Piattaforma di database di documenti open source RavenDB ha lanciato quello che definisce “il primo AI Agent Creator completamente integrato e nativo per database”, uno strumento che semplifica per le aziende la creazione e l’implementazione di agenti AI.
La piattaforma affronta un problema comune nell’intelligenza artificiale aziendale: la difficoltà di connettere i modelli ai sistemi dati e ai flussi di lavoro di un’azienda in modo sicuro ed economico.
Rendere l’intelligenza artificiale pratica, non solo potente
L’azienda vuole rendere l’implementazione dell’intelligenza artificiale più rapida e sicura. Oren Eini, CEO e fondatore di RavenDB, ha affermato che l’obiettivo è fare in modo che l’intelligenza artificiale fornisca valore reale incorporandola direttamente dove risiedono già i dati aziendali. Ha spiegato che molte organizzazioni hanno difficoltà perché i loro dati sono sparsi in più sistemi e formati, rendendo l’integrazione costosa e complessa.
“Il problema più grande che gli utenti hanno quando creano soluzioni di intelligenza artificiale è che un modello generico in realtà non fa nulla di prezioso”, ha affermato. “Affinché l’intelligenza artificiale possa apportare valore reale al tuo sistema, è necessario incorporare i tuoi sistemi, dati e operazioni”.
Il nuovo AI Agent Creator di RavenDB elimina gran parte del sovraccarico consentendo alle aziende di esporre i dati rilevanti a un modello direttamente nel database, senza archivi vettoriali separati o flussi di lavoro ETL. Il sistema gestisce automaticamente le sfide tecniche, come la gestione della memoria del modello, il riepilogo e la sicurezza dei dati.
Secondo Eini, ciò significa che le aziende “possono passare da un’idea a un agente impiegato in un giorno o due”.
Accesso diretto ai dati e risposte in tempo reale
I flussi di lavoro tradizionali dell’intelligenza artificiale di solito comportano l’esportazione dei dati da un database a un archivio vettoriale, quindi la connessione di tale archivio a un modello di intelligenza artificiale, creando ritardi e lacune di sicurezza. L’approccio di RavenDB utilizza l’indicizzazione vettoriale integrata e la ricerca semantica per rendere le informazioni immediatamente disponibili agli agenti IA all’interno del database stesso.
Questo design supporta la reattività in tempo reale, consentendo a un agente AI di accedere immediatamente alle informazioni appena aggiornate: ad esempio, controllando l’ultimo ordine di un cliente o lo stato della spedizione senza attendere un aggiornamento dei dati.
Sulla questione della sicurezza, Eini ha affermato: “Un agente AI non verrà giustiziato come parte privilegiata del sistema”, ha osservato. “Funziona come un’entità esterna con gli stessi diritti di accesso dell’utente che lo gestisce.”
Casi d’uso e approfondimenti del settore
Eini ha osservato che RavenDB ha già applicato AI Agent Creator negli ambienti dei clienti reali. In un esempio, il sistema viene utilizzato per classifica dei candidati nelle assunzionileggere e confrontare automaticamente i curriculum caricati con i requisiti lavorativi per identificare i candidati più promettenti. In un altro esempio, Eini ha spiegato come viene utilizzato AI Agent Creator riclassificare i risultati della ricerca semantica per produrre una pertinenza accurata anziché limitarsi a trovare le corrispondenze vettoriali più vicine.
Gli analisti del settore vedono questo tipo di integrazione come parte di un passaggio più ampio verso un’intelligenza artificiale integrata e specifica per dominio. In un recente Rapporto ForresterL’analista senior Stephanie Liu ha scritto: “Gli agenti dell’intelligenza artificiale mirano all’autonomia, ma la vostra scarsa documentazione significa che potrebbero non raggiungere questa soglia”.
Ha affermato che, sebbene la piena autonomia rimanga una sfida, collegamenti più stretti tra i sistemi di intelligenza artificiale e i dati aziendali in tempo reale possono “fornire un valore pratico immediato” per le organizzazioni che sperimentano l’intelligenza artificiale con agenti.
Contesto più ampio
L’intelligenza artificiale nativa del database potrebbe segnare un grande cambiamento nel modo in cui le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Mantenendo le barriere di calcolo e di sicurezza all’interno del database, piattaforme come RavenDB potrebbero ridurre la necessità di ulteriori livelli di infrastruttura, una sfida che molte aziende devono affrontare mentre ampliano i propri programmi di intelligenza artificiale.
AI News ha recentemente parlato di Google Impresa Gemelliche mira a introdurre gli agenti IA nei flussi di lavoro aziendali quotidiani e ha esaminato come CrateDB sta ripensando l’infrastruttura del database per prestazioni di intelligenza artificiale in tempo reale. Si tratta di due importanti sviluppi che riflettono il modo in cui i sistemi ad agenti e le architetture incentrate sui dati convergono per rendere l’intelligenza artificiale aziendale più efficiente.
L’ultima aggiunta di RavenDB si basa su questa tendenza, posizionando i database come partecipanti attivi nelle pipeline di intelligenza artificiale, non come dump passivi di dati.
Guardando avanti
Eini ha affermato che il lancio riflette la roadmap di RavenDB per rendere le capacità di intelligenza artificiale una parte nativa della sua piattaforma. Nell’ultimo anno, l’azienda ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale, generazione di incorporamento e intelligenza artificiale generativa direttamente nel motore di database.
“Il nostro obiettivo è incapsulare tutta la complessità dell’intelligenza artificiale all’interno di RavenDB”, ha affermato, “in modo che gli utenti possano concentrarsi sui risultati piuttosto che sui meccanismi”.
Mentre le aziende continuano a cercare modi affidabili ed economici per adottare l’intelligenza artificiale, strumenti nativi di database come AI Agent Creator di RavenDB possono offrire un percorso pratico da seguire, unendo dati operativi e intelligence in un unico ambiente.
Fonte immagine: Unslpash
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
