meistgenutzten LLM-Diensten und Vektor-Datenbanken

Apache Airflow, kombiniert mit einigen der am häufigsten verwendeten Vektor-Datenbanken (Weaviate, Pinecone, OpenSearch, pgvector) und Anbietern von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) wie OpenAI, Cohere, bietet durch die neuesten Entwicklungen im Open-Source-Bereich eine außergewöhnliche Erweiterbarkeit. Zusammen ermöglichen sie eine erstklassige Erfahrung in der RAG-Entwicklung für Anwendungen wie Conversational AI, Chatbots und Betrugsanalysen.

OpenAI

OpenAI bietet eine API für den Zugriff auf hochmoderne Modelle wie GPT-4 und DALL·E 3. Mit dem OpenAI Airflow-Provider können Benutzer Einbettungen für Daten erzeugen, ein grundlegender Schritt für NLP mit LLM-gestützten Anwendungen.

Orchestrate OpenAI operations with Apache Airflow

Cohere

Cohere bietet eine API zum Zugriff auf cutting-edge LLMs. Mit dem Cohere Airflow-Provider können Benutzer diese enterprise-fokussierten LLMs nutzen, um NLP-Anwendungen mit ihren eigenen Daten zu erstellen.

Orchestrate Cohere LLMs with Apache Airflow

Weaviate

Weaviate ist eine Open-Source Vektor-Datenbank, die hochdimensionale Einbettungen von Objekten wie Text, Bildern, Audio oder Video speichert. Der Weaviate Airflow-Provider ermöglicht die einfache Integration von Weaviate mit Airflow.

Orchestrate Weaviate operations with Apache Airflow

pgvector

pgvector ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL-Datenbanken, die das Speichern und Abfragen hochdimensionaler Objekteinbettungen ermöglicht. Mit dem pgvector Airflow-Provider können Benutzer leistungsstarke Funktionen für das Arbeiten mit Vektoren in einem hochdimensionalen Raum freischalten.

Orchestrate pgvector operations with Apache Airflow

Pinecone

Pinecone ist eine proprietäre Vektor-Datenbank-Plattform, die speziell für groß angelegte, vektorbasierte AI-Anwendungen entwickelt wurde. Der Pinecone Airflow-Provider ermöglicht die einfache Integration von Pinecone mit Airflow.

Orchestrate Pinecone operations with Apache Airflow

OpenSearch

OpenSearch ist eine Open-Source verteilte Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene basiert. Sie bietet fortschrittliche Suchfunktionen in großen Textmengen sowie leistungsstarke Machine-Learning-Plugins. Der OpenSearch Airflow-Provider bietet Module zur einfachen Integration von OpenSearch mit Airflow.

Orchestrate OpenSearch operations with Apache Airflow

Zusätzliche Informationen

Durch die erleichterte Integration von Datenpipelines und Datenverarbeitung mit ML-Workflows können Organisationen die Entwicklung von operationaler AI optimieren und das Potenzial von AI und NLP in einem operativen Umfeld realisieren. Interessiert an weiteren Informationen? Entdecken Sie die verfügbaren Module für eine einfache Integration im Astro Registry.

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Wer in der heutigen Zeit wettbewerbsfähig bleiben will, muss in die KI-Bildung seiner Mitarbeiter investieren.

Vereinbaren Sie jetzt Ihren Kennenlern-Termin für die KI-Schulung Ihres Teams!

Daniel Boran, KI- & Automation-Experte & Geschäftsführer Boran & Parot GmbH

Hinweis in eigener Sache

Dieser Artikel richtet sich an Personen jeden Geschlechts. Keinesfalls möchten wir Personen aufgrund der Vereinfachung und besseren Lesbarkeit ausschließen.

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