集成

问题	响应示例
将生成式 AI 解决方案与现有系统或数据源集成的要求是什么？	REST APIs、消息队列、数据库连接器等。
生成式人工智能解决方案将如何摄取和预处理数据？	通过使用批处理、流数据、数据转换和特征工程。
生成式人工智能解决方案的输出将如何被消耗或与下游系统集成？	通过 API 端点、消息队列、数据库更新等。
哪些事件驱动的集成模式可用于生成式 AI 解决方案？	消息队列（例如 Amazon SQS、Apache Kafka、RabbitMQ）、发布/订阅系统、网络挂钩、事件流平台。
哪些基于 API 的集成方法可用于将生成式 AI 解决方案与其他系统连接起来？	RESTful APIs、GraphQL APIs、SOAP APIs （适用于遗留系统）。
哪些微服务架构组件可用于生成式 AI 解决方案集成？	用于服务间通信的服务网格、API 网关、容器编排（例如 Kubernetes）。
如何为生成式 AI 解决方案实现混合集成？	通过结合事件驱动的模式进行实时更新、历史数据的批处理和外部系统 APIs 集成。
如何将生成式 AI 解决方案输出与下游系统集成？	通过 API 端点、消息队列、数据库更新、Webhook 和文件导出。
要集成生成式人工智能解决方案，应考虑采取哪些安全措施？	身份验证机制（例如 OAuth 或 JWT）、加密（传输中和静态加密）、API 速率限制和访问控制列表 (ACLs)。
您计划如何将开源框架（例如 LlamaIndex 或整合）集成 LangChain 到现有的数据管道和生成式人工智能工作流程中？	我们计划使用它 LangChain 来构建复杂的生成式 AI 应用程序，特别是其代理和内存管理功能。我们的目标是在未来 6 个月 LangChain 内让 60% 的生成式人工智能项目投入使用。
您将如何确保所选的开源框架与现有数据基础设施之间的兼容性？	我们正在组建一个专门的集成团队，以确保流畅的兼容性。到第三季度，我们的目标是建立一个完全集成的管道， LlamaIndex 用于在我们当前的数据湖结构中进行高效的数据索引和检索。
您计划如何利用框架的模块化组件，例如 LangChain 用于快速原型设计和实验？	我们正在建立一个沙盒环境，开发人员可以在其中使用 LangChain组件快速制作原型。
在这些快速发展的开源框架中，你有什么策略可以跟上更新和新功能的步伐？	我们已经指派了一个团队来监控和的 GitHub 仓库 LangChain 和社区论坛 LlamaIndex。我们计划每季度评估和整合主要更新，重点是性能改进和新功能。