Jay Mishra, COO της Astera Software – Σειρά Συνεντεύξεων

Ο Jay Mishra είναι ο γενικός διευθυντής λειτουργιών (COO) της Astera Software, μιας ταχέως αναπτυσσόμενης εταιρείας που παρέχει λύσεις δεδομένων για επιχειρήσεις. Βοηθούν τους χρήστες να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ δεδομένων και αξιοποιήσιμης γνώσης με ένα σύνολο χρηστικών και υψηλής απόδοσης λύσεων εξαγωγής δεδομένων, ποιότητας δεδομένων, ενοποίησης δεδομένων, αποθήκευσης δεδομένων και ηλεκτρονικής ανταλλαγής δεδομένων, οι οποίες χρησιμοποιούνται από μεσαίες επιχειρήσεις και εταιρείες του Fortune 500 σε διάφορους κλάδους.

Τι σας έκανε να ενδιαφερθείτε για την επιστήμη των υπολογιστών;

Πάντα είχα μια βαθιά αγάπη για τα μαθηματικά και η είσοδος μου στην επιστήμη των υπολογιστών ήταν μια φυσική εξέλιξη. Η προπτυχιακή μου εκπαίδευση ήταν στα Μαθηματικά και την Επιστήμη των Υπολογιστών και ήταν η λογική εξέλιξη από τον κόσμο των μαθηματικών στον κόσμο της επιστήμης των υπολογιστών που με ενδιέφερε. Αυτό που με έκανε να ενδιαφερθώ ιδιαίτερα ήταν οι περίπλοκες λειτουργίες των αλγορίθμων και των προηγμένων αλγοριθμικών διαδικασιών, οι οποίες με οδήγησαν να ακολουθήσω ειδίκευση σε αλγορίθμους κατά τη διάρκεια του μεταπτυχιακού μου στην Επιστήμη των Υπολογιστών. Από τότε, η σύνδεσή μου με την επιστήμη των υπολογιστών παραμένει ισχυρή και συνεχώς προσπαθώ να μείνω ενήμερος για τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα.

Είστε τώρα ο COO της Astera, θα μπορούσατε να μας πείτε τι περιλαμβάνει η καθημερινή σας δουλειά;

Ως COO της Astera, ο ρόλος μου είναι πολύπλευρος, αντανακλώντας τη δυναμική φύση της εταιρείας. Έχω εργαστεί στην Astera από την ίδρυσή της και οι ευθύνες μου έχουν εκτεταθεί σε διάφορους τομείς της οργάνωσης. Αυτό περιλαμβάνει όλα, από την ενεργό συμβολή στην ανάπτυξη και τον κώδικα των προϊόντων μας μέχρι τη διασφάλιση ότι τα χαρακτηριστικά μας συμφωνούν με τις εξελισσόμενες ανάγκες των πελατών μας. Συνεργάζομαι στενά με τους πελάτες μας, εργαζόμενος σε συνδυασμό με αυτούς για να βελτιώσουμε τις λύσεις μας. Ο ρόλος μου εκτείνεται πέρα από την ανάπτυξη προϊόντων και περιλαμβάνει πωλήσεις και μάρκετινγκ, όπου φέρνουμε τις προσφορές μας στην αγορά.

Καθώς βρισκόμαστε σε φάση ανάπτυξης, έχω αναλάβει επιπλέον ευθύνες, όπως την επίβλεψη των στόχων εσόδων και τη στρατηγική διεύρυνση του χαρτοφυλακίου προϊόντων μας για την είσοδο σε νέες αγορές. Ουσιαστικά συμμετέχω σχεδόν σε κάθε πτυχή της λειτουργίας μας, ώστε να δημιουργούμε εξαιρετικά προϊόντα, να τα διαθέτουμε επιτυχώς στην αγορά και να επιτυγχάνουμε τους επιχειρηματικούς μας στόχους.

Για τους αναγνώστες που δεν είναι εξοικειωμένοι με αυτόν τον όρο, τι είναι η αποθήκη δεδομένων;

Η αποθήκη δεδομένων είναι ένα αρχιτεκτονικό μοτίβο που χρησιμοποιείται για τη συνένωση όλων των επιχειρηματικών δεδομένων σε ένα κεντρικό αποθετήριο, το οποίο θα χρησιμεύσει ως βάση για την δημιουργία διαφόρων τύπων αναλύσεων, εκθέσεων και πινάκων που θα παρουσιάζουν την πραγματική εικόνα της επιχείρησης και θα προβλέπουν πώς η επιχείρηση θα εξελιχθεί στο μέλλον. Για να εξυπηρετήσετε όλα αυτά, συλλέγετε τα δεδομένα σας με συγκεκριμένο τρόπο και αυτή η αρχιτεκτονική ονομάζεται αποθήκη δεδομένων.

Ο όρος προέρχεται από μια πραγματική αποθήκη, όπου τα προϊόντα τοποθετούνται σε οργανωμένα ράφια. Στον κόσμο των δεδομένων συγκεντρώνουμε πληροφορίες από την παραγωγή, τον ιστότοπο, τους πελάτες, τις πωλήσεις και το μάρκετινγκ, τα οικονομικά και το ανθρώπινο δυναμικό. Τις ενοποιούμε σε ένα σημείο, σχεδιασμένο έτσι ώστε να διευκολύνεται η δημιουργία αναφορών, ιδίως με βάση τη χρονική εξέλιξη. Αυτός είναι ο βασικός σκοπός μιας αποθήκης δεδομένων.

Ποιες είναι ορισμένες βασικές τάσεις στην αποθήκευση δεδομένων σήμερα;

Η αποθήκη δεδομένων έχει εξελιχθεί πολύ τα τελευταία 20-25 χρόνια. Περίπου μια δεκαετία πριν, είδαμε την εμφάνιση της αυτοματοποιημένης αποθήκης δεδομένων, μια αλλαγή παραδείγματος που επιτάχυνε τη διαδικασία δημιουργίας μοντέλων δεδομένων και αποθηκών δεδομένων. Πρόσφατα, η αυτοματοποίηση έχει πάρει τον πρώτο ρόλο. Αυτό αντιμετωπίζει την επαναλαμβανόμενη φύση των εργασιών αποθήκης δεδομένων, απλοποιώντας τις διαδικασίες για να εξοικονομήσει χρόνο και πόρους.

Για παράδειγμα, το Astera Data Warehouse Builder προσφέρει μια ολοκληρωμένη προσέγγιση αυτοματοποίησης: από τις ροές ETL (εξαγωγή, μετασχηματισμός, φόρτωση) και τη μοντελοποίηση μέχρι την αυτόματη φόρτωση σε σχήματα αστέρα ή δομές Data Vault. Συντηρεί επίσης αυτές τις δομές αποτελεσματικά μέσω μηχανισμών καταγραφής αλλαγών δεδομένων (CDC). Αυτή η συνολική αυτοματοποίηση αποτελεί βασική τάση.

Η πιο πρόσφατη τάση είναι η σύζευξη της αποθήκευσης δεδομένων με την τεχνητή νοημοσύνη. Ειδικά η παραγωγική AI ανεβάζει την αυτοματοποίηση σε νέο επίπεδο: δεν αυτοματοποιεί απλώς εργασίες, αλλά βοηθά και στη λήψη αποφάσεων.

Η AI μπορεί να καθοδηγεί τη διαμόρφωση στοιχείων της αποθήκης, ροών επεξεργασίας και σημείων απόφασης, αυξάνοντας την ισχύ και την αποδοτικότητα. Πρόκειται ουσιαστικά για ενισχυμένη αυτοματοποίηση που μεταμορφώνει τον χώρο. Η σύγκλιση AI και αποθήκευσης δεδομένων υπόσχεται πολλά για το μέλλον.

Ποιες είναι οι τέσσερις θεμελιώδεις αρχές που πρέπει να εξετάζουν οι επιχειρήσεις κατά την ανάπτυξη της αποθήκης δεδομένων τους;

1. Ορισμός Σαφών Στόχων

Είναι απαραίτητο να ξεκινήσετε κατανοώντας ακριβώς τι χρειάζεστε από την αποθήκη δεδομένων. Αποφύγετε την κοινή παγίδα της συλλογής υπερβολικών δεδομένων χωρίς σαφή σκοπό. Αντίθετα, προσδιορίστε τους συγκεκριμένους στόχους που θέλετε να επιτύχετε με την αποθήκη δεδομένων. Ποιες αναφορές και ποιες πληροφορίες θέλετε να εξαγάγετε; Με την εστίαση στους στόχους σας, μπορείτε να διασφαλίσετε ότι θα φέρετε μόνο τα δεδομένα που είναι σχετικά, αντί να συλλέγετε απλώς τεράστιες ποσότητες πληροφοριών. Δεδομένου ότι το κόστος αποθήκευσης και υπολογιστικής ισχύος μειώνεται, είναι κρίσιμο να χρησιμοποιήσετε αυτούς τους πόρους με ευφυΐα και ηθικά.

2. Επιλογή του Σωστού Αρχιτεκτονικού Μοτίβου

Τα αρχιτεκτονικά μοτίβα είναι πολύ σημαντικοί. Αποφασίζουν εάν η λύση αποθήκης δεδομένων σας θα είναι επιτυχημένη ή όχι. Υπάρχουν διάφορες επιλογές, που κυμαίνονται από το στυλ Inmon μέχρι τα star schemas του Ralph Kimball, καθώς και νεότερα μοτίβα όπως το Data Vault και η προσέγγιση ενός μεγάλου πίνακα που υποστηρίζεται από τους προμηθευτές στηλοστρεφών βάσεων δεδομένων. Δεν είναι όλα τα μοτίβα θα είναι κατάλληλοι για κάθε σενάριο.

Συναντάμε κυρίως συνδυασμούς όπου ένα σχήμα αστέρα τοποθετείται πάνω από ένα Data Vault. Αυτός ο συνδυασμός παραμένει ο συνηθέστερος. Ωστόσο, κάθε απαίτηση ή σενάριο μπορεί να χρειάζεται διαφορετική λύση. Συμβουλευτείτε ειδικούς για να εντοπίσετε το κατάλληλο αρχιτεκτονικό μοτίβο.

3. Επιλογή του Σωστού Εργαλείου

Τα εργαλεία είναι πολύ σημαντικά και κάνουν μια τεράστια διαφορά ξανά στον χρόνο και στους πόρους που χρειάζονται για να χτιστεί μια λύση και επίσης την ακρίβεια και την ποιότητα της λύσης σας, η οποία καθορίζεται από τα προϊόντα που θα χρησιμοποιήσετε για να χτίσετε και να διατηρήσετε την αποθήκη δεδομένων. Προσέξτε πολύ την ικανότητα του προϊόντος και δείτε τα προϊόντα που μπορούν να φέρουν τις περισσότερες απαιτήσεις κάτω από μια ομπρέλα. Υπάρχουν ορισμένες περιοχές όπως η ETL (Εξαγωγή, Μετατροπή, Φόρτωση), ποιότητα δεδομένων, μοντελοποίηση δεδομένων, φόρτωση δεδομένων και δημοσίευση δεδομένων, όλες παίζουν σημαντικό ρόλο. Αν προσπαθήσετε να χρησιμοποιήσετε πολλά προϊόντα για κάθε μια από αυτές τις περιοχές, θα είναι δύσκολο. Έτσι, δείτε τα προϊόντα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν το μεγαλύτερο μέρος των διαφόρων συστατικών.

4. Η Ομάδα Σας

Τελευταίο αλλά όχι λιγότερο σημαντικό, η ομάδα των ανθρώπων που θα συναθροίσετε για να χτίσετε την αποθήκη δεδομένων σας είναι το πιο σημαντικό μέρος. Συνιστούμε να έχετε κάποιον με ισχυρό υπόβαθρο σε αρχιτεκτονικούς μοτίβους δεδομένων. Όσον αφορά τη σύνθεση της ομάδας, οι διαλειτουργικές ομάδες είναι ο καλύτερος τρόπος για να προχωρήσετε, όπου έχετε ένα μείγμα επιχειρηματικών χρηστών και ανθρώπων με κάποια προγραμματιστική εμπειρία ή τουλάχιστον εμπειρία δεδομένων και να έχετε στενή συνεργασία μεταξύ των υπευθύνων φύλαξης των δεδομένων, των ανθρώπων που είναι υπεύθυνοι για τα δεδομένα και φυσικά της επιχείρησης. Με την προώθηση της στενής συνεργασίας μεταξύ αυτών των διαφόρων πτυχών της οργάνωσής σας, μπορείτε να δημιουργήσετε μια συνεκτική και αποτελεσματική ομάδα που είναι υπεύθυνη για την ανάπτυξη και τη διατήρηση της λύσης αποθήκης δεδομένων.

Η επιτυχία στην αποθήκευση δεδομένων εξαρτάται από την ισορροπία μεταξύ αυτών των τεσσάρων αρχών. Από την εμπειρία μας, η προσεκτική τήρησή τους έχει αποδειχθεί συνταγή επιτυχίας.

Γιατί οι επιχειρήσεις χρειάζονται μια σύγχρονη στοίβα δεδομένων;

Αυτό εξαρτάται από το πώς ορίζουμε το “σύγχρονο” και αυτό αλλάζει, μερικές φορές ανά έτος, ανά μήνα και ακόμη και ανά ημέρα. Πρέπει να λάβουμε υπόψη μας σύγχρονες εργαλειοθήκες που σχεδιάστηκαν με την εξελισσόμενη τοπογραφία δεδομένων. Τα τελευταία χρόνια, υπήρξαν σημαντικές μετατοπίσεις στη φύση και τον όγκο των δεδομένων. Η άνοδος των Big Data έχει μεταμορφώσει το τοπίο δεδομένων, με δεδομένα που ρέουν από πηγές όπως ιστοσελίδες ηλεκτρονικού εμπορίου, βάσεις δεδομένων παραγωγής και διάφορα μέρη της επιχείρησης. Αυτά τα δεδομένα αλλάζουν όχι μόνο σε όγκο αλλά και στη φύση τους.

Στο παρελθόν τα δεδομένα ήταν κυρίως δομημένα, ενώ πλέον τα μη δομημένα δεδομένα παίζουν σημαντικό ρόλο. Έχει επίσης αυξηθεί η ταχύτητα παραγωγής και διάθεσής τους. Πρέπει επομένως να αξιολογούμε και να προσαρμόζουμε συνεχώς τα εργαλεία μας για αυτές τις εξελισσόμενες προκλήσεις.

Η σύγχρονη στοίβα δεδομένων έχει σχεδιαστεί για τις διαφορετικές δομές και ταχύτητες δεδομένων και μπορεί να προσαρμόζεται στα νέα αρχιτεκτονικά μοτίβα των τελευταίων ετών. Για να αξιοποιήσετε πλήρως τα δεδομένα σας χρειάζεται να εξετάσετε τον εκσυγχρονισμό της στοίβας σας: έτσι θα συμβαδίζετε με τις νέες προκλήσεις.

Βλέπουμε εταιρείες να διατηρούν υφιστάμενες λύσεις που φαίνεται να λειτουργούν. Τα ίδια τα δεδομένα όμως είναι δυναμικά και εξελίσσονται διαρκώς, δημιουργώντας νέες προκλήσεις και ευκαιρίες. Οι παλιές λύσεις ίσως δεν μπορούν να προσαρμοστούν. Ο εκσυγχρονισμός δεν σημαίνει κατάργηση όσων λειτουργούν, αλλά ευελιξία και ανταπόκριση στην εξέλιξη των δεδομένων. Με συνεχή αξιολόγηση και ενσωμάτωση νέων τεχνολογιών, οι επιχειρήσεις παραμένουν ανταγωνιστικές και λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Ποιες είναι ορισμένες σημερινές προκλήσεις διαχείρισης δεδομένων στον κλάδο;

1. Ταχύτητα και Ολοκλήρωση Δεδομένων

Μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζουμε σήμερα είναι η τεράστια ποσότητα δεδομένων που ρέει από διάφορες εφαρμογές. Αν λάβουμε υπόψη μια τυπική οργάνωση IT, αντιμετωπίζουν νέες εφαρμογές που εμφανίζονται συνεχώς – δεκάδες, μερικές φορές ακόμη και εκατοντάδες κάθε χρόνο, ιδιαίτερα σε μεσαίες οργανώσεις.

Όλες αυτές οι εφαρμογές παράγουν δεδομένα με πολύτιμες πληροφορίες. Η κύρια δυσκολία είναι η γρήγορη ενσωμάτωση νέων πηγών στις υφιστάμενες ροές δεδομένων και η ενοποίησή τους σε μια ενιαία εικόνα. Η ταχύτητα με την οποία ένας οργανισμός προσαρμόζεται και ενσωματώνει αυτές τις νέες ροές είναι η μεγαλύτερη πρόκληση που παρατηρούμε.

2. Διαφορετικές Μορφές Δεδομένων

Μια άλλη κρίσιμη πρόκληση προέρχεται από τη φύση των δεδομένων, ιδιαίτερα την αυξανόμενη επικράτηση των μη δομημένων δεδομένων. Για τα μη δομημένα δεδομένα υπάρχουν, φυσικά, διαφορετικές σκέψεις για το πώς να τα χειριστούμε.

Οι οργανισμοί πρέπει να αποφασίσουν αν θα αποθηκεύουν αυτά τα δεδομένα απευθείας σε λίμνες δεδομένων για μελλοντική χρήση ή θα τα εξάγουν και θα τα μετασχηματίζουν σε πιο δομημένη μορφή για άμεση αξιοποίηση. Το ζήτημα επηρεάζει ακόμη και μεσαίες και μικρές επιχειρήσεις, οπότε οι αποτελεσματικές στρατηγικές διαχείρισης μη δομημένων δεδομένων είναι απαραίτητες.

3. Δημοσίευση και Διαμοιρασμός Δεδομένων

Ενώ η ολοκλήρωση και η συνένωση δεδομένων είναι κρίσιμες, η ικανότητα να μοιράζονται τα δεδομένα αποτελεσματικά είναι εξίσου σημαντική. Οι οργανώσεις χρειάζονται μηχανισμούς για την δημοσίευση και διανομή δεδομένων σε εσωτερικά τμήματα, τρίτους προμηθευτές, συνεργάτες και άλλους ενδιαφερόμενους. Αυτή η πρόκληση εκτείνεται πέρα από το να κάνουν τα δεδομένα διαθέσιμα, αλλά περιλαμβάνει επίσης την διασφάλιση της ασφάλειας, της ιδιωτικής ζωής και της συμμόρφωσης με τις κανονιστικές προδιαγραφές. Όσο η διαμοιρασία δεδομένων γίνεται αναγκαιότητα για τις επιχειρήσεις όλων των μεγεθών, οι τεχνολογίες και τα προϊόντα σε αυτόν τον χώρο εξελίσσονται ταχύτατα για να καλύψουν την ζήτηση.

Τι είναι κάποιοι από τους τρόπους με τους οποίους η Astera έχει ενσωματώσει την τεχνητή νοημοσύνη στην ροή εργασιών των πελατών;

Βλέπουμε την τεχνητή νοημοσύνη να διασχίζει τη διαχείριση δεδομένων με δύο διαφορετικούς τρόπους.

1. Βελτίωση της Χρηστικότητας με Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

Η βαθιά μας δέσμευση στην χρηστικότητα είναι ένας ακρογωνιαίος λίθος της φιλοσοφίας ανάπτυξης προϊόντων. Τα τελευταία 12-13 χρόνια, έχουμε χτίσει μια ισχυρή φήμη για το σχεδιασμό προϊόντων με μια σύντομη καμπύλη μάθησης, τα οποία καθιστούν τα προϊόντα μας προσβάσιμα ακόμη και σε μη τεχνικούς χρήστες. Με μόλις μια μέτρια ποσότητα εκπαίδευσης, οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά τα προϊόντα μας για να εκτελέσουν σημαντικές εργασίες με τα δεδομένα τους.

Με την παραγωγική AI αναβαθμίσαμε περαιτέρω τη χρηστικότητα. Δημιουργήσαμε διεπαφή που επιτρέπει στους πελάτες να αλληλεπιδρούν με το προϊόν μέσω εντολών φυσικής γλώσσας, απλοποιώντας τις ρυθμίσεις και κάνοντάς τες πιο διαισθητικές και αποδοτικές.

Ενσωματώσαμε επίσης αυτοματοποίηση με AI για εργασίες που προηγουμένως απαιτούσαν πολλές ώρες χειρωνακτικής δουλειάς, ιδίως στη διαμόρφωση προϊόντων διαχείρισης δεδομένων. Το μεγαλύτερο κόστος δεν ήταν μόνο η αγορά του προϊόντος, αλλά ο χρόνος και η προσπάθεια για τη ρύθμισή του. Με την AI προσπαθούμε να μειώσουμε σημαντικά αυτόν τον χρόνο και τους πόρους.

Για παράδειγμα, το ReportMiner απλοποιεί την εξαγωγή δεδομένων από μη δομημένα έγγραφα μέσω προτύπων εξαγωγής που βασίζονται σε κανόνες. Η AI δημιουργεί πλέον το αρχικό πρότυπο σε δευτερόλεπτα, αντί για τις δύο έως τρεις ώρες που απαιτούσε ένας συνηθισμένος χρήστης. Το πρώτο πρότυπο μπορεί να μην είναι τέλειο, αλλά καλύπτει περίπου το 90% της εργασίας: ο χρήστης κάνει γρήγορες προσαρμογές και ολοκληρώνει σε λεπτά αντί για ώρες. Αυτό είναι μόνο ένα παράδειγμα της βελτίωσης χρηστικότητας με AI στα προϊόντα μας.

Κάνουμε αντίστοιχες παρεμβάσεις σε όλη τη στοίβα δεδομένων μας και βλέπουμε σημαντική βελτίωση της χρηστικότητας.

2. Λειτουργικότητα Τεχνητής Νοημοσύνης ως Εργαλειοθήκη

Η Astera προσφέρει μια ενιαία στοίβα δεδομένων που καλύπτει διάφορους τομείς της διαχείρισης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της εισαγωγής, μετατροπής, ποιότητας δεδομένων, αποθήκης δεδομένων, API και δημοσίευσης δεδομένων. Η εταιρεία αναγνωρίζει τη σημασία της παροχής λειτουργικότητας τεχνητής νοημοσύνης ως μια ποικιλόμορφη εργαλειοθήκη για τους χρήστες. Μέσα σε αυτήν την εργαλειοθήκη, οι πελάτες της Astera μπορούν να έχουν πρόσβαση σε τεχνητή νοημοσύνη σε όλο το φάσμα της επιστήμης δεδομένων, από την κατασκευή και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης μέχρι την εφαρμογή ML Ops (λειτουργία και διαχείριση μοντέλων μηχανικής μάθησης). Η Astera υποστηρίζει επίσης τη χρήση μοντέλων ανοικτού κώδικα, συμπεριλαμβανομένων μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs), και διευκολύνει τη λεπτομερή προσαρμογή για συγκεκριμένες περιπτώσεις.

Αυτή η ευρύτερη λειτουργικότητα επιτρέπει στους χρήστες να αξιοποιούν AI σε διάφορες εργασίες δεδομένων, όπως η εγκατάσταση μοντέλων μηχανικής μάθησης, το MLOps και η λεπτή προσαρμογή μοντέλων ανοικτού κώδικα. Διευρύνουμε επίσης συνεχώς την υποστήριξή μας σε τομείς όπως οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων, η αναζήτηση ομοιότητας και οι ενσωματώσεις.

Τι είναι κάποιοι από τους καλύτερους τρόπους για να εκμεταλλευτείτε την τεχνητή νοημοσύνη και τα μοντέλα μηχανικής μάθησης στη διαχείριση δεδομένων για μεγάλες επιχειρήσεις;

1. Παραμείνετε στην Πρόσθια Γραμμή των Αναπτύξεων Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης

Το πεδίο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων εξελίσσεται ταχύτατα. Για να κερδίσετε ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, οι μεγάλες επιχειρήσεις πρέπει να μείνουν ενημερωμένες για τις τελευταίες προόδους. Η Astera, για παράδειγμα, ήταν ένας πρώιμος υιοθετητής της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιώντας μοντέλα όπως το OpenAI και το LAMA. Η συνεχής παρακολούθηση των αναδυόμενων τεχνολογιών διασφαλίζει ότι είστε καλά προετοιμασμένοι για να τις εκμεταλλευτείτε αποτελεσματικά.

2. Πειραματιστείτε με Πολλαπλά Μοντέλα και Ρυθμίσεις

Χρησιμοποιώντας τη λεπτομερή προσαρμογή των LLMs, καταφέραμε να αναπτύξουμε μικρά μεγέθη, όπως μοντέλα 8-13 δισεκατομμυρίων παραμέτρων, και να τα αναπτύξουμε τοπικά. Αυτό είναι κάτι που έχει δουλέψει πραγματικά καλά για μας και συνιστούμε να δοκιμάσετε διαφορετικά βασικά μοντέλα και διαφορετικές ρυθμίσεις και να δείτε ποιο από αυτά λειτουργεί για σας.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα έχουν διαφορετικές δυνατότητες. Δημιουργήστε μια διαμόρφωση που επιτρέπει επιλογή από ευρύ σύνολο εναλλακτικών, όπως κάνουν οι προγραμματιστές και οι επιστήμονες δεδομένων στις εργασίες τους.

Για να ενδυναμώσουμε τους χρήστες, δημιουργήσαμε σύστημα ρυθμίσεων με πολλές επιλογές, αντίστοιχες με αυτές που συναντούν οι ειδικοί στις βιβλιοθήκες ανοικτού κώδικα. Στόχος μας είναι η ομαλή ενσωμάτωσή τους στο προϊόν, ώστε η εμπειρία να παραμένει δυναμική και προσαρμόσιμη.

3. Προτεραιότητα στην Τοπική Εγκατάσταση έναντι των API

Όταν αντιμετωπίζουμε προϊόντα που βασίζονται σε δεδομένα, η μείωση των καθυστερήσεων είναι πρωταρχικής σημασίας. Η εξάρτηση αποκλειστικά από API για πρόσβαση σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης μπορεί να εισαγάγει απαράδεκτες καθυστερήσεις, ιδιαίτερα όταν αντιμετωπίζουμε μεγάλους όγκους δεδομένων. Συνιστάται να δώσετε προτεραιότητα στην τοπική εγκατάσταση λεπτομερώς προσαρμοσμένων μοντέλων για το συγκεκριμένο σενάριό σας. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να βελτιώσει σημαντικά τους χρόνους απόκρισης και την συνολική απόδοση.

Γιατί η Astera είναι μια ανώτερη λύση σε σύγκριση με τις ανταγωνιστικές πλατφόρμες;

• Οι λύσεις της Astera έχουν μια εύχρηστη οπτική διεπαφή χωρίς ανάγκη συγγραφής κώδικα μαζί με αυξημένη χρηστικότητα που τροφοδοτείται από την τεχνητή νοημοσύνη, η οποία καθιστά εύκολη την εκτέλεση σύνθετων διαδικασιών δεδομένων για όλους τους χρήστες, ανεξάρτητα από τις τεχνικές τους ικανότητες.
• Οι λειτουργίες αυτοματοποίησης της στοίβας δεδομένων μας μειώνουν τις επαναλαμβανόμενες χειρωνακτικές εργασίες και εξοικονομούν χρόνο και πόρους ανάπτυξης.
• Η ενιαία μας πλατφόρμα μπορεί να βοηθήσει τους χρήστες να εκτελέσουν διαδικασίες δεδομένων από άκρο σε άκρο χωρίς να χρειάζεται να αλλάξουν λύσεις. Αυτό εξαλείφει το κόστος της εκμάθησης και της διαχείρισης πολλών απομονωμένων συστημάτων.

Ευχαριστούμε για την εξαιρετική συνέντευξη, οι αναγνώστες που επιθυμούν να μάθουν περισσότερα πρέπει να επισκεφθούν το Astera Software.