A plataforma de banco de dados de documentos de código aberto RavenDB lançou o que chama de “o primeiro AI Agent Creator nativo de banco de dados totalmente integrado”, uma ferramenta que torna mais fácil para as empresas construir e implantar agentes de IA.
A plataforma aborda um problema comum na IA empresarial – a dificuldade de conectar modelos aos sistemas de dados e fluxos de trabalho da própria empresa de forma segura e econômica.
Tornando a IA prática, não apenas poderosa
A empresa deseja tornar a implantação de IA mais rápida e segura. Oren Eini, CEO e fundador da RavenDB, disse que o objetivo é fazer com que a IA agregue valor real, incorporando-a diretamente onde os dados da empresa já residem. Ele explicou que muitas organizações enfrentam dificuldades porque seus dados estão espalhados em vários sistemas e formatos, tornando a integração cara e complexa.
“O maior problema que os usuários enfrentam ao criar soluções de IA é que um modelo genérico não faz nada de valioso”, disse ele. “Para que a IA agregue valor real ao seu sistema, você precisa incorporar seus próprios sistemas, dados e operações.”
O novo AI Agent Creator do RavenDB elimina grande parte da sobrecarga, permitindo que as empresas exponham dados relevantes a um modelo diretamente no banco de dados – sem armazenamentos de vetores separados ou fluxos de trabalho ETL. O sistema gerencia desafios técnicos automaticamente, como manipulação de memória de modelo, resumo e segurança de dados.
De acordo com Eini, isso significa que as empresas “podem passar de uma ideia a um agente implementado em um ou dois dias”.
Acesso direto aos dados e respostas em tempo real
Os fluxos de trabalho tradicionais de IA geralmente envolvem a exportação de dados de um banco de dados para um armazenamento de vetores e, em seguida, a conexão desse armazenamento a um modelo de IA, criando atrasos e lacunas de segurança. A abordagem do RavenDB usa indexação vetorial integrada e pesquisa semântica para disponibilizar informações instantaneamente para agentes de IA dentro do próprio banco de dados.
Esse design oferece suporte à capacidade de resposta em tempo real, permitindo que um agente de IA acesse informações recém-atualizadas imediatamente: por exemplo, verificando o último pedido ou status da remessa de um cliente sem esperar por uma atualização de dados.
Sobre a questão da segurança, Eini disse: “Um agente de IA não será executado como parte privilegiada do sistema”, observou. “Funciona como uma entidade externa com os mesmos direitos de acesso do usuário que o opera.”
Casos de uso e insights do setor
Eini observou que RavenDB já aplicou o AI Agent Creator em ambientes reais de clientes. Num exemplo, o sistema é usado para classificação de candidatos no recrutamento, lendo e comparando automaticamente os currículos carregados com os requisitos do cargo para identificar candidatos promissores. Em outro exemplo, Eini explicou como o AI Agent Creator está sendo usado para reclassificar os resultados da pesquisa semântica para gerar uma relevância precisa, em vez de apenas encontrar as correspondências de vetor mais próximas.
Os analistas do setor veem esse tipo de integração como parte de uma mudança maior em direção à IA incorporada e específica de domínio. Num relatório recente da Forrester, a analista sénior Stephanie Liu escreveu: “Os agentes de IA estão de olho na autonomia, mas a sua fraca documentação significa que podem não atingir este limiar”.
Ela disse que, embora a autonomia total continue a ser um desafio, ligações mais estreitas entre os sistemas de IA e os dados empresariais em tempo real podem “fornecer valor prático e imediato” para as organizações que estão a experimentar a IA de agente.
Contexto mais amplo
A IA nativa de banco de dados pode marcar uma grande mudança na forma como as empresas usam a inteligência de máquina em suas operações. Ao manter barreiras de computação e de segurança dentro do banco de dados, plataformas como RavenDB poderiam reduzir a necessidade de camadas adicionais de infraestrutura – um desafio que muitas empresas enfrentam ao dimensionar seus programas de IA.
AI News cobriu recentemente o Gemini Enterprise do Google, que visa trazer agentes de IA para os fluxos de trabalho diários de negócios, e examinou como o CrateDB está repensando a infraestrutura de banco de dados para desempenho de IA em tempo real. Esses são dois desenvolvimentos importantes que refletem como os sistemas de agentes e as arquiteturas centradas em dados convergem para tornar a IA empresarial mais eficiente.
A mais recente adição do RavenDB se baseia nessa tendência, posicionando os bancos de dados como participantes ativos em pipelines de IA, e não como despejos passivos de dados.
Olhando para frente
Eini disse que o lançamento reflete o roteiro do RavenDB para tornar os recursos de IA uma parte nativa de sua plataforma. No ano passado, a empresa adicionou pesquisa vetorial, geração de incorporação e recursos generativos de IA diretamente no mecanismo de banco de dados.
“Nosso objetivo é encapsular toda a complexidade da IA dentro do RavenDB”, disse ele, “para que os usuários possam se concentrar nos resultados e não na mecânica”.
À medida que as empresas continuam a buscar maneiras confiáveis e econômicas de adotar a IA, ferramentas nativas de banco de dados, como o AI Agent Creator da RavenDB, podem oferecer um caminho prático a seguir, mesclando dados operacionais e inteligência em um único ambiente.
Fonte da imagem: Unslpash
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