Nesta Liderando com Dados sessão, estamos acompanhados por Bob Van Luijt, CEO da Weaviate. Juntos, exploramos a mudança para aplicações nativas de IA, a importância das comunidades de código aberto e os avanços nos bancos de dados de IA. Descubra como o Weaviate impulsiona a inovação, o papel dos ciclos de suggestions generativos e dicas para construir projetos de IA impactantes no cenário dinâmico atual.
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Principais insights de nossa conversa com Bob Van Luijt
- A transição de aplicações habilitadas para IA para aplicações nativas de IA marca uma mudança significativa na forma como as empresas aproveitam a IA, concentrando-se em aplicações que são fundamentalmente dependentes da IA.
- A evolução do Weaviate como um banco de dados vetoriais de código aberto destaca a importância do suggestions da comunidade na definição de ofertas e recursos de produtos.
- Os ciclos de suggestions generativo (GFLs) representam um desenvolvimento interessante em bancos de dados nativos de IA, permitindo um gerenciamento de dados mais dinâmico e autônomo.
- O papel das comunidades de código aberto no crescimento e na adoção de novas tecnologias não pode ser subestimado, servindo tanto como campo de testes como fonte de inovação.
- Construir um negócio de código aberto envolve compreender o valor criado, capturar uma parte dele e adaptar o papel do código aberto à medida que a empresa cresce.
- Para quem está começando na IA, focar na criação de valor e construir algo impactante é mais importante do que o sucesso financeiro imediato.
- A indústria da IA está repleta de oportunidades e o cenário atual incentiva a experimentação e a aprendizagem com os fracassos.
Vejamos os detalhes de nossa conversa com Bob Van Luijt!
Como você entrou na IA e quais foram os momentos significativos de sua jornada?
Minha jornada na IA começou em 2015, quando comecei a trabalhar com aprendizado de máquina e incorporação de palavras. Já se passou quase uma década desde então e o campo evoluiu tremendamente. Inicialmente, o foco estava na criação de relações entre palavras no espaço vetorial, um conceito relativamente novo em tecnologia digital para aplicações de aprendizado de máquina.
Os momentos significativos para mim foram o advento do BERT e dos transformadores de frases. Esses desenvolvimentos melhoraram drasticamente a qualidade dos resultados de pesquisa e das recomendações, marcando uma mudança de foco de nicho para foco principal em IA. A explosão da proeminência da IA period algo que eu não tinha previsto, mas tem sido uma onda incrível de surfar.
Você pode descrever as ofertas atuais do Weaviate e sua evolução?
Weaviate começou como uma história clássica de código aberto, reconhecendo a necessidade de um banco de dados onde os embeddings fossem cidadãos de primeira classe. Ao contrário de bibliotecas como Faiss do Fb, que são ótimas, mas não são bancos de dados, o Weaviate foi criado do zero para ser um banco de dados vetorial dedicado. Com o tempo, o suggestions da comunidade moldou nossas ofertas, levando a recursos como filtragem e pesquisa híbrida.
Nosso foco agora está no que chamamos de casos de uso nativos de IA, que são aplicativos que não funcionariam sem a IA em seu núcleo. As ofertas da Weaviate evoluíram para dar suporte a esses casos de uso, com ferramentas como o ambiente de trabalho adaptado para aplicativos nativos de IA.
O que são casos de uso nativos de IA e como o Weaviate os habilita?
Os casos de uso nativos de IA são aplicativos que dependem tanto da IA que removê-la os tornaria não funcionais. Eles são diferentes dos aplicativos habilitados para IA, que ainda funcionariam sem IA, mas não teriam alguns recursos. A Weaviate permite casos de uso nativos de IA, concentrando-se na integração da IA no centro da aplicação, fornecendo a infraestrutura e as ferramentas necessárias para apoiar essa inovação.
Como a abordagem do Weaviate difere dos bancos de dados tradicionais ao lidar com dados não estruturados?
Os bancos de dados tradicionais enfrentam problemas com dados não estruturados, muitas vezes exigindo instruções SQL complexas que podem falhar devido a inconsistências de dados. A abordagem do Weaviate é solicitar ao banco de dados suas necessidades de dados e pesquisar, analisar e atualizar os dados de forma autônoma. Este paradigma nativo de IA simplifica o gerenciamento de dados e permite um tratamento mais dinâmico e eficiente de dados não estruturados.
Quais são as tendências e desenvolvimentos futuros que o entusiasmam em bancos de dados nativos de IA?
Estou particularmente entusiasmado com o conceito de loops de suggestions generativos (GFLs), em que você solicita o banco de dados em vez do modelo. Isso permite interações mais dinâmicas com os dados, como especificar preferências de idioma para entradas de dados ou acionar ações com base no conteúdo. O futuro dos bancos de dados nativos de IA reside na sua capacidade de se tornarem mais eficientes e multidirecionais em suas operações, indo além dos estágios iniciais da IA generativa atual.
Como a comunidade do Weaviate contribui para o desenvolvimento e adoção de bancos de dados nativos de IA?
A Weaviate dá grande ênfase à educação, fornecendo aos desenvolvedores o conhecimento e as ferramentas para criar aplicativos nativos de IA. Nossa comunidade é uma parte essential do nosso crescimento, ajudando-nos a entender o que funciona e o que é necessário no mercado. À medida que introduzimos novos conceitos, como GFLs, contamos com a comunidade para experimentar, fornecer suggestions e, por fim, impulsionar a adoção.
Refletindo sobre sua jornada, quais são os principais aprendizados da construção de um negócio de código aberto?
Construir um negócio de código aberto requer compreender o valor que você cria e como capturá-lo. Inicialmente, concentre-se no crescimento da comunidade e na observação do valor gerado. À medida que a empresa amadurece, a comunidade de código aberto torna-se um funil para clientes potenciais. Finalmente, a transparência e a confiança tornam-se fundamentais à medida que a empresa cresce. Também é essential buscar conselhos de veteranos na área e estar aberto ao aprendizado contínuo.
Que conselho você daria para alguém que está começando sua carreira em IA?
Para quem está iniciando a carreira em IA, é essencial focar na construção de algo excelente sem se preocupar com o sucesso financeiro. A indústria está cheia de oportunidades e agora é o melhor momento para mergulhar. Abrace a diversão e os desafios de criar algo novo e não tenha medo de falhar e tentar novamente
Resumindo
Esta conversa destaca a importância crescente dos aplicativos nativos de IA e do progresso impulsionado pela comunidade. A jornada de Bob mostra como focar na criação de valor, aprender com os desafios e explorar novas ideias pode levar ao sucesso na IA. O futuro da IA oferece oportunidades infinitas para aqueles que estão prontos para inovar e experimentar.
Para sessões mais envolventes sobre IA, ciência de dadose GenAI, fique ligado conosco no Liderando com Dados.
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