Le tecnologie dell'Intelligenza Artificiale generativa e dell'apprendimento automatico operazionale sono diventate un pilastro fondamentale nell'attuale panorama dei dati, permettendo alle organizzazioni di sfruttare al meglio le loro informazioni per sviluppare nuovi prodotti e incrementare la soddisfazione del cliente. L'impiego di tali tecnologie spazia dall'assistenza virtuale ai sistemi di raccomandazione, dalla generazione di contenuti e oltre, contribuendo a costruire un vantaggio competitivo mediante decisioni basate sui dati, l'automazione, il miglioramento dei processi aziendali e l'esperienza cliente.
Apache Airflow è diventato un elemento centrale nelle operazioni di ML di numerose squadre, con le sue nuove integrazioni per i Modelli di Lingua di Grossa Dimensione (Large Language Models, LLM), facilitando così lo sviluppo di applicazioni di qualità produttiva che incorporano gli ultimi progressi in ML e AI.
Semplificare lo sviluppo del ML
Spesso, i modelli di apprendimento automatico e l'analisi predittiva vengono creati isolatamente, lontano dai sistemi e dalle applicazioni di produzione. Questa frammentazione rappresenta una sfida costante per le organizzazioni che aspirano a trasformare un progetto sperimentale in un'applicazione pronta per la produzione, che sia stabile, scalabile e conforme agli standard richiesti.
Le organizzazioni che optano per una piattaforma centralizzata per l'orchestrazione dei loro flussi di lavoro DataOps e MLOps, come Apache Airflow, riescono a ridurre notevolmente gli attriti nello sviluppo end-to-end, oltre ai costi infrastrutturali e alla frammentazione IT. Sorprendentemente, questa scelta porta anche a una maggiore libertà di scelta. Infatti, grazie al fatto che Apache Airflow è open-source e offre integrazioni con quasi ogni strumento e piattaforma dati, i team dedicati ai dati e ML possono selezionare gli strumenti più adatti alle loro esigenze, beneficiando al contempo di standardizzazione, governance, semplificazione del troubleshooting e riutilizzabilità.
Apache Airflow e Astro, il servizio di orchestrazione Airflow completamente gestito da Astronomer, rappresentano il punto d'incontro ideale tra ingegneri dei dati e ingegneri ML per creare valore aziendale a partire da ML operazionale. Con un numero impressionante di pipeline di ingegneria dei dati in esecuzione su Airflow ogni giorno in ogni settore, questa piattaforma è il pilastro delle moderne operazioni sui dati, offrendo anche supporto per l'inferenza modelli, training, valutazione e monitoraggio.
Ottimizzare Airflow per applicazioni ML avanzate
Nell'ambito dell'utilizzo crescente di modelli di lingua di grossa dimensione, Airflow si posiziona sempre più al centro dell'operazionalizzazione di funzioni come l'elaborazione di dati non strutturati, la Generazione Potenziata dal Recupero (Retrieval Augmented Generation, RAG), l'elaborazione del feedback e il fine-tuning dei modelli fondamentali. Per supportare queste nuove applicazioni e fornire un punto di partenza agli utenti Airflow, Astronomer ha collaborato con la comunità di Airflow per creare "Ask Astro", implementazione di riferimento pubblica di RAG con Airflow per l'intelligenza artificiale conversazionale.
In modo più ampio, Astronomer ha guidato lo sviluppo di nuove integrazioni con database vettoriali e fornitori di LLM per sostenere questa nuova generazione di applicazioni e le pipeline necessarie per mantenerle sicure, aggiornate e gestibili.
Connessione ai servizi LLM e ai database vettoriali più utilizzati
Apache Airflow, unitamente ad alcuni dei più diffusi database vettoriali (Weaviate, Pinecone, OpenSearch, pgvector) e fornitori di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come OpenAI e Cohere, offre estendibilità grazie alle ultime innovazioni open-source. Ciò consente un'esperienza di prim'ordine nello sviluppo di applicazioni RAG quali l'intelligenza artificiale conversazionale, chatbot, analisi delle frodi e altro ancora.
Attraverso le integrazioni specifiche per ciascun fornitore, è possibile semplificare notevolmente il processo di incorporamento delle operazioni di questi servizi all'interno dei flussi di lavoro di Apache Airflow, rendendo più agevole la creazione e la gestione di applicazioni basate sull'apprendimento automatico e sull'elaborazione del linguaggio naturale.
Ulteriori informazioni
Facilitando l'integrazione tra i flussi di lavoro di elaborazione dati e ML, le organizzazioni possono snellire lo sviluppo di AI operativa e sfruttare appieno il potenziale dell'AI e dell'elaborazione del linguaggio naturale in un contesto operativo. Per approfondire e scoprire i moduli disponibili per un'integrazione semplice, è possibile visitare il registro di Astro per esplorare gli ultimi DAG di esempio in AI/ML.
