Integration

Frage	Beispielantwort
Was sind die Anforderungen für die Integration der generativen KI-Lösung in bestehende Systeme oder Datenquellen?	REST APIs, Nachrichtenwarteschlangen, Datenbankkonnektoren usw.
Wie werden Daten für die generative KI-Lösung aufgenommen und vorverarbeitet?	Mithilfe von Stapelverarbeitung, Streaming-Daten, Datentransformationen und Feature-Engineering.
Wie wird der Output der generativen KI-Lösung genutzt oder in nachgelagerte Systeme integriert?	Über API-Endpunkte, Nachrichtenwarteschlangen, Datenbankaktualisierungen usw.
Welche ereignisgesteuerten Integrationsmuster können für die generative KI-Lösung verwendet werden?	Nachrichtenwarteschlangen (wie Amazon SQS, Apache Kafka, RabbitMQ), Pub/Sub-Systeme, Webhooks, Event-Streaming-Plattformen.
Welche API-basierten Integrationsansätze können verwendet werden, um die generative KI-Lösung mit anderen Systemen zu verbinden?	RESTful APIs, GraphQL APIs, SOAP APIs (für ältere Systeme).
Welche Komponenten der Microservices-Architektur können für die generative KI-Lösungsintegration verwendet werden?	Service Mesh für dienstübergreifende Kommunikation, API-Gateways, Container-Orchestrierung (zum Beispiel Kubernetes).
Wie kann die hybride Integration für die generative KI-Lösung implementiert werden?	Durch die Kombination ereignisgesteuerter Muster für Aktualisierungen in Echtzeit, Stapelverarbeitung für historische Daten und APIs für die Integration externer Systeme.
Wie kann der Output der generativen KI-Lösung in nachgelagerte Systeme integriert werden?	Über API-Endpunkte, Nachrichtenwarteschlangen, Datenbankaktualisierungen, Webhooks und Dateiexporte.
Welche Sicherheitsmaßnahmen sollten bei der Integration der generativen KI-Lösung in Betracht gezogen werden?	Authentifizierungsmechanismen (wie OAuth oder JWT), Verschlüsselung (bei der Übertragung und im Ruhezustand), API-Ratenbegrenzung und Zugriffskontrolllisten (ACLs).
Wie planen Sie, Open-Source-Frameworks wie LlamaIndex oder LangChain in Ihre bestehende Datenpipeline und Ihren generativen KI-Workflow zu integrieren?	Wir planen, sie zur Entwicklung komplexer generativer KI-Anwendungen LangChain zu verwenden, insbesondere im Hinblick auf ihre Agenten- und Speicherverwaltungsfunktionen. Unser Ziel ist es, LangChain innerhalb der nächsten 6 Monate 60% unserer generativen KI-Projekte zu nutzen.
Wie stellen Sie die Kompatibilität zwischen den von Ihnen ausgewählten Open-Source-Frameworks und Ihrer bestehenden Dateninfrastruktur sicher?	Wir stellen ein spezielles Integrationsteam zusammen, um eine reibungslose Kompatibilität zu gewährleisten. Unser Ziel ist es, bis zum dritten Quartal über eine vollständig integrierte Pipeline zu verfügen, die eine effiziente Indexierung und den Abruf von Daten innerhalb unserer aktuellen Data-Lake-Struktur ermöglicht. LlamaIndex
Wie planen Sie, die modularen Komponenten von Frameworks zu nutzen, z. B. LangChain für Rapid Prototyping und Experimente?	Wir richten eine Sandbox-Umgebung ein, in der Entwickler mithilfe LangChain der Komponenten schnell Prototypen erstellen können.
Was ist Ihre Strategie, um mit Updates und neuen Funktionen in diesen sich schnell entwickelnden Open-Source-Frameworks Schritt zu halten?	Wir haben ein Team beauftragt, GitHub Repositorien und Community-Foren für LangChain und LlamaIndex zu überwachen. Wir planen, vierteljährlich wichtige Updates zu evaluieren und zu integrieren, wobei der Schwerpunkt auf Leistungsverbesserungen und neuen Funktionen liegt.