Integrasi

Pertanyaan	Contoh respon
Apa persyaratan untuk mengintegrasikan solusi AI generatif dengan sistem atau sumber data yang ada?	REST APIs, antrian pesan, konektor database, dan sebagainya.
Bagaimana data akan dicerna dan diproses sebelumnya untuk solusi AI generatif?	Dengan menggunakan pemrosesan batch, streaming data, transformasi data, dan rekayasa fitur.
Bagaimana output dari solusi AI generatif akan dikonsumsi atau diintegrasikan dengan sistem hilir?	Melalui endpoint API, antrian pesan, pembaruan database, dan sebagainya.
Pola integrasi berbasis peristiwa mana yang dapat digunakan untuk solusi AI generatif?	Antrian pesan (seperti Amazon SQS, Apache Kafka, RabbitMQ), pub/sub sistem, webhook, platform streaming acara.
Pendekatan integrasi berbasis API mana yang dapat digunakan untuk menghubungkan solusi AI generatif dengan sistem lain?	RESTful APIs, APIs GraphQL, APIs SOAP (untuk sistem warisan).
Komponen arsitektur layanan mikro mana yang dapat digunakan untuk integrasi solusi AI generatif?	Service mesh untuk komunikasi antar layanan, gateway API, orkestrasi kontainer (misalnya, Kubernetes).
Bagaimana integrasi hybrid dapat diterapkan untuk solusi AI generatif?	Dengan menggabungkan pola berbasis peristiwa untuk pembaruan waktu nyata, pemrosesan batch untuk data historis, dan APIs untuk integrasi sistem eksternal.
Bagaimana output solusi AI generatif dapat diintegrasikan dengan sistem hilir?	Melalui titik akhir API, antrian pesan, pembaruan basis data, webhook, dan ekspor file.
Langkah-langkah keamanan mana yang harus dipertimbangkan untuk mengintegrasikan solusi AI generatif?	Mekanisme otentikasi (seperti OAuth atau JWT), enkripsi (dalam perjalanan dan saat istirahat), pembatasan laju API, dan daftar kontrol akses (). ACLs
Bagaimana Anda berencana untuk mengintegrasikan kerangka kerja open source seperti LlamaIndex atau LangChain ke dalam pipeline data yang ada dan alur kerja AI generatif?	Kami berencana menggunakannya LangChain untuk membangun aplikasi AI generatif yang kompleks, terutama untuk kemampuan agen dan manajemen memorinya. Kami bertujuan untuk memiliki 60% proyek AI generatif kami yang digunakan LangChain dalam 6 bulan ke depan.
Bagaimana Anda memastikan kompatibilitas antara kerangka kerja open source yang Anda pilih dan infrastruktur data yang ada?	Kami menciptakan tim integrasi khusus untuk memastikan kompatibilitas yang lancar. Pada kuartal ketiga, tujuan kami adalah memiliki pipa terintegrasi penuh yang digunakan LlamaIndex untuk pengindeksan dan pengambilan data yang efisien dalam struktur data lake kami saat ini.
Bagaimana Anda berencana untuk memanfaatkan komponen modular kerangka kerja seperti LangChain untuk pembuatan prototipe dan eksperimen cepat?	Kami sedang menyiapkan lingkungan kotak pasir di mana pengembang dapat dengan cepat membuat prototipe dengan menggunakan LangChain komponen.
Apa strategi Anda untuk mengikuti pembaruan dan fitur baru dalam kerangka kerja open source yang berkembang pesat ini?	Kami telah menugaskan tim untuk memantau GitHub repositori dan forum komunitas untuk LangChain dan. LlamaIndex Kami berencana untuk mengevaluasi dan mengintegrasikan pembaruan besar setiap triwulan, dengan fokus pada peningkatan kinerja dan kemampuan baru.