Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Die Rolle von Apache Airflow in der modernen Anwendungsentwicklung

In der heutigen Welt der Technologie und Daten spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle in der Entwicklung und dem Betrieb von Anwendungen. Speziell im Bereich des maschinellen Lernens (ML) haben sich Werkzeuge und Integrationslösungen als Schlüsselfaktoren erwiesen, um die Entwicklung von ML-Anwendungen zu beschleunigen und deren Einsatz in der Produktion zu erleichtern. Apache Airflow, eine Open-Source-Plattform zur Workflow-Orchestrierung, hat sich als zentrales Werkzeug für viele Teams etabliert, die ML-Operationen (MLOps) durchführen. Mit neuen Integrationen für Großsprachmodelle (Large Language Models, LLMs) ermöglicht Airflow diesen Teams, Anwendungen von Produktionsqualität mit den neuesten Fortschritten in ML und KI zu erstellen.

Die Vereinfachung der ML-Entwicklung ist ein entscheidender Schritt, um die Lücke zwischen der Erstellung von maschinellen Lernmodellen und prädiktiven Analysen und deren Einsatz in Produktionssystemen zu schließen. Organisationen stehen vor der ständigen Herausforderung, das Notebook eines einzelnen Datenwissenschaftlers in eine produktionsreife Anwendung mit Stabilität, Skalierung und Compliance zu verwandeln.

Durch die Standardisierung auf einer Plattform zur Orchestrierung sowohl von DataOps als auch von MLOps-Workflows können Organisationen jedoch nicht nur die Reibung in der End-to-End-Entwicklung reduzieren, sondern auch Infrastrukturkosten und die IT-Ausbreitung verringern. Obwohl es kontraintuitiv erscheinen mag, profitieren diese Teams auch von einer größeren Auswahlmöglichkeit. Wenn die zentralisierte Orchestrierungsplattform wie Apache Airflow Open-Source ist und Integrationen für nahezu jedes Datenwerkzeug und jede Plattform umfasst, können Daten- und ML-Teams die Werkzeuge auswählen, die am besten für ihre Bedürfnisse geeignet sind, während sie dennoch die Vorteile von Standardisierung, Governance, vereinfachter Fehlersuche und Wiederverwendbarkeit genießen.

Apache Airflow und Astro, die von Astronomer vollständig verwaltete Airflow-Orchestrierungsplattform, ist der Ort, an dem sich Daten- und ML-Ingenieure treffen, um Geschäftswert aus operativem ML zu schaffen. Mit einer großen Anzahl von Daten-Engineering-Pipelines, die täglich auf Airflow laufen, quer durch alle Industrien und Sektoren, ist es das Arbeitstier moderner Datenoperationen. ML-Teams können sich auf diese Grundlage stützen, nicht nur für die Modellinferenz, sondern auch für Training, Evaluation und Überwachung.

Während Organisationen weiterhin Wege finden, um große Sprachmodelle zu nutzen, rückt Airflow zunehmend in den Mittelpunkt für die Operationalisierung von Aufgaben wie der Verarbeitung unstrukturierter Daten, Retrieval Augmented Generation (RAG), Feedbackverarbeitung und Feinabstimmung von Grundmodellen. Um diese neuen Anwendungsfälle zu unterstützen und Airflow-Nutzern einen Ausgangspunkt zu bieten, hat Astronomer gemeinsam mit der Airflow-Community Ask Astro geschaffen – eine öffentliche Referenzimplementierung von RAG mit Airflow für konversationelle KI.

Astronomer hat die Entwicklung neuer Integrationen mit Vektordatenbanken und LLM-Anbietern geleitet, um diese neue Art von Anwendungen und die Pipelines, die benötigt werden, um sie sicher, aktuell und handhabbar zu halten, zu unterstützen. Die Verbindung zu den am weitesten verbreiteten LLM-Diensten und Vektordatenbanken über Apache Airflow ermöglicht eine erstklassige Erfahrung in der RAG-Entwicklung für Anwendungen wie konversationelle KI, Chatbots, Betrugsanalyse und mehr.

OpenAI, Cohere, Weaviate, pgvector und Pinecone sind einige der am weitesten verbreiteten Vektordatenbanken und Anbieter von Natural Language Processing (NLP), die durch die neuesten Entwicklungen im Open-Source-Bereich Erweiterbarkeit bieten. Zusammen ermöglichen sie ein optimales Erlebnis in der RAG-Entwicklung für Anwendungen wie konversationelle KI, Chatbots, Betrugsanalyse und mehr.

Durch die Ermöglichung für datenzentrierte Teams, Datenpipelines und Datenverarbeitung einfacher in ML-Workflows zu integrieren, können Organisationen die Entwicklung von operationalem KI beschleunigen und das Potenzial von KI und natürlicher Sprachverarbeitung in einem operationellen Umfeld realisieren. Um tiefer einzutauchen, entdecken Sie verfügbare Module, die für eine einfache Integration konzipiert wurden – besuchen Sie das Astro Registry, um die neuesten AI/ML-Beispiels-DAGs zu sehen.

Quellen:

1. Astronomer.io Blog: "Accelerating ML Application Development with AI Airflow Integrations"
2. LinkedIn Posts von Tyler Theret und Joe Frederickson
3. Medium.com ODSCJournal: "Cost-Effective Cloud Data Lakes, 10 Must-Read AI Books, and the Free ODSC East Open Pass"
4. Apache Airflow Guide auf GitHub
5. PR Newswire: "Astronomer Accelerates AI Workflows with Integrations for Top LLM Providers"
6. Medium.com ODSCJournal: "RAG Pipeline Evaluation, Integrating Data Science and MLOps, Boosting Gen AI with Data Engineering"
7. Neptune.ai Blog: "MLOps Tools & Platforms Landscape"
8. Apache.org Mailing Lists
9. Astronomer.io Blog: "Introducing Airflow 2.9"