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MIT Technology Review は、組織が AI エージェントの投資対効果を達成するには、適切なインフラと信頼性の高いデータ基盤が不可欠であると報告した。
LayerX Ai Workforce事業部のSREが、Azure Data Factoryの代わりにPython製ETLツール「dlt」とAzure Container App Jobを採用し、データ基盤の構築方法を説明している。
企業は、堅牢なデータ基盤の構築や効果的なガバナンス体制の整備など、AI導入において課題に直面している。
金融サービス大手のキャピタル・ワンは、AIシステムの基盤として管理・統制可能なデータを重視し、AI対応のデータエコシステム構築を進めている。
NVIDIAが提案する5つのマルチモーダルRAG機能を活用し、AI対応の知識システムを効果的に構築する方法について説明しています。