जेरेमी केलवे, ईडीबी में विश्लेषण, डेटा और एआई के लिए इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

जेरेमी (जेज़) केलवे ईडीबी में एक उपाध्यक्ष हैं, जो प्रशांत उत्तर-पश्चिम, संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित है। वह एक ऐसी टीम का नेतृत्व करते हैं जो पोस्टग्रेस-आधारित विश्लेषण और एआई समाधानों को वितरित करने पर केंद्रित है। डेटाबेस-ए-ए-सर्विस (डीबीएएएस) प्रबंधन, संचालन नेतृत्व और नवाचार प्रौद्योगिकी वितरण में अनुभव के साथ, जेज़ के पास उभरती प्रौद्योगिकियों में प्रगति को बढ़ावा देने में एक मजबूत पृष्ठभूमि है।

ईडीबी व्यवसायिक प्राथमिकताओं के साथ संरेखण के लिए पोस्टग्रेसएसको समर्थन करता है, जो क्लाउड-मूल एप्लिकेशन विकास, विरासत डेटाबेस से लागत-प्रभावी प्रवास, और हाइब्रिड वातावरण में लचीला तैनाती को सक्षम बनाता है। एक बढ़ते प्रतिभा पूल और मजबूत प्रदर्शन के साथ, ईडीबी मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षा, विश्वसनीयता और उत्कृष्ट ग्राहक अनुभव सुनिश्चित करता है।

पोस्टग्रेस बढ़ते रूप से उत्पन्न एआई अनुप्रयोगों के लिए जाने वाला डेटाबेस क्यों बन रहा है, और इसकी कौन सी प्रमुख विशेषताएं इस विकसित परिदृश्य के लिए उपयुक्त बनाती हैं?

लगभग 75% अमेरिकी कंपनियों द्वारा एआई को अपनाने के साथ, इन व्यवसायों को एक मूलभूत प्रौद्योगिकी की आवश्यकता है जो उन्हें जल्दी और आसानी से अपने डेटा की अधिकता तक पहुंचने और एआई को पूरी तरह से अपनाने की अनुमति देगी। यहीं पर पोस्टग्रेस आता है।

पोस्टग्रेस शायद एक स्थायी प्रौद्योगिकी का एक आदर्श तकनीकी उदाहरण है जो एआई युग में पहले से कभी भी अधिक प्रासंगिकता के साथ लोकप्रियता में वापस आया है। मजबूत वास्तुकला, मूल रूप से कई डेटा प्रकारों के लिए समर्थन, और डिज़ाइन द्वारा विस्तार, पोस्टग्रेस एक प्रमुख उम्मीदवार है जो उत्पादन-तैयार एआई के लिए अपने डेटा के मूल्य को हार्नेस करने के लिए एक संप्रभु और सुरक्षित वातावरण में उद्यमों की तलाश में है।

ईडीबी के 20 वर्षों के अस्तित्व के माध्यम से, या पोस्टग्रेस के रूप में एक प्रौद्योगिकी के रूप में 30+ वर्षों के माध्यम से, उद्योग ने विकास, परिवर्तनों और नवाचारों के माध्यम से आगे बढ़ा है, और इनमें से सभी के माध्यम से उपयोगकर्ता अपनी सबसे जटिल डेटा चुनौतियों का सामना करने के लिए “पोस्टग्रेस का उपयोग करना” जारी रखते हैं।

आज रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) कैसे लागू किया जा रहा है, और आप “इंटेलिजेंट इकोनॉमी” के भविष्य को आकार देने में इसकी क्या भूमिका देखते हैं?

आरएजी प्रवाह महत्वपूर्ण लोकप्रियता और गति प्राप्त कर रहे हैं, और अच्छे कारण के साथ! जब इसे ‘इंटेलिजेंट इकोनॉमी’ के संदर्भ में रखा जाता है, तो आरएजी प्रवाह मानव अनुभव को सुगम बनाने के लिए जानकारी तक पहुंच की अनुमति देते हैं, जो समय को बचाते हैं और डेटा और जानकारी के आउटपुट को स्वचालित और फिल्टर करते हैं जो अन्यथा महत्वपूर्ण मैनुअल प्रयास और समय की आवश्यकता होगी। ‘सर्च’ चरण (रिट्रीवल) की बढ़ी हुई सटीकता के साथ-साथ एक व्यापक रूप से प्रशिक्षित एलएलएम में विशिष्ट सामग्री जोड़ने में सक्षम होने के साथ, सूचित निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक डेटा के साथ सूचना लेने और बढ़ाने के लिए एक बड़ा अवसर प्रदान करता है। इसके बारे में सोचने का एक उपयोगी तरीका यह है कि आपके पास एक कुशल अनुसंधान सहायक है जो न केवल सही जानकारी खोजता है बल्कि इसे ऐसे संदर्भ में प्रस्तुत करता है जो संदर्भ के अनुकूल हो।

संगठन राग को उत्पादन में लागू करने का सामना करने वाली सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से कुछ क्या हैं, और इन चुनौतियों का सामना करने में मदद करने के लिए कौन सी रणनीतियां हैं?

मूल स्तर पर, आपका डेटा गुणवत्ता आपका एआई भेदभाव है। राग अनुप्रयोग की उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की सटीकता, और विशेष रूप से राग अनुप्रयोग की सटीकता हमेशा प्रशिक्षण और आउटपुट को बढ़ाने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता के अधीन होगी। उत्पन्न मॉडल द्वारा लागू की जाने वाली जटिलता का स्तर कम लाभदायक होगा यदि/जहां इनपुट दोषपूर्ण हैं, जिससे प्रश्न (अक्सर ‘हॉल्यूसिनेशन’ के रूप में जाना जाता है) के लिए कम उपयुक्त और अप्रत्याशित परिणाम होते हैं। आपके डेटा स्रोतों की गुणवत्ता हमेशा पुनर्प्राप्ति चरणों को खिलाने वाली सामग्री की सफलता के लिए कुंजी होगी – यदि आउटपुट यथासंभव सटीक होना है तो एलएलएम के लिए संदर्भ डेटा स्रोतों को अद्यतित रखने की आवश्यकता होगी।

प्रदर्शन के दृष्टिकोण से, अपने राग अनुप्रयोग द्वारा प्राप्त किए जा रहे कार्यों के बारे में एक सक्रिय मुद्रा अपनाना – साथ ही जब और जहां डेटा पुनर्प्राप्त किया जा रहा है – आपको संभावित प्रभावों को समझने के लिए अच्छी स्थिति में रखेगा। उदाहरण के लिए, यदि आपका राग प्रवाह लेन-देन डेटा स्रोतों (अर्थात् लगातार अद्यतन डीबी जो आपके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण हैं) से डेटा पुनर्प्राप्त कर रहा है, तो इन महत्वपूर्ण डेटा स्रोतों और डेटा से डेटा निकालने वाले अनुप्रयोगों के प्रदर्शन की निगरानी करना आपको अपने राग प्रवाह चरणों के प्रभाव को समझने में मदद करेगा। इन उपायों को अपनाने से आपको संभावित या वास्तविक समय के प्रभावों को प्रबंधित करने में मदद मिलेगी साथ ही साथ महत्वपूर्ण लेन-देन डेटा स्रोतों के प्रदर्शन पर। इसके अलावा, यह जानकारी राग अनुप्रयोग को उपयुक्त डेटा पुनर्प्राप्ति पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मूल्यवान संदर्भ प्रदान कर सकती है।

विशेषज्ञता वाले वेक्टर डेटाबेस के उदय के साथ, पोस्टग्रेस एआई कार्यभार को परिचालन करने के लिए इन समाधानों पर क्या लाभ प्रदान करता है, विशेष रूप से उद्यमों के लिए?

एक मिशन-महत्वपूर्ण वेक्टर डेटाबेस में एआई कार्यभार का समर्थन करने की क्षमता होती है, सुनिश्चित करते हुए कि डेटा सुरक्षा, उपलब्धता और मौजूदा डेटा स्रोतों और संरचित जानकारी के साथ एकीकरण की लचीलापन है। एक एआई/राग समाधान बनाने में अक्सर एक वेक्टर डेटाबेस का उपयोग किया जाता है क्योंकि इन अनुप्रयोगों में उच्च-आयामी डेटा के साथ काम करने वाले समानता मूल्यांकन और सिफारिशें शामिल होती हैं। वेक्टर डेटाबेस इन महत्वपूर्ण डेटा पाइपलाइनों के लिए कुशल और प्रभावी डेटा स्रोत के रूप में कार्य करते हैं जो भंडारण, प्रबंधन और पुनर्प्राप्ति के लिए हैं।

ईडीबी पोस्टग्रेस एआई कार्यभार को स्केल करने और उच्च उपलब्धता और प्रदर्शन बनाए रखने में कैसे मदद करता है, विशेष रूप से मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए?

ईडीबी पोस्टग्रेस एआई डेटा बुनियादी ढांचे को एक रणनीतिक प्रौद्योगिकी संपत्ति में बढ़ावा देता है जो विश्लेषणात्मक और एआई प्रणालियों को ग्राहकों के मूल ऑपरेशनल और लेन-देन डेटा के करीब लाता है – सभी पोस्टग्रेस के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है। यह एआई-चालित ऐप्स के लिए डेटा प्लेटफ़ॉर्म फ़ाउंडेशन प्रदान करता है जो बुनियादी ढांचे की जटिलता को कम करता है, लागत-कुशलता को अनुकूलित करता है, और डेटा संप्रभुता, प्रदर्शन और सुरक्षा के लिए उद्यम आवश्यकताओं को पूरा करता है।

एक आधुनिक ऑपरेटरों, डेवलपर्स, डेटा इंजीनियरों और एआई अनुप्रयोग निर्माताओं के लिए एक सुरुचिपूर्ण डेटा प्लेटफ़ॉर्म जो एक लड़ाई-परीक्षण समाधान की आवश्यकता होती है जो मिशन-महत्वपूर्ण कार्यभार के लिए होता है, जिससे वे अपने मूल ऑपरेशनल डेटाबेस प्रणाली का उपयोग करते हुए विश्लेषण और एआई क्षमताओं तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें ईडीबी पर जाना चाहिए।