WEBINAR "Kontextbewusste KI-Agenten mit Echtzeitdaten erstellen"

So wie wir kein Rohöl in ein Auto tanken – wir verfeinern es zu Benzin – kann KI nicht mit Rohdaten betrieben werden. Sie benötigt kontinuierlichen, verfeinerten Kontext. Das Bereitstellen von frischem Kontext ist die fehlende architektonische Ebene für zuverlässige KI. In dieser Sitzung erfahren Sie, wie IBM, Confluent Intelligence und Google Cloud Betriebsdaten in frischen Kontext für KI-Agenten umwandeln, um zur richtigen Zeit die richtige Entscheidung zu treffen. Sehen Sie, wie die Datenstreaming-Plattform von Confluent Betriebsdaten in automatisierte Entscheidungen umwandelt und wie Google Cloud eine Schicht der Echtzeituntersuchung und -erklärung hinzufügt – alles verwurzelt in einem Kontext, der den aktuellen Zustand des Unternehmens widerspiegelt. Wir werden eine Echtzeitarquitektur zur Anomaliedetektion und -untersuchung vorführen – Streaming-Renntelemetrie durch Confluents Echtzeit-Kontext-Engine, wo ein Confluent Streaming-Agent Anomalien erkennt und in Echtzeit an PIT-Zeitpunkte empfiehlt. Dann werden Sie einen Gemini-Agenten in Google Antigravity sehen, der über MCP verbunden ist und diese Entscheidungen untersucht und die dahinterstehenden Überlegungen erklärt, mit regulierten Daten, die mit BigQuery für historische Aufzeichnungen und Analysen synchronisiert sind. Sie werden praktische, streaming-native Muster mitnehmen, um von fragilen Pipelines und Demos zu produktionsgerechter KI auf Google Cloud überzugehen und dabei die TCO zu senken. Referenten: • Karan Sachdeva, IBM • Sean Falconer, Confluent • Sohrab Rahimi, Google Cloud ​Einige nützliche Links: • Erhalten Sie kostenlosen Zugang zu weiteren Vorträgen/Schulungen wie dieser auf der Ai+ Trainingsplattform: https://aiplus.training/ • ODSC-Blog: https://opendatascience.com/ • Slack-Kanal: https://hubs.li/Q038cQBy0 • Verhaltenskodex: https://odsc.com/code-of-conduct/