Die Edge-Bereitstellung ist die technologische Kernkompetenz von Lamatic.ai, und ihre Bedeutung spiegelt sich in drei Dimensionen wider:
- LeistungsoptimierungWährend bei herkömmlichen Cloud-Implementierungen von KI-Anwendungen Daten über das Netzwerk übertragen werden müssen, werden bei Edge-Implementierungen Rechenknoten auf Servern platziert, die viel näher an den Endnutzern stehen, wodurch eine extrem niedrige Latenz von durchschnittlich 150 Millisekunden erreicht wird. Dies ist entscheidend für Interaktionsszenarien in Echtzeit, wie z. B. Kundendienstgespräche.
- Einhaltung des DatenschutzesBestimmte Industriedaten (z. B. im Gesundheits- und Finanzwesen) müssen lokal gespeichert werden, und Edge-Lösungen ermöglichen die Verarbeitung sensibler Daten in bestimmten geografischen Gebieten, wodurch das Risiko einer grenzüberschreitenden Übertragung vermieden wird.
- KostenwirksamkeitDie Plattform ist mit der Weaviate-Vektordatenbank, die für eine effiziente kontextbezogene Datenabfrage optimiert ist, für die Edge-Umgebung optimiert. Die integrierte Weaviate-Vektordatenbank der Plattform ist ebenfalls für Edge-Umgebungen optimiert und ermöglicht eine effiziente kontextbezogene Datenabfrage.
Typische Anwendungsfälle sind die Fehlersuche an Anlagen in der Fertigungsindustrie, Echtzeit-Empfehlungssysteme in Einzelhandelsgeschäften und andere Szenarien, die eine schnelle Reaktion erfordern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLamatic.ai: eine gehostete Plattform für den schnellen Aufbau und Einsatz von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Warum legt Lamatic.ai besonderen Wert auf Edge Deployment Fähigkeiten?
