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Wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Echtzeit-GenAI-Anwendungen mit der Daten-Streaming-Plattform von Confluent effektiv aufgebaut und skaliert werden kann. Connectors, Flink und Stream Governance können für vier Grundbausteine von RAG genutzt werden: Datenanreicherung, Inferenz, Workflows und Post-Processing.

Eine Daten-Streaming-Plattform ermöglicht dynamische KI-Agenten, die Echtzeit-Events verarbeiten und auf sie reagieren. Jetzt mehr erfahren über die Agenten-Anatomie, die Entwicklung von Single- zu Multi-Agent-Systemen, Designmuster für skalierbare Architekturen und agentische KI-Anwendungen in der Praxis.

Diese Forrester-Studie zum Herunterladen enthält Informationen über die wirtschaftlichen Vorteile von Confluent Cloud.

Unternehmen bewegen sich heute schneller und verwenden mehr Daten-Streaming-Plattformen. In unserem neuen E-Book wird beschrieben, wie Innovationen branchenübergreifend entstehen.

ISVs benötigen Daten-Streaming, um moderne Anwendungen anbieten zu können. Die Entwicklung mit Open-Source-Apache Kafka® erhöht jedoch die Komplexität und verlangsamt Innovationen. In diesem E-Book wird beleuchtet, wie die Integration der Confluent-Plattform auf Enterprise-Niveau Markteinführungszeiten verkürzt und den Entwicklungsaufwand für Echtzeitprodukte reduziert.

Echtzeit-Analysen, KI und moderne Anwendungen sind alle von Daten-Streaming abhängig – aber einen verwalteten Streaming-Service von Grund auf neu zu entwickeln, ist nicht einfach. Ob Service- oder Technologieanbieter, die Kunden erwarten eine Lösung ohne die Komplexität, Kosten und Risiken von selbst entwickeltem Apache Kafka®. Dafür gibt es das OEM-Programm von Confluent.

Daten-Streaming ermöglicht Unternehmen, Daten in Echtzeit zu bewegen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie aber ihre Architektur transformieren. Jetzt alles über die Vorteile eins Frameworks zur Entwicklung einer Daten-Streaming-Organisation erfahren, um Datenströme in Innovationen und Business Value umzuwandeln.

Dies ist für IT-Leader, die Datenprodukte entwickeln wollen, die den Unterschied machen. In unserem praktischen Leitfaden beleuchten wir ein klar strukturiertes, strategisches Framework, mit dem die wertvollsten Datenprodukte im Unternehmen schnell identifiziert werden können – ohne kostspielige, langwierige Analysen.

Mehr Informationen über die Herausforderungen herkömmlicher Messaging-Middleware: Innovationshemmung, geringe Fehlertoleranz bei der Skalierung, ephemere Persistenz als Einschränkung der Datennutzung für Analysen sowie steigende technische Schulden und Betriebskosten.