随着数据管理变得越来越复杂，现代应用程序扩展了传统方法的能力，人工智能正在彻底改变应用程序的扩展。
除了使操作人员摆脱过时、低效的方法，这些方法需要仔细监督和额外资源外，人工智能还实现了应用程序扩展的实时自适应优化。最终，这些好处结合在一起，提高了效率并降低了针对特定应用程序的成本。
凭借其预测能力，人工智能确保应用程序高效扩展，提高性能和资源分配——这标志着相较于传统方法的重大进步。
在即将举行的欧洲人工智能与大数据博览会上，MongoDB的EMEA通用人工智能高级解决方案架构师Han Heloir讨论了人工智能驱动的应用程序的未来以及可扩展数据库在支持生成性人工智能和增强业务流程中的作用。
人工智能新闻：随着人工智能驱动的应用程序复杂性和规模的不断增长，您认为塑造数据库技术未来的最重要趋势是什么？
Heloir：虽然企业渴望利用生成性人工智能技术的变革力量，但现实是，构建一个强大、可扩展的技术基础不仅仅是选择正确的技术。这是关于创建能够随着生成性人工智能不断变化的需求而增长和适应的系统，而这些需求变化迅速，传统IT基础设施可能无法支持。这是当前形势下不太令人舒服的真相。
当今的IT架构正被来自日益互联的数据集生成的前所未有的数据量所淹没。传统系统设计用于较少密集的数据交换，目前无法处理实时人工智能响应所需的大规模、持续的数据流。它们也未准备好管理生成的数据的多样性。
生成性人工智能生态系统通常由一组复杂的技术组成。从数据源到模型部署的每一层技术都增加了功能深度和运营成本。简化这些技术堆栈不仅仅是为了提高运营效率；这也是一种财务必要性。
人工智能新闻：在为涉及生成性人工智能的人工智能驱动应用程序选择可扩展数据库时，企业应考虑哪些关键因素？
Heloir：企业应优先考虑灵活性、性能和未来的可扩展性。以下是一些关键原因：
- 数据的多样性和数量将继续增长，要求数据库能够处理多种数据类型——结构化、非结构化和半结构化——并且能够扩展。选择一个能够在没有复杂ETL过程的情况下管理这种多样性的数据库是很重要的。
- 人工智能模型通常需要实时数据进行训练和推理，因此数据库必须提供低延迟，以便实现实时决策和响应。
- 随着人工智能模型的增长和数据量的扩大，数据库必须横向扩展，以允许组织在不显著停机或性能下降的情况下增加容量。
- 与数据科学和机器学习工具的无缝集成至关重要，原生支持人工智能工作流——例如管理模型数据、训练集和推理数据——可以提高运营效率。
人工智能新闻：组织在将人工智能集成到其运营中时面临哪些常见挑战，可扩展数据库如何帮助解决这些问题？
Heloir：组织在采用人工智能时可能会遇到各种挑战。这些挑战包括构建人工智能应用程序所需的大量来自各种来源的数据。扩展这些计划也可能对现有IT基础设施造成压力，并且一旦模型构建完成，它们需要持续的迭代和改进。
为了简化这一过程，可扩展的数据库可以帮助简化多样数据集的管理、存储和检索。它提供弹性，使企业能够在保持性能和效率的同时处理波动的需求。此外，它们通过实现快速的数据摄取和检索，加快了人工智能驱动创新的上市时间，促进了更快的实验。
人工智能新闻：您能否提供数据库提供商与人工智能专注公司之间合作如何推动人工智能解决方案创新的例子？
Heloir：许多企业在构建生成性人工智能应用程序时面临困难，因为技术发展迅速。有限的专业知识和集成多样组件的复杂性进一步复杂化了这一过程，减缓了创新并阻碍了人工智能驱动解决方案的发展。
我们解决这些挑战的一种方式是通过我们的MongoDB人工智能应用程序计划（MAAP），该计划为客户提供资源，帮助他们将人工智能应用程序投入生产。这包括参考架构和与领先技术提供商、专业服务和统一支持系统集成的端到端技术堆栈。
MAAP将客户分为四个组，从寻求建议和原型设计的客户到开发关键任务人工智能应用程序并克服技术挑战的客户。MongoDB的MAAP加速了生成性人工智能应用程序的快速、无缝开发，促进了创造力并减少了复杂性。
人工智能新闻：MongoDB如何应对支持人工智能驱动应用程序的挑战，特别是在快速采用人工智能的行业中？
Heloir：确保您拥有构建所需的基础设施始终是组织面临的最大挑战之一。
要构建人工智能驱动的应用程序，底层数据库必须能够对丰富、灵活的数据结构运行查询。随着人工智能的发展，数据结构可能变得非常复杂。这是组织在构建人工智能驱动应用程序时面临的最大挑战之一，而这正是MongoDB所设计来处理的。我们将源数据、元数据、操作数据、向量数据和生成数据统一在一个平台上。
人工智能新闻：您预见到数据库技术的未来发展是什么，MongoDB如何准备支持下一代人工智能应用程序？
Heloir：我们的核心价值观今天与MongoDB最初推出时是一样的：我们希望让开发人员的生活更轻松，帮助他们推动业务投资回报。这在人工智能时代依然不变。我们将继续倾听客户的声音，帮助他们克服最大的困难，并确保MongoDB具备他们开发下一代优秀应用程序所需的功能。
(照片由Caspar Camille Rubin提供)
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