Modern yapay zeka sistemleri ile eski altyapılar arasındaki uyumsuzluktan kaynaklanan 'mimari sürüklenme' sorunu, agentic çağıyla birlikte en büyük engel haline geldi.
Yapay Zeka Ajanları İçin Esnek Veri İhtiyacı
Yapay zeka ajanlarının çalıştığı veri katmanının; değişken şemaları, vektör gömmelerini ve gerçek zamanlı erişimi aynı anda yönetebilmesi gerekiyor. Geleneksel ilişkisel veritabanlarının sabit şemaları, manuel güncelleme gerektirdiği için yapay zeka tarafından üretilen yeni veri biçimleriyle karşılaştığında operasyonel yavaşlamaya neden oluyor. Ayrı vektör veritabanlarının kullanımı ise gecikme sürelerini artırırken senkronizasyon yükü oluşturuyor.
Modelence ve Tavily Örnekleri
Bu sorunu aşmak için Huntr, Modelence ve Tavily gibi girişimler MongoDB Atlas platformuna geçiş yaptı. Modelence, yapay zeka ajanlarının veri işleme biçimine uygun döküman modelini kullanarak manuel geçişlere ihtiyaç duymadan şemalarını hızla geliştirdi. CEO Aram Shatakhtsyan, tüm veri akışlarının ve vektör aramalarının tek bir platformda toplanmasının hata payını azalttığını belirtti. Modelence, bu altyapı sayesinde 3 milyon dolar tohum yatırım alarak uçtan uca uygulama yaşam döngüsünü yöneten bir araç geliştirdi.
Gerçek Zamanlı Web Erişimi ve Veri Takibi
Yapay zeka ajanları için özel olarak geliştirilen arama API'si Tavily, statik eğitim verileri yerine güncel web bilgisine erişim sağlıyor. Tavily, her bir ajan isteğinin kimlik doğrulama ve ölçümleme süreçlerini sorunsuz yönetmek için esnek bir arka uç altyapısı kullanıyor. Veri ekibi lideri Tomer Weiss, sistem üzerinden dokümanların ne zaman çekildiği, güncelliği ve popülerliği gibi yaşam döngüsü bilgilerinin takip edildiğini vurguladı.
Yorumlar (0)
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.