リアルタイムインテリジェンス: Flink x AI
AI 時代において、ビジネスでは鮮度の高いデータとリアルタイムの意思決定に対する要求がますます高まっています。オフラインのバッチ処理に依存する従来の AI アプリケーションは、リスク管理、レコメンデーション、異常検知などの主要なシナリオにおける低レイテンシーと高精度のニーズを満たすのに苦労しています。これに対処するため、Alibaba Cloud Real-Time Compute はストリーム処理と人工知能を深く統合しています。データインジェスト、特徴量エンジニアリング、モデル推論、結果のフィードバックをカバーする エンドツーエンドのリアルタイムインテリジェンスループ を作成します。これにより、AI がリアルタイムでビジネスの進化を促進することが保証されます。
コア AI 機能の概要
Flink と AI の統合は、次の主要な分野をカバーしています:
リアルタイムの特徴量エンジニアリング: ストリーミングデータからリアルタイムで特徴量を抽出し、集約し、変換して、モデルにタイムリーな入力を提供します。
ネイティブな大規模モデルの統合: チャットモデルへのリアルタイム呼び出しを、ML_PREDICT などの組み込み SQL AI 関数を使用してサポートします。この機能により、テキスト理解、ベクトル化、セマンティック分析などのタスクのために、大規模言語モデル (LLM) または Embedding モデルサービスを直接呼び出すことができます。この統合は OpenAI API と互換性があり、さまざまなモデルをシームレスに接続できます。Alibaba Cloud Model Studio や Platform for AI (PAI) などの大規模モデルサービスを完全にサポートしています。
ベクトルデータの処理と取得: Milvus などのベクトルデータベースとシームレスに統合し、ミリ秒レベルのストリーミング類似検索と非構造化データの統合分析を可能にします。
異種データの統合処理: 構造化ログ、データベースの変更 (Change Data Capture、CDC)、テキストや音声などの非構造化データを含む、複数のソースからのデータのリアルタイムインジェストと AI による機能強化をサポートします。
これらの機能により、Flink はデータを処理するだけでなく、データを理解し、トレンドを予測し、インテリジェントな意思決定をトリガーします。リアルタイムのビデオストリーム分析やマルチモーダル AI などの機能が進化し続けるにつれて、Flink はリアルタイムインテリジェンスの境界を拡大し、次世代の AI アプリケーションを構築するためのコアインフラストラクチャになります。