整合

問題	回應範例
將生成式 AI 解決方案與現有系統或資料來源整合有哪些需求？	REST APIs、訊息佇列、資料庫連接器等。
如何擷取和預先處理生成式 AI 解決方案的資料？	透過使用批次處理、串流資料、資料轉換和功能工程。
如何耗用生成式 AI 解決方案的輸出，或與下游系統整合？	透過 API 端點、訊息佇列、資料庫更新等。
哪些事件驅動整合模式可用於生成式 AI 解決方案？	訊息佇列 （例如 Amazon SQS、Apache Kafka、RabbitMQ)、pub/sub 系統、Webhook、事件串流平台。
哪些 API 型整合方法可用來將生成式 AI 解決方案與其他系統連線？	RESTful APIs、GraphQL APIs、SOAP APIs（適用於舊版系統）。
哪些微服務架構元件可用於生成式 AI 解決方案整合？	服務間通訊的服務網格、API 閘道、容器協同運作 （例如 Kubernetes)。
如何為生成式 AI 解決方案實作混合整合？	透過結合事件驅動的即時更新模式、歷史資料的批次處理，以及外部系統整合APIs。
生成式 AI 解決方案輸出如何與下游系統整合？	透過 API 端點、訊息佇列、資料庫更新、Webhook 和檔案匯出。
整合生成式 AI 解決方案時應考慮哪些安全措施？	身分驗證機制 （例如 OAuth 或 JWT)、加密 （傳輸中和靜態）、API 速率限制和存取控制清單 ACLs)。
您打算如何將 LlamaIndex 或 LangChain 等開放原始碼架構整合到現有的資料管道和生成式 AI 工作流程中？	我們計劃使用 LangChain 來建置複雜的生成式 AI 應用程式，特別是其代理程式和記憶體管理功能。我們的目標是讓 60% 的生成式 AI 專案在未來 6 個月內使用 LangChain。
如何確保所選開放原始碼架構與現有資料基礎設施之間的相容性？	我們正在建立專用整合團隊，以確保順暢的相容性。到了第三季度，我們的目標是擁有完全整合的管道，該管道使用 LlamaIndex 在我們目前的資料湖結構中實現有效的資料索引和擷取。
您計劃如何利用 LangChain 等架構的模組化元件進行快速原型設計和實驗？	我們正在設定沙盒環境，開發人員可以使用 LangChain 的元件快速建立原型。
在快速發展的開放原始碼架構中，您跟上更新和新功能的策略是什麼？	我們已指派一個團隊來監控 LangChain 和 LlamaIndex 的 GitHub 儲存庫和社群論壇。我們計劃每季評估和整合重大更新，專注於效能改善和新功能。