Objavte, ako inžinierstvo kontextu mení vývoj AI, aký je posun od RAG k produkčne pripraveným systémom a prečo sú moderné vektorové databázy ako Chroma kľúčové pre spoľahlivé a škálovateľné AI aplikácie.
Cesta od vytvorenia funkčného AI prototypu k nasadeniu produkčne pripraveného systému patrí už dlho medzi najväčšie výzvy vývoja umelej inteligencie. To, čo v demách pôsobí jednoducho – vyhľadanie relevantných informácií, obohatenie promptov a generovanie odpovedí – sa v produkčnom prostredí násobne komplikuje. Práve táto komplexnosť často vedie v odvetví k tomu, že sa proces označuje skôr ako „alchýmia“ než inžinierstvo: vývojári ladia konfigurácie, upravujú parametre a dúfajú, že ich systémy budú naďalej spoľahlivo fungovať. Objavenie inžinierstva kontextu ako disciplíny predstavuje zásadný posun v prístupe k stavbe AI systémov – od pokusov a omylov k systematickému a inžinierskemu riešeniu. V tomto komplexnom pohľade preskúmame, ako moderné vektorové databázy a princípy inžinierstva kontextu menia svet vývoja AI aplikácií a umožňujú tímom budovať systémy, ktoré sú nielen funkčné, ale aj skutočne spoľahlivé a udržateľné v škále.
{{ youtubevideo videoID=“pIbIZ_Bxl_g” provider=“youtube” title=“Long Live Context Engineering - with Jeff Huber of Chroma” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Inžinierstvo kontextu sa stalo jednou z najkritickejších disciplín moderného AI vývoja, no stále je medzi mnohými vývojármi málo pochopené. V jadre je to prax systematického spravovania, organizácie a optimalizácie kontextových informácií, ktoré AI systémy využívajú na rozhodovanie a generovanie výstupov. Na rozdiel od tradičného Retrieval-Augmented Generation (RAG), ktorý sa úzko zameriava na získavanie relevantných dokumentov na obohatenie promptu pred odoslaním jazykovému modelu, inžinierstvo kontextu sa pozerá na celý pipeline oveľa širšie. Zahŕňa tok dát systémom, spôsob ukladania a indexácie informácií, retrieval, ranking a filtrovanie výsledkov a napokon to, ako je kontext prezentovaný modelu. Tento holistický pohľad uznáva, že kvalita výstupu AI systému je zásadne obmedzená kvalitou a relevanciou prijatého kontextu. Ak je kontext zle spravovaný – ak sa vyhľadajú irelevantné informácie, dôležité detaily sa stratia alebo sú opakovane spracované – celý systém degraduje. Inžinierstvo kontextu tieto výzvy rieši tak, že správu kontextu povyšuje na prvotriednu inžiniersku tému, ktorej venujeme rovnakú dôslednosť ako kľúčovým prvkom infraštruktúry.
Význam inžinierstva kontextu je zrejmý ihneď, keď vezmete do úvahy škálu, v ktorej moderné AI systémy pracujú. Jazykový model môže byť požiadaný, aby spracoval stovky tisíc dokumentov, syntetizoval informácie z viacerých zdrojov a generoval koherentné odpovede na základe tejto syntézy. Bez správneho inžinierstva kontextu sa tento proces zmení na chaos. Kontextové okno zaplnia irelevantné dokumenty, dôležité informácie sa stratia v šume a výkon modelu upadá. Navyše, ako sa AI systémy stávajú sofistikovanejšími a nasadzujú sa do čoraz kritickejších oblastí – od zákazníckej podpory cez medicínu až po finančné analýzy – riziká zlého kontextu narastajú. Systém, ktorý občas vráti irelevantné informácie, môže byť prijateľný pri zábave, no je neprípustný tam, kde rozhoduje o ľudských životoch či majetku. Inžinierstvo kontextu zaručuje, že informácie prechádzajúce systémom nie sú len početné, ale predovšetkým relevantné, správne organizované a optimalizované pre konkrétnu úlohu.
Jednou z najtrvácnejších výziev AI vývoja je tzv. „medzera medzi demom a produkciou“. Vytvoriť fungujúci prototyp, ktorý demonštruje AI schopnosti, je relatívne jednoduché. Vývojár rýchlo spojí jazykový model s jednoduchým retrieval systémom a v kontrolovanom prostredí dosiahne pôsobivé výsledky. No ak má tento systém zvládať reálne dáta vo veľkej škále, zachovať spoľahlivosť v čase a adaptovať sa na meniace požiadavky, všetko sa výrazne komplikuje. Túto priepasť väčšinou preklenuje len „alchýmia“ – záhadná kombinácia ladenia konfigurácie, úpravy parametrov a empirických pokusov, ktoré nejako vedú k funkčnému systému. Problém tohto prístupu je, že nie je reprodukovateľný, škálovateľný ani udržateľný. Ak sa niečo v produkcii pokazí, často nie je jasné prečo a oprava vyžaduje opäť rovnaký záhadný proces.
Koreňom tohto problému je, že väčšina AI infraštruktúry nebola navrhnutá s ohľadom na produkčné systémy. Prvé vektorové databázy a retrieval systémy vznikali najmä na demonštráciu možností sémantického vyhľadávania a retrievalu na báze embeddingov. V kontrolovanom prostredí s malými datasetmi a predvídateľnými dotazmi fungovali dobre. No v škále miliónov dokumentov, tisícov súbežných užívateľov a nepredvídateľných dopytov často zlyhávajú. Nastávajú problémy s konzistenciou dát, degraduje sa výkon dotazov, systém je ťažko debuggovateľný a monitorovateľný. Vývojári sa ocitajú v situácii, kde už nejde o inžinierstvo, ale o správu zložitého, krehkého artefaktu, ktorý funguje len vďaka šťastiu a neustálemu zásahu. Tu prichádza moderné inžinierstvo kontextu a infraštruktúra stavaná na mieru – keď k prechodu z dema do produkcie pristupujeme ako k skutočnej inžinierskej výzve a budujeme systémy špeciálne pre produkčné workloady, meníme túto alchýmiu na skutočné inžinierstvo.
Tradičná vyhľadávacia infraštruktúra, ktorá poháňa Google a podobné vyhľadávače, bola navrhnutá s jasnými predpokladmi o tom, ako bude vyhľadávanie používané. Systémy boli určené na spracovanie dotazov na základe kľúčových slov od ľudí, ktorí si následne ručne vyberú relevantné odkazy. Infrastruktúra bola optimalizovaná pre tento prípad: rýchle párovanie kľúčových slov, ranking algoritmy pre ľudské hodnotenie relevance a prezentácia výsledkov vo forme „desiatich modrých odkazov“, ktoré človek ľahko prehliadne. No AI systémy majú zásadne odlišné požiadavky. Jazykový model nespotrebováva desať odkazov – zvládne spracovať rádovo viac informácií. Výsledky nepotrebuje formátované pre človeka, ale ako štruktúrované dáta, s ktorými vie pracovať. Dotazy nie sú založené na kľúčových slovách, ale na sémantike, embeddingoch a vektorovej podobnosti. Tieto rozdiely znamenajú, že tradičná infraštruktúra je pre AI aplikácie nevhodná.
Moderná vyhľadávacia infraštruktúra pre AI preto pristupuje inak v niekoľkých kľúčových oblastiach. Po prvé, používané nástroje a technológie sú zásadne odlišné. Miesto indexov kľúčových slov a rankingov optimalizovaných pre ľudí sa využívajú vektorové embeddingy a sémantická podobnosť. Miesto explicitných kľúčových slov rozumejú významu a zámeru dotazov. Po druhé, workloady sú iné. Tradičné systémy riešia jednoduché dotazy s malým počtom výsledkov. AI systémy často potrebujú načítať tisíce dokumentov a komplexne ich spracovať. Po tretie, vývojári týchto systémov majú iné potreby – AI developeri požadujú jednoduchú integráciu, dobrý developer experience a nechcú byť experti na retrieval infraštruktúru. Napokon, možno najdôležitejšie, konzumenti výsledkov sú iní. V tradičnom vyhľadávaní robí záverečné rozhodnutia človek. V AI systéme túto prácu robí jazykový model, ktorý zvládne omnoho viac informácií. Tento posun mení všetko na úrovni infraštruktúry.
Ako si organizácie stále viac uvedomujú význam inžinierstva kontextu a modernej infraštruktúry vyhľadávania, kľúčovou sa stáva otázka, ako tieto schopnosti integrovať do existujúcich workflowov a vývojových procesov. Tu vstupuje na scénu platforma FlowHunt, ktorá poskytuje jednotné prostredie na stavbu, testovanie a nasadenie AI aplikácií založených na pokročilej správe kontextu a retrieval systémoch. FlowHunt chápe, že inžinierstvo kontextu nie je len o správnej databáze – je to o správnych nástrojoch a workflowoch na správu kontextu počas celého vývoja AI. Od počiatočného načítania dát a indexácie cez retrieval, ranking a až po inferenciu modelu a generovanie výstupu – každý krok pipeline musí byť starostlivo organizovaný a monitorovaný. FlowHunt ponúka automatizáciu, ktorá celý tento proces zjednodušuje, takže developeri sa môžu sústrediť na tvorbu kvalitných AI aplikácií namiesto zápasu s infraštruktúrou.
Prístup platformy k automatizácii inžinierstva kontextu je zvlášť cenný pre tímy, ktoré stavajú viac AI aplikácií alebo spravujú komplexné, viacstupňové retrieval pipeline-y. Namiesto stavby vlastnej infraštruktúry pre každý projekt môžu tímy využiť predpripravené komponenty a workflowy FlowHunt na urýchlenie vývoja. Platforma spracuje nudnú prácu s načítavaním dát, generovaním embeddingov, správou indexov a orchestrace retrievalu, čím developeri získajú čas na unikátne aspekty svojej aplikácie. Navyše, FlowHunt poskytuje prehľadnosť a monitoring pohybu kontextu v systéme, pomáha identifikovať úzke hrdlá a optimalizovať výkon. Táto kombinácia automatizácie a prehľadnosti mení inžinierstvo kontextu z alchýmie na systematickú, merateľnú disciplínu.
Postaviť vektorovú databázu, ktorá funguje v deme, je jedna vec; postaviť takú, ktorá spoľahlivo zvládne produkčný workload, je vec druhá. Produkčne pripravené vektorové databázy musia zvládať viac súbežných užívateľov, zachovať konzistenciu dát, zabezpečiť perzistenciu a škálovať sa s rastom dát. Musia sa dať debugovať pri problémoch, monitorovať pre pochopenie správania a byť udržateľné, aby ich tím mohol rozvíjať v čase. Tieto požiadavky viedli k vývoju modernej architektúry vektorových databáz, ktorá využíva princípy distribovaných systémov overených desaťročiami.
Jedným z najdôležitejších architektonických princípov je oddelenie úložiska a výpočtov. V tradičných monolitických databázach sú úložisko a výpočty pevne zviazané – ten istý server, ktorý ukladá dáta, spracúva aj dotazy. Toto zviazanie spôsobuje v škále problémy. Ak potrebujete viac výpočtového výkonu, musíte pridať aj úložisko. Ak chcete viac úložiska, musíte navyšovať aj výpočty. Ide o neefektívnosť vedúcu k plytvaniu zdrojmi a vyšším nákladom. Oddelením úložiska a výpočtov môžu moderné vektorové databázy škálovať každý komponent nezávisle. Úložisko sa spravuje cez lacné objektové úložiská ako Amazon S3, výpočtové zdroje podľa dopytu. Táto architektúra prináša flexibilitu a úsporu nákladov. Ďalším kritickým princípom je multitenancia, ktorá jednej inštancii umožňuje bezpečne slúžiť viacerým nezávislým aplikáciám či tímom. Multitenancia vyžaduje dôslednú izoláciu, no pri správnej implementácii zlepšuje využitie zdrojov a znižuje zložitosť prevádzky.
Moderné vektorové databázy využívajú aj ďalšie princípy distribovaných systémov, ktoré sa za poslednú dekádu stali štandardom: oddelenie čítania a zápisu, kde sú operácie optimalizované podľa záťaže; asynchrónnu replikáciu na zabezpečenie trvanlivosti dát bez obetovania výkonu zápisu; a distribuované konsenzné mechanizmy na udržanie konzistencie medzi uzlami. Tieto princípy, spolu s používaním moderných jazykov ako Rust (výkon + bezpečnosť), umožňujú dosiahnuť požadovanú spoľahlivosť a výkonnosť v produkcii. Výsledkom je infraštruktúra, ktorá už nie je alchýmiou – je to inžinierstvo.
Keď bola Chroma založená, tím mal jasnú tézu: priepasť medzi demom a produkciou je viac o alchýmii než o inžinierstve a treba ju preklenúť. Prístupom tímu bolo začať posadnutosťou na developer experience. Namiesto snahy o najbohatší či najškálovateľnejší systém sa sústredili na to, aby bolo extrémne jednoduché začať s vektorovými databázami a sémantickým vyhľadávaním. To viedlo k jednej z najvýraznejších vlastností Chromy: možnosť nainštalovať ju jediným pip príkazom a okamžite začať používať bez zložitej konfigurácie či infraštruktúry. Táto jednoduchosť bola vo vektorových databázach revolučná. Väčšina databáz vyžaduje značné nastavenie, kým možno spustiť prvý dotaz. Chroma tento odpor odstránila – developeri môžu experimentovať v priebehu minút, nie hodín či dní.
Záväzok ku developer experience presiahol počiatočné nastavenie. Tím Chromy výrazne investoval do spoľahlivosti systému naprieč architektúrami a prostrediami. Už v začiatkoch ju používatelia spúšťali na všetkom od linuxových serverov cez Arduina až po PowerPC architektúry. Chroma tím tieto prípady neignoroval, ale vyvinul úsilie, aby systém všade fungoval spoľahlivo. Tento dôraz na univerzálnu kompatibilitu a spoľahlivosť vybudoval dôveru komunity a prispel k rýchlej adopcii. Tím pochopil, že developer experience nie je len o jednoduchosti použitia – je aj o spoľahlivosti, konzistentnosti a istote, že systém bude fungovať podľa očakávaní v rôznych prostrediach.
Ako sa Chroma vyvíjala a tím začal s Chroma Cloud, stáli pred zásadným rozhodnutím. Mohli rýchlo vydať hostovanú verziu single-node produktu, rýchlo uviesť niečo na trh a vyťažiť z dopytu po manažovaných vektorových databázach. Mnohé firmy túto cestu zvolili. Chroma sa však rozhodla inak. Uvedomili si, že jednoduché hostovanie single-node produktu nesplní latku developer experience. Skutočne kvalitný cloud produkt musí byť navrhnutý od základov cloud-native, ponúkať rovnakú jednoduchosť a spoľahlivosť ako single-node, ale aj škálovateľnosť a vlastnosti potrebné v produkcii. To znamenalo venovať vývoju Chroma Cloud viac času, no výsledkom je produkt, ktorý skutočne napĺňa víziu – inžinierstvo namiesto alchýmie.
Pri diskusii o modernej infraštruktúre vyhľadávania pre AI je dôležité si uvedomiť, že „AI“ znamená v rôznych kontextoch rôzne veci. Existujú štyri odlišné rozmery, v ktorých sa moderná infraštruktúra líši od tradičných systémov, a ich poznanie je kľúčové pri stavbe efektívnych AI aplikácií. Prvým rozmerom je technologický. Používané technológie sú zásadne odlišné – miesto inverzných indexov a párovania kľúčových slov sa používajú vektorové embeddingy a sémantická podobnosť, ranking neurónovými sieťami namiesto TF-IDF a pod. Tieto technologické rozdiely odzrkadľujú iný charakter problémov a možnosti AI systémov.
Druhým rozmerom sú vzory workloadov. Tradičné vyhľadávanie rieši jednoduché, stavovo nezávislé dotazy s malým počtom výsledkov. Moderné AI systémy musia zvládať komplexné, viacstupňové retrieval pipeline-y s viacerými kolami rankingov, filtrovaní a re-rankingov. Môžu načítavať tisíce dokumentov a komplexne ich spracovať. Preto musí byť infraštruktúra navrhnutá inak, aby tento typ workloadu zvládala efektívne. Tretím rozmerom je vývojár. Tradičné systémy budovali a spravovali špecializovaní search engineeri s hlbokou znalosťou retrievalu. Moderní AI developeri často túto odbornosť nemajú, ale potrebujú stavať aplikácie s pokročilým retrievalom. Preto musí byť infraštruktúra navrhnutá aj pre jednoduchosť a prístupnosť, nielen silu a flexibilitu.
Štvrtým, možno najdôležitejším rozmerom je konzument výsledkov. V tradičných systémoch je to človek, ktorý zvládne len obmedzený počet výsledkov (typicky okolo desiatich odkazov) a sám rozhoduje o relevancii a syntéze. V AI systémoch je konzumentom jazykový model, ktorý bez problémov spracuje stovky až tisíce dokumentov a informácie zo všetkých dokáže syntetizovať. Tento rozdiel mení všetko – ranking algoritmy sa môžu optimalizovať pre stroje, nie ľudí; prezentácia výsledkov pre strojové spracovanie, nie čitateľnosť; celý pipeline môže predpokladať, že záverečné rozhodovanie robí AI systém.
Vektorové databázy patrili v roku 2023 medzi najhorúcejšie AI infraštruktúrne segmenty. Firmy získavali obrovské investície, robili veľký rozruch a predbiehali sa v počte funkcií. V tejto situácii bolo ľahké stratiť fokus a snažiť sa byť všetkým pre každého. Chroma si však zámerne udržala víziu: budovať retrieval engine pre AI aplikácie s výnimočným developer experience, ktorý naozaj premostí demo a produkciu. Udržať si fokus vyžaduje disciplínu a presvedčenie, najmä keď konkurencia zbiera väčšie investície a robí väčší mediálny šum.
Kľúčom k udržaniu tohto fokusu bola jasná, protichodná téza o tom, čo je skutočne dôležité. Tím Chromy veril, že rozhodujúci nie je počet funkcií ani veľkosť investícií, ale kvalita developer experience a spoľahlivosť systému. Verili, že keď dokážu jedno – postaviť retrieval engine svetovej úrovne – získajú časom právo rozšíriť sa aj ďalej. Táto filozofia extrémneho zamerania nie je vo svete startupov častá, kde je tlak rásť a rýchlo expandovať. Chroma sa však tejto filozofie držala, aj keď to znamenalo pomalšie uvedenie Chroma Cloud a riziko zmeškania krátkodobých príležitostí – a ukázalo sa to ako správne.
Víziu si udržať znamená aj starostlivo budovať tím. Ľudia formujú kultúru firmy a tá určuje, čo a ako vzniká. Chroma preto najímala pomaly a vyberala len tých, ktorí boli s víziou stotožnení, dbali o remeslo a kvalitu a vedeli samostatne výborne pracovať. Výsledkom bol menší, ale vysoko motivovaný tím. Takáto kultúra sa v rýchlo rastúcich startupoch buduje ťažko, no je kľúčová na udržanie fokusu a vízie v dlhodobom horizonte.
Jedným z najvýraznejších aspektov Chromy je dôraz na remeslo a kvalitu. V infraštruktúre je ľahké spadnúť do pasce, že viac funkcií, výkonu či škálovateľnosti je vždy lepšie. Chroma však pochopila, že najdôležitejšie je stavať systémy, ktoré spoľahlivo fungujú, sú ľahko použiteľné a skutočne riešia developerské problémy. Tento dôraz sa prejavuje v mnohých oblastiach: voľbou Rustu ako jazyka pre výkon aj bezpečnosť, dôsledným fungovaním naprieč architektúrami a prostrediami, aj rozhodnutím radšej vyvíjať Chroma Cloud dlhšie, než rýchlo uviesť polovičatý produkt.
Tento dôraz na remeslo sa týka aj samotného chápania problému. Namiesto pohľadu na inžinierstvo kontextu ako úzku technickú úlohu sa naň pozerajú široko: zahŕňa developer experience, spoľahlivosť, škálovateľnosť aj udržateľnosť. Takýto pohľad vedie k lepším riešeniam – systém je len taký silný, ako jeho najslabší článok. Môžete mať najsofistikovanejší retrieval algoritmus na svete, no ak je systém zložitý alebo nespoľahlivý v produkcii, problém nerieši. Dôrazom na remeslo a kvalitu vo všetkých dimenziách Chroma postavila systém, ktorý developerom skutočne funguje a naozaj preklenuje priepasť medzi demom a produkciou.
Pre tímy stavajúce AI aplikácie má prístup Chromy niekoľko praktických dôsledkov. Po prvé, treba si uvedomiť, že inžinierstvo kontextu nie je vedľajšia úloha – je to hlavná misia. Kvalita AI systému je zásadne obmedzená kvalitou kontextu, ktorý dostáva, preto investícia do správnej infraštruktúry pre inžinierstvo kontextu nie je voliteľná, ale nevyhnutná. Po druhé, buďte skeptickí voči systémom, ktoré sľubujú všetko. Najspoľahlivejšie a najefektívnejšie systémy sú často tie, ktoré robia jednu vec na svetovej úrovni a až potom pridávajú ďalšie. Pri hodnotení vektorových databáz alebo retrieval systémov hľadajte tie s jasným fokusom a záväzkom ku kvalite tejto jednej veci. Po tretie, developer experience je kľúčový. Systém, ktorý je teoreticky silnejší, no ťažko použiteľný, bude v praxi menej hodnotný než ten, ktorý je možno slabší, ale ľahko použiteľný. Developeri budú totiž s ľahkým systémom tvoriť skvelé veci, s ťažkým to vzdajú.
Po štvrté, spoľahlivosť a konzistentnosť sú dôležitejšie, než sa zdá. V začiatkoch AI vývoja je lákavé uprednostniť funkcie a výkon pred spoľahlivosťou. No v produkcii je spoľahlivosť kľúčová. Systém so 95% spoľahlivosťou môže znieť dobre, ale pri miliónoch dotazov denne znamená 5% zlyhanie stovky tisíc chýb. Investovať do spoľahlivosti hneď je lacnejšie, než to riešiť spätne. Napokon, myslite na dlhodobú trajektóriu svojich systémov. Infraštruktúra, ktorú si vyberiete dnes, ovplyvní, čo budete môcť stavať zajtra. Voľba infraštruktúry navrhnutej pre produkciu, ktorá sa dobre škáluje a poskytuje dobrý monitoring, sa v budúcnosti mnohonásobne vráti.
{{ cta-dark-panel heading=“Posuňte svoj workflow na novú úroveň s FlowHunt” description=“Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI obsahové a SEO workflowy — od výskumu a generovania obsahu po publikovanie a analytiku — všetko na jednom mieste.” ctaPrimaryText=“Rezervovať demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyskúšať FlowHunt zadarmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217” }}
Jedným z najdôležitejších rozhodnutí Chromy bolo open-sourcovať core produkt. Malo to viacero dôležitých dôsledkov. Po prvé, vybudovalo to dôveru medzi developermi. Keď vidia kód, rozumejú systému a môžu prispieť, oveľa ľahšie produkt prijmú a začnú používať. Open source zároveň vytvára pozitívnu spätnú väzbu – komunitné príspevky produkt zlepšujú, čo priťahuje ďalších užívateľov a vedie k ďalším príspevkom. Po druhé, open source vytvoril okolo Chromy silnú komunitu. Developeri sa stávajú investovanými do úspechu produktu, prispievajú, dávajú spätnú väzbu a odporúčajú ho ďalej. Táto komunita je cenným aktívom, ktoré konkurencia ťažko napodobní.
Po tretie, open source poskytuje prirodzenú cestu k monetizácii cez hostované služby. Open-sourcovaním core produktu Chroma umožnila developerom produkt používať zadarmo, ak si ho chcú sami hostovať, no mnohí uprednostnia manažovanú, hostovanú verziu, ktorá rieši prevádzku, škálovanie a údržbu. Toto je model, ktorý reprezentuje Chroma Cloud. Poskytnutím špičkového hostovaného zážitku pri zachovaní open source core produktu môže Chroma obslúžiť komunitu aj trh s manažovanými službami. Tento prístup sa ukázal ako udržateľnejší a viac v súlade s preferenciami developerov než snaha udržať core produkt uzavretý.
Pri hodnotení úspechu infraštruktúrnych projektov ako Chroma je dôležité sledovať metriky, ktoré naozaj odrážajú hodnotu. Chroma dosiahla pôsobivé čísla: viac ako 21 000 GitHub hviezdičiek, cez 5 miliónov stiahnutí mesačne a vyše 60-70 miliónov celkovo. Tieto čísla hovoria o širokej adopcii medzi developermi. Dôležitejšie ale je, či projekt rieši skutočné developerské problémy: zjednodušuje stavbu AI aplikácií? Skracuje čas od dema po produkciu? Umožňuje developerom stavať spoľahlivejšie systémy? Odpoveď podľa spätnej väzby a adopcie je áno.
Ďalšou dôležitou
Inžinierstvo kontextu predstavuje evolúciu nad rámec tradičného Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kým RAG sa zameriava na vyhľadávanie relevantných dokumentov na obohatenie promptov, inžinierstvo kontextu zahŕňa celý proces správy, organizácie a optimalizácie kontextových informácií, ktoré AI systémy využívajú pri rozhodovaní. Je to komplexnejší prístup, ktorý berie do úvahy tok kontextu celým AI pipeline – od načítania dát až po inferenciu modelu.
Oddelenie úložiska a výpočtov umožňuje škálovať vektorové databázy nezávisle. Úložisko môže byť spravované cez cenovo efektívne objektové úložiská, zatiaľ čo výpočtové zdroje sa škálujú podľa dopytu na dotazovanie. Táto architektúra umožňuje lepšie využitie zdrojov, znižuje náklady a poskytuje flexibilitu – či už on-premise, v cloude alebo v hybridných prostrediach.
Chroma dosahuje produkčnú spoľahlivosť viacerými mechanizmami: je napísaná v Rust-e pre výkon a bezpečnosť, implementuje multitenanciu pre izoláciu, využíva objektové úložiská pre perzistentné dáta a riadi sa modernými princípmi distribovaných systémov. Platforma prešla rozsiahlym vývojom, aby bola priepasť medzi demom a produkciou otázkou inžinierstva, nie alchýmie.
Moderná infraštruktúra vyhľadávania pre AI sa líši v štyroch kľúčových oblastiach: používané nástroje a technológie sú optimalizované pre AI workloady, vzory workloadov sú iné (práca s embeddingami a sémantickým vyhľadávaním), vývojári majú odlišné potreby a očakávania a konzumenti výsledkov vyhľadávania sú jazykové modely, nie ľudia – čo umožňuje spracovať omnoho väčšie objemy výsledkov.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Automatizujte celý svoj AI obsahový proces inteligentným inžinierstvom kontextu a retrieval systémami pripravenými na produkciu.
Naučte sa, ako inžinierovať kontext pre AI agentov správou spätnej väzby nástrojov, optimalizáciou využitia tokenov a implementáciou stratégií ako odkladanie, k...
Zistite, ako inžinierstvo kontextu optimalizuje výkonnosť AI agentov strategickým riadením tokenov, znižovaním preťaženia kontextu a implementáciou pokročilých ...
Vývoj AI prototypov je iteratívny proces navrhovania a tvorby počiatočných verzií AI systémov, ktorý umožňuje experimentovanie, overovanie a optimalizáciu zdroj...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
