DataStax会長兼CEOのチェット・カプール氏、LangChain共同創業者兼CEOのハリソン・チェイス氏、Unstructured創業者兼CEOのブライアン・レイモンド氏（写真提供：リージェント・ピクチャーズ）
生成AIアプリケーションを本番環境に導入するのは困難ですが、多数の新しい統合とソリューションにより開発者の作業が容易になります。
組織の新たな効率化を目指すCIOから、ショッピングアプリ、カスタマーサービス、さらにはウェブ検索から直感的で関連性の高い結果を期待し始めたエンドユーザーまで、生成AIは誰もが関心を寄せているようです。しかし、企業が正確で関連性の高い結果を提供するために頼りにするスケーラブルなGenAIアプリを本番環境に移行するのは、複雑な作業です。開発者は、目もくらむほど多くのツール、モデル、プラットフォームから選択する必要があり、結果の関連性と精度を向上させるための膨大なテストとコンポーネント交換も必要です。管理すべきことは山積みです。
GenAIデータ企業であるDataStaxは、月曜日の夜、サンフランシスコ・ドッグパッチ地区でパーティーを開催し、開発者がGenAIアプリ開発におけるノイズを排除し、クリエイティブな部分に集中できるよう、より統合され、操作しやすく、迅速なパスを実現する複数の新製品を発表しました。RAG++ AI Hack Nightでは、これらのパズルのピースがどのように組み合わさり、開発者がGenAIアプリをより容易に本番環境に導入できるかを示しました。
NVIDIA、Microsoft、Unstructured、LangChain、Upstage、Voyage AI などの DataStax パートナー数社と、Priceline や SupPlant などの顧客が、DataStax やその他の GenAI テクノロジーの使用経験を共有しました。
DataStax の開発者リレーション リーダーである Carter Rabasa 氏がステージに上がり、DataStax AI プラットフォーム、LangChain、Unstructured を使用して、最小限のコードで 20 分以内に GenAI 映画検索アプリを構築する方法を紹介しました (デモの録画バージョンはこちら)。
以下は、DataStax が月曜日に発表したニュースの概要です。
統合されたLangflow製品
DataStaxは4月に、RAGアプリケーション構築用の人気のオープンソースビジュアルフレームワークであるLangflowを買収しました。このソリューションは、開発者が様々なアプリケーションビルディングブロックをドラッグ＆ドロップすることで、主要な大規模言語モデル（LLM）および埋め込みプロバイダーのセットアップ、交換、比較、テストを容易にし、開発プロセスを簡素化します。買収完了を受け、DataStaxは月曜日に、DataStax Cloudプラットフォーム上でホストされるLangflow 1.0の一般提供開始を発表しました。Langflow 1.0は、再利用可能なAIコンポーネントの作成、カスタマイズ、共有に必要な基本的なビルディングブロックを提供します。
Unstructured.ioの統合
Unstructured は、開発者があらゆるドキュメント、ファイルタイプ、レイアウトを LLM 対応データに変換できるようにします。これは、変換とクリーニングからベクターデータベースへの埋め込み生成まで、GenAI データパイプラインを構築するノーコードクラウドサービスです。
Unstructured との新しいパートナーシップでは、プラットフォームが GenAI の NoSQL およびベクター データベースである DataStax Astra DB と統合され、開発者が RAG パイプラインを構築して最も一般的なドキュメント タイプをベクター データにすばやく変換し、関連性の高い GenAI 類似性検索を行えるようになります。
DataStax ベクトル化
あらゆる種類のデータをベクトルに変換することは、GenAI向けにデータを準備する上で重要な部分です。DataStax Vectorizeは、開発者が埋め込みサービスを選択し、Astra DBで設定するだけですぐに構築を開始できるようにすることで、ベクトル生成を簡素化します。現在、埋め込みのほとんどは「クライアント側」で処理されるため、開発者は多くの異なるAPIを学習する必要があります。Vectorizeを使用すると、ベクトル埋め込みはサーバー側で行われるため、開発者は1つのAPIを学習するだけで、Azure OpenAI、Hugging Face、Jina AI、Mistral AI、NVIDIA、OpenAI、Upstage AI、Voyage AIという8つの主要な埋め込みプロバイダーにアクセスできます。
「DataStax Vectorizeの使いやすさと、オンプレミスで高度なRAGアプリケーションを構築できる機能により、同社と提携できることを嬉しく思います」と、Upstage AIの米国事業責任者であるKasey Roh氏は述べています。
RAGスタック 1.0
検索拡張生成（RAG）は、GenAIアプリ開発の鍵となる要素です。RAGは、LLMの出力を最適化し、カスタムデータや独自データへのアクセスを可能にすることで、より正確で関連性の高いレスポンスを実現します。DataStaxは月曜日、RAGStackの最新リリースを発表しました。これは、開発者がRAG実装時に直面する多くの複雑さを解消するエンドツーエンドソリューションです。1.0リリースでは、GenAIアプリをより迅速に本番環境に導入できるよう、新たな統合機能や強化されたツール、そしてよりシンプルな埋め込み技術が提供されます。
DataStax が GenAI アプリ開発を簡素化および加速する方法について詳しくご覧ください。
