RavenDB, platform basis data dokumen sumber terbuka, telah mengungkap apa yang mereka sebut sebagai Pembuat Agen AI yang sepenuhnya terintegrasi dan berbasis database. Alat inovatif ini bertujuan untuk memfasilitasi pembangunan dan penerapan agen AI untuk perusahaan, mengatasi hambatan signifikan dalam AI perusahaan: kompleksitas menghubungkan model AI dengan sistem data dan alur kerja perusahaan secara aman dan efisien biaya.
CEO dan Pendiri RavenDB, Oren Eini, menekankan perlunya penerapan AI yang lebih cepat dan lebih aman. Ia menunjukkan bahwa banyak organisasi menghadapi kesulitan karena data mereka tersebar di berbagai sistem dan format, yang menyulitkan integrasi dan meningkatkan biaya. Eini menyatakan, "Masalah terbesar yang dihadapi pengguna dalam membangun solusi AI adalah bahwa model generik tidak benar-benar memberikan nilai yang berharga. Untuk mendapatkan nilai nyata dari AI, ia harus terintegrasi dengan sistem, data, dan operasi Anda sendiri."
Pembuat Agen AI dari RavenDB menyederhanakan proses ini dengan memungkinkan perusahaan untuk secara langsung mengekspos data relevan ke model AI dalam database, menghilangkan kebutuhan akan penyimpanan vektor terpisah atau alur kerja ETL. Sistem ini secara otomatis menangani tantangan teknis seperti manajemen memori model, ringkasan, dan keamanan data, memungkinkan perusahaan untuk beralih dari konsep ke agen yang diterapkan hanya dalam satu atau dua hari.
Alur kerja AI tradisional biasanya memerlukan ekspor data ke penyimpanan vektor dan kemudian menghubungkan penyimpanan tersebut ke model AI, yang dapat memperkenalkan penundaan dan kerentanan keamanan. Sebaliknya, pendekatan RavenDB menggunakan pengindeksan vektor bawaan dan pencarian semantik untuk memberikan akses langsung ke informasi bagi agen AI dalam database, memastikan responsivitas waktu nyata. Misalnya, agen AI dapat segera memeriksa pesanan terbaru atau status pengiriman pelanggan tanpa menunggu pembaruan data.
Mengenai keamanan, Eini meyakinkan bahwa agen AI beroperasi tanpa akses istimewa, berfungsi sebagai entitas eksternal dengan izin yang sama seperti pengguna yang menjalankannya. RavenDB telah menerapkan Pembuat Agen AI ini dalam skenario dunia nyata, seperti mengotomatiskan peringkat kandidat dalam rekrutmen dengan menganalisis resume terhadap kriteria pekerjaan dan meningkatkan hasil pencarian semantik untuk relevansi yang lebih baik.
Para ahli industri melihat integrasi ini sebagai bagian dari tren yang lebih luas menuju AI yang tertanam dan spesifik domain. Laporan terbaru dari Forrester menyoroti potensi untuk koneksi yang lebih erat antara sistem AI dan data perusahaan langsung untuk memberikan nilai segera bagi organisasi yang menjelajahi AI agentic. Peluncuran terbaru RavenDB menandakan pergeseran penting dalam cara perusahaan dapat memanfaatkan kecerdasan mesin, mengurangi kebutuhan akan lapisan infrastruktur tambahan dan memposisikan database sebagai peserta aktif dalam alur kerja AI. Eini mencatat bahwa perkembangan ini sejalan dengan visi RavenDB untuk menjadikan kemampuan AI sebagai bagian intrinsik dari platformnya, memungkinkan pengguna untuk berkonsentrasi pada hasil daripada kompleksitas teknis.