Integration

質問	レスポンスの例
生成 AI ソリューションを既存のシステムまたはデータソースと統合するための要件は何ですか？	REST APIs、メッセージキュー、データベースコネクタなど。
生成 AI ソリューションのデータはどのように取り込まれ、前処理されますか？	バッチ処理、ストリーミングデータ、データ変換、特徴量エンジニアリングを使用します。
生成 AI ソリューションの出力はどのように消費されるか、ダウンストリームシステムと統合されますか？	API エンドポイント、メッセージキュー、データベースの更新などを通じて。
生成 AI ソリューションに使用できるイベント駆動型統合パターンはどれですか？	メッセージキュー (Amazon SQS 、Apache Kafka、RabbitMQ など）、pub/sub システム、ウェブフック、イベントストリーミングプラットフォーム。
生成 AI ソリューションを他のシステムに接続するために使用できる API ベースの統合アプローチはどれですか？	RESTful APIs、GraphQL APIs、SOAP APIs (レガシーシステム用）。
生成 AI ソリューション統合に使用できるマイクロサービスアーキテクチャコンポーネントはどれですか？	サービス間通信、API ゲートウェイ、コンテナオーケストレーション (Kubernetes など) のサービスメッシュ。
生成 AI ソリューションにハイブリッド統合を実装するにはどうすればよいですか？	リアルタイム更新用のイベント駆動型パターン、履歴データのバッチ処理、外部システム統合用の APIsを組み合わせることができます。
生成 AI ソリューションの出力をダウンストリームシステムと統合するにはどうすればよいですか？	API エンドポイント、メッセージキュー、データベースの更新、ウェブフック、ファイルエクスポートを通じて。
生成 AI ソリューションを統合するには、どのセキュリティ対策を検討する必要がありますか？	認証メカニズム (OAuth や JWT など）、暗号化 (転送中および保管中）、API レート制限、アクセスコントロールリスト (ACLs)。
LlamaIndex や LangChain などのオープンソースフレームワークを既存のデータパイプラインや生成 AI ワークフローに統合するにはどうすればよいですか？	LangChain を使用して、複雑な生成 AI アプリケーション、特にエージェントとメモリの管理機能を構築する予定です。今後 6 か月以内に LangChain を使用する生成 AI プロジェクトの 60% を目標としています。
選択したオープンソースフレームワークと既存のデータインフラストラクチャとの互換性を確保するにはどうすればよいですか？	スムーズな互換性を確保するために、専用の統合チームを作成しています。第 3 四半期までに、現在のデータレイク構造内で効率的なデータインデックス作成と取得のために LlamaIndex を使用する完全に統合されたパイプラインを持つことが目標です。
ラピッドプロトタイピングと実験のために、LangChain などのフレームワークのモジュラーコンポーネントをどのように活用する予定ですか？	開発者が LangChain のコンポーネントを使用して迅速にプロトタイプを作成できるサンドボックス環境をセットアップしています。
これらの急速に進化するオープンソースフレームワークの更新や新機能に対応するための戦略は何ですか？	LangChain と LlamaIndex の GitHub リポジトリとコミュニティフォーラムをモニタリングするチームを割り当てました。パフォーマンスの向上と新機能に焦点を当てて、主要な更新を四半期ごとに評価して統合する予定です。