تحول بخش دیتا با هوش مصنوعی در پایگاه‌های داده: نسل جدیدی از توانمندی‌ها و هوش
رشد روزافزون پایگاه‌های داده مستند، همواره در کنار برنامه‌های حیاتی قرار داشته است. امروزه این پایگاه‌ها به دوره‌ای نوین از هوش و قابلیت‌ها وارد شده‌اند. با ادغام هوش مصنوعی تولیدی در لایه داده، تحول ایجاد شده تنها یک به‌روزرسانی فنی نیست، بلکه یک تغییر راهبردی و تحول‌آفرین در ارائه سریع‌تر خدمات، عملیات کم‌هزینه‌تر و مقیاس‌پذیری هوشمند است.
اورن اینی، مدیرعامل و بنیان‌گذار RavenDB، می‌گوید: “وقتی که می‌توانید تمام توان مدل‌های زبانی بزرگ را درون پایگاه داده قرار دهید، قابلیت انجام کارهای شگفت‌انگیز بسیار بیشتر می‌شود.” او ادامه داد که این رویکرد به بازنگری در جایی که هوش مصنوعی باید در ساختار نرم‌افزاری سازمان‌ها قرار گیرد، منجر می‌شود. با وجود هوش مصنوعی در موتور داده، سازمان‌ها می‌توانند به راحتی برنامه‌های هوشمند ایجاد کنند و توانمندی استفاده از هوش مصنوعی در تمامی جنبه‌های سیستم، تغییرات قابل توجهی در نحوه ساخت نرم‌افزار به وجود می‌آورد.
در گذشته، برای مدیریت داده‌ها نیاز به تخصص در برچسب‌گذاری داده‌ها و صرف زمان و تلاش زیادی برای فهرست‌گذاری صحیح تمامی اطلاعات بود. اما با ورود هوش مصنوعی به سطح داده، می‌توان از مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام بسیاری از کارها استفاده کرد و همچنین جستجوی برداری را بر روی آن‌ها اعمال کرد. هوش مصنوعی تولیدی امکان ایجاد، غنی‌سازی، طبقه‌بندی و خودکارسازی محتوا و تصمیم‌گیری‌ها را به صورت مستقیم در پایگاه داده فراهم می‌کند.
این فناوری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که ویژگی‌ها را به طور مستقیم از داده‌هایی که هم‌اکنون مدیریت می‌کنند ایجاد کنند، بدون اینکه به یک تیم هوش مصنوعی اختصاصی نیاز داشته باشند. اینی می‌گوید: “این قابلیت قدرتی به شما می‌دهد که پیشتر فقط در اختیار بزرگ‌ترین شرکت‌ها بود.” در واقع، این رویکرد به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به راحتی و در کمترین زمان، سیستم‌های هوشمند درجه یک ایجاد کنند.
این نوع ادغام برای سازمان‌هایی که تیم‌های بزرگ هوش مصنوعی یا زیرساخت MLOps ندارند، بسیار حائز اهمیت است. با افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی تولیدی به موتور پایگاه داده، پیچیدگی‌های مرتبط به شدت کاهش می‌یابد و این یک روش ساده و کارآمد است.
با استفاده از این رویکرد، کاربران می‌توانند با بهره‌گیری از خلاصه‌سازی، طبقه‌بندی و پشتیبانی برچسب‌گذاری درون پایگاه داده، داده‌های بیشتری را تبدیل به اطلاعات مفید کنند. کاربران RavenDB حتی می‌توانند جریان‌های کاری ایجاد کنند که داده‌ها را به طور مستقیم در پایگاه داده غنی‌سازی کنند و به جای جستجوی منفعل، داده‌ها را به عنوان محرکی برای نوآوری استفاده کنند.
این رویکرد که RavenDB از آن بهره می‌برد، به گونه‌ای طراحی شده که توسعه‌دهندگان به سادگی می‌توانند ورودی‌هایی را برای مدل تعریف کنند و این مدل درخواست‌ها را همراه با داده‌های موجود در پایگاه در حین اجرا پردازش می‌کند. به این ترتیب، زمان انتظار برای نتایج به حداقل می‌رسد و امنیت در فرآیندها افزایش می‌یابد.
RavenDB با ارائه قابلیت‌های جدید، به سازمان‌ها اجازه می‌دهد که از هر مدل زبانی بزرگ (LLM) به طور مستقیم استفاده کنند و همچنین امکان اتصال به مدل‌های تخصصی، نظیر مدل‌های مرتبط با پزشکی را نیز فراهم می‌آورد. این موضوع کمک می‌کند تا روند توسعه نرم‌افزارها نه تنها سریع‌تر بلکه ایمن‌تر انجام پذیرد.
به‌طور کلی، این فناوری پیشرفته بدون نیاز به زیرساخت‌های پیچیده یا APIهای خاص، به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا به راحتی وظایف هوش مصنوعی تولیدی را درون پایگاه داده اجرا کنند و فرآیند تولید را تسریع بخشند. اینی تصریح می‌کند که هدف RavenDB ساده‌سازی استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌ها است و بدین ترتیب امکان استفاده در هر جایی را فراهم می‌آورد.