Couchbase 在其数据库即服务 Couchbase Capella 中引入了生成式 AI 功能，以显著提高开发者生产力，加速现代应用程序的上市时间。
译自 Using Real-Time Data to Unify Generative and Predictive AI 。
在数据驱动决策的时代，人工智能(AI)的作用从未如此关键。从预测股票市场趋势到为用户生成个性化内容，AI 模型一直处于创新前沿。然而，这些模型的效用深深依赖于它们使用的数据的质量和及时性。
谚语“垃圾进，垃圾出”在 AI 领域同样适用。当模型被训练或输入不完整、有偏见或过时的信息时，预测结果就会受到影响。例如，在金融市场上，条件以毫秒变化，依赖过时数据可能会错过机会甚至造成财务损失。过时的数据可能会产生准确性的幻觉。模型可能会高度确信其预测，但这些预测是基于一个不再存在的现实。
过时数据的影响是深远的：
- 商业决策：在金融、医疗和零售等行业，基于过时信息做出的决策可能会导致重大财务损失或错过机会。
- 安全问题：在自动驾驶或医疗诊断等关键应用中，过时数据可能是一个生死问题。
- 消费者体验：对于推荐引擎或个性化营销等以客户为中心的服务，过时的预测可能会导致用户参与度和满意度下降。
基础模型非常强大，但并非完全免疫生成毫无意义或事实错误的内容，这种现象被称为“幻觉”。这些幻觉的发生是因为模型是从一个可能没有最新或相关上下文信息的静态数据集中获取的。
将实时数据集成到 AI 流水线中可以显着减少幻觉的发生。当模型可以访问最新的数据时，它可以生成与当前背景相关的预测或内容。
实时数据确保模型的预测与最新数据保持一致。对于企业来说，如果他们想要充分利用人工智能的全部潜力来推动决策制定，并进入人工智能可以解锁的高价值预测用例，这是至关重要的。
为生成式 AI 增强应用程序创建超上下文化和个性化体验的基础是组织的记录和事实系统。实时数据是这个实时 AI 应用程序栈的一个不可或缺的组成部分，将操作数据库紧密集成到 AI 流水线中对此至关重要。这可以确保实时数据无缝地流入模型，使它们能够立即适应不断变化的条件。
为了建立这些体验，开发人员需要一个高性能的多模态数据库平台，可以高效地存储、管理和查询非结构化数据。他们需要一个长期记忆层为 LLM 提供能力，使用会话和上下文历史记录以及实时数据增强上下文，并启用以 LLM 本机格式(即高维数学向量)存储和搜索数据的能力。 赋予基础模型长期记忆的关键是高可用的数据库，能够存储和查询非结构化数据。这样的数据库可以保存大量信息并使其易于为模型使用，从而充当模型的“记忆”。
多模态数据库平台非常适合作为实时 AI 应用程序的数据平台。它可以无缝地将操作、交易、分析和语义存储与开源 LLM 平台和云提供商的集成相结合，以加速开发者构建下一代应用程序的过程。
将实时数据集成到生成式和预测式 AI 模型中，这不仅仅是一个技术升级，而是一个范式的转变。随着我们走向一个日益动态的世界，AI 能够适应并提供准确、及时的洞察力的能力将是有效决策的基石。通过解决过时数据和幻觉的挑战，我们可以释放 AI 的真正潜力，使其成为我们数据驱动的未来中一个宝贵的资产。
Couchbase 在其数据库即服务 Couchbase Capella 中引入了生成式 AI 功能，以显着提高开发者生产力，加速现代应用程序的上市时间。有关 Capella iQ 的更多信息，请访问这里注册私有预览，或者今天就免费试用 Couchbase，链接在这里。