Nexa AIを企業システムに統合するための実践ガイド
ローカルのAI機能を企業のIT環境に統合するには、互換性とO&Mの要件を考慮する必要があり、以下のソリューションが推奨される：
- ミドルウェアアーキテクチャNexa モデルを REST API でラッピングし、標準化されたサービス・インターフェースを作成します：
from nexa.server import ModelServer
server = ModelServer(port=8080)
server.deploy(model) - データパイプラインの適応NexaのDataBridgeモジュールを使用して、一般的なデータベースや企業システムに接続します：
- SAP/HANAコネクタ
- Kafkaストリーム処理プラグイン
- SQLAlchemy Adaptation Layer - バージョン管理プログラムNexaモデルレジストリを構成して、複数バージョンのモデルを管理し、ABテストとグレースケールリリースをサポートします。
- コンテナ展開公式に提供されているDockerイメージを使って、移植可能な実行環境を構築する。
典型的な統合シナリオの例：CRMシステムにインテリジェントな顧客サービス機能を追加する場合、Nexa NLPモデルはマイクロサービスとしてデプロイされ、エンタープライズ・サービス・バス（ESB）を介して既存の作業指示システムとインターフェースします。
注意事項：異なるビジネスデータ分布の下でモデルのパフォーマンスを事前にテストすること、異常事態に対処するためのロールバックメカニズムを開発すること、リソースの過負荷を防ぐためにAPI呼び出しの頻度を監視すること。
この答えは記事から得たものである。Nexa：ローカルで動作する小型マルチモーダルAIソリューションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Nexa AIと組織の既存システムとのシームレスな統合を実現するには？
