ВЕБИНАР "Создание контекстно-осведомленных ИИ-агентов с использованием данных в реальном времени"

Точно так же, как мы не заливаем сырой нефть в автомобиль — мы перерабатываем её в бензин — ИИ не может работать на сырых данных. Ему нужен постоянный, очищенный контекст. Предоставление свежего контекста является отсутствующим архитектурным уровнем для надежного ИИ.В этом сеансе вы узнаете, как IBM, Confluent Intelligence и Google Cloud превращают операционные данные в свежий контекст, чтобы ИИ-агенты могли принимать правильные действия в правильное время. Мы продемонстрируем, как платформа потоковой передачи данных Confluent превращает операционные данные в автоматизированные решения, а также как Google Cloud добавляет уровень расследования и объяснения в реальном времени — все это основано на контексте, который отражает текущее состояние бизнеса.Мы продемонстрируем архитектуру в реальном времени для обнаружения аномалий и расследования — потоковая телеметрия гонок через Реактивный Контекстный Двигатель Confluent, где Агент Потоковой Передачи Confluent обнаруживает аномалии и рекомендует время питехнологии в реальном времени. Затем вы увидите агента Gemini в Google Antigravity, соединенного через MCP, который будет расследовать эти решения и объяснять причины их принятия, с управляемыми данными, синхронизированными с BigQuery для исторической записи и анализа.Вы уйдете с практическими, родными для потоковой передачи шаблонами, чтобы перейти от хрупких конвейеров и демонстраций к производственным ИИ на Google Cloud, снижая TCO.Докладчики:• Карана Сачдева, IBM• Шон Фалконер, Confluent• Сохраб Рахими, Google Cloud​Некоторые полезные ссылки:• Получите бесплатный доступ к другим лекциям/тренингам подобным этому на платформе Ai+ Training: https://aiplus.training/• Блог ODSC: https://opendatascience.com/• Канал Slack: https://hubs.li/Q038cQBy0• Код поведения: https://odsc.com/code-of-conduct/