몬테카를로 데이터는 AI 모델을 구동하는 벡터 데이터베이스의 안정성을 유지하고자 합니다.

이 웹 사이트에서는 기업 내 데이터 리더십을 위해 특별히 고안된 특별한 임원 모임인 “AI Unleashed"를 제공합니다. 역동적인 전문 인맥 네트워크에 참여하면서 존경받는 동료들로부터 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 특별한 기회에 대해 자세히 알아보려면 자세히 알아보세요.

샌프란시스코에 본사를 둔 몬테카를로 데이터 , 기업에 자동화된 데이터 통합 가시성 솔루션을 제공하는 회사 는 오늘 새로운 플랫폼 통합 및 기능을 발표하여 적용 범위를 확장하고 팀이 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 제품을 제공할 수 있도록 지원합니다.

최근 IMPACT 이벤트에서 Pinecone 및 기타 다양한 벡터 데이터베이스에 대한 지원을 곧 제공하겠다고 발표하여 기업이 광범위한 언어 모델 시스템을 유지하는 데 필요한 중요한 유체를 계속 주시할 수 있는 역량을 부여할 것이라고 발표했습니다.

아파치 카프카는 방대한 양의 실시간 스트리밍 정보를 효율적으로 관리하는 다목적 오픈 소스 솔루션입니다. 최근 이 회사는 성능 모니터링과 데이터 제품 대시보드라는 두 가지 최첨단 데이터 통합 가시성 도구의 도입과 함께 아파치 카프카와 자사 플랫폼 간의 원활한 통합을 발표했습니다.

관찰 도구의 활용은 현재 고용에 액세스할 수 있지만, 조직의 성명에 따르면 이러한 기능의 통합은 내년 초에 시작될 것으로 예상됩니다.

벡터 데이터베이스 모니터링

현대 언어 모델에서 벡터 데이터베이스는 뛰어난 성능을 제공하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 저장소는 텍스트, 이미지, 비디오 영상 및 기타 정리되지 않은 데이터와 같은 다양한 형태의 정보를 일반적으로 임베딩이라고 하는 바이너리 형식으로 숫자 인코딩하여 유지합니다. 기본적으로 보조 메모리 시스템으로 기능하며 이러한 모델의 기능을 보강합니다. 여러 공급업체에서 대규모 언어 모델 개발을 위한 벡터 데이터베이스를 제공하며, 여기에는 MongoDB, DataStax, Weaviate, Pinecone, RedisVector, SingleStore, Qdrant 등이 포함됩니다.

벡터 데이터베이스에 포함된 데이터가 손상되거나 쓸모 없게 된 경우, 해당 정보를 검색하는 데 사용되는 해당 모델이 잘못 정렬되어 검색 프로세스 중에 잘못된 결과가 반환될 수 있습니다.

2024년 초에 정식 출시될 예정이며, 초기에는 Pinecone의 벡터 데이터베이스를 지원할 예정인 몬테카를로 데이터의 통합은 이 분야의 유망한 발전을 나타냅니다.

신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 정보를 보장하는 관측 가능성.

플랫폼과의 통합을 통해 사용자는 몬테카를로 데이터의 고급 관찰 기능을 활용하고 데이터베이스에 저장된 다차원 데이터의 정확성과 신뢰성을 평가할 수 있습니다.

이 시스템은 데이터 품질의 불일치를 적극적으로 감독하고 식별하여 언어 모델 애플리케이션에서 최적의 성능을 보장하기 위한 수정 조치를 취함으로써 우수한 결과를 도출합니다.

이 회사의 대표는 당사 플랫폼과의 전자 서신을 통해 상당수의 기업이 벡터 데이터베이스 기능에 관심을 보였지만, 현재 벡터 데이터베이스 기능을 활용하고 있는 고객은 없다고 전했습니다.

통합 및 기능 구축에 대한 표준 관행에 따라 벡터 데이터베이스 모니터링이 생성형 AI 이니셔티브에 대한 고객의 중요한 목표와 일치하도록 고객과 긴밀히 협력하고 있습니다.

실질적으로 Apache Kafka에도 이와 유사한 통합이 구축되어, 그룹이 특정 애플리케이션을 위해 AI 및 ML 모델이 활용하는 스트리밍 데이터의 품질이 적절한지 실시간으로 검증할 수 있게 되었습니다.

몬테카를로 데이터의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 리오르 가비쉬는 최신 개발 발표에서 새로운 Kafka 통합을 통해 이벤트 처리부터 메시징에 이르기까지 필수 서비스 및 애플리케이션을 구동하는 실시간 데이터 스트림의 신뢰할 수 있는 특성을 보장할 수 있게 되었다고 설명했습니다. 또한, 그는 향후 주요 벡터 데이터베이스 제공업체와의 협업을 통해 팀이 언어 모델 애플리케이션(LLM) 내에서 발생하는 모든 문제를 적극적으로 식별하고 알릴 수 있게 될 것이라고 강조했습니다.

데이터 가시성 향상을 위한 신제품

몬테카를로 데이터는 최근 통합 업데이트와 더불어 소중한 고객을 위한 성능 모니터링 기능과 데이터 제품 대시보드를 도입했습니다.

이 기능을 활용하면 특정 데이터 흐름 또는 데이터스토어 운영 내에서 지연되는 데이터 처리 작업을 식별하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자는 특정 방향 비순환 그래프(DAG), 연산자, 데이터베이스, 스토리지 시스템 또는 데이터 세트와 관련된 문의 사항을 정확히 찾아낼 수 있으며, 이후 코드, 정보 또는 구성 설정 변경으로 인한 성능 저하의 근본 원인을 밝혀내는 문제 해결 패턴과 경향을 더 깊이 파고들어 파악할 수 있습니다.

또한 이 기능을 사용하면 특정 대시보드, 기계 학습 애플리케이션 또는 인공 지능 모델에 기여하는 특정 데이터 원본을 손쉽게 찾아내고, 실시간으로 성능을 모니터링하고, Slack 및 Microsoft Teams와 같은 협업 플랫폼을 통해 관련 당사자에게 우려 사항을 전달할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 문제 발생 시 보다 효율적으로 문제를 해결하고 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI를 위한 통합 가시성의 부상

통합 가시성 향상에 초점을 맞춘 몬테카를로 데이터의 최근 업데이트는 기업이 제너레이티브 AI 기술을 점점 더 많이 수용함에 따라 시의적절하게 발표되었습니다. Microsoft와 같은 기업은 Azure OpenAI와 같은 서비스를 활용하여 자체 제너레이티브 AI 기능을 개발하고 데이터 검색 및 요약 생성 등 다양한 용도로 언어 모델(LLM)을 활용하고 있습니다.

이러한 언어 모델(LLM) 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 성장을 촉진하는 데이터 기반 이니셔티브에 대한 이해와 모니터링에 더욱 중점을 두어야 합니다.

보도에 따르면, 몬테카를로 데이터의 유력한 라이벌인 Acceldata는 최근 전직 구글 직원들이 설립한 AI 및 자연어 처리(NLP) 벤처기업인 Bewgle을 전략적으로 인수했습니다. 이번 인수는 인공지능(AI) 시스템의 데이터 투명성을 개선하고 고급 AI 기능의 통합을 통해 Acceldata의 제품을 강화하기 위한 것입니다. 이를 통해 기업은 이러한 기술에 대한 투자에서 최대한의 가치를 창출할 수 있습니다.

현재 분석 대시보드에 정보를 제공하는 데이터 파이프라인은 향후 5년 동안 기업이 개발할 인공 지능(AI) 제품 및 워크플로우를 지원할 것으로 예상됩니다…그럼에도 불구하고 AI로 탁월한 결과를 얻으려면 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 통해 제공되는 최고 수준의 데이터를 활용해야 합니다. 중요한 AI 및 분석 네트워크의 필수적인 부분인 Acceldata는 향후 몇 년 내에 AI 모델을 신속하게 구현하려는 고객을 위해 AI 가시성을 통합할 수 있는 역량을 갖추고 있다고 이 회사의 CEO인 로힛 초우다리(Rohit Choudhary)는 본지와의 대화에서 밝혔습니다.

Cribl 및 BigEye와 같은 다른 저명한 시장 참여자들도 데이터 가시성 영역에서 몬테카를로 데이터와 경쟁하고 있습니다.