AI उत्पादनासाठी डेटा आर्किटेक्चर का महत्त्वाचे?
एआय (AI) आता केवळ प्रयोगांच्या (Experiments) टप्प्यातून बाहेर पडून कंपन्यांच्या प्रत्यक्ष वापरात (Production) येत आहे. या संक्रमणासाठी, अचूकता (Accuracy) आणि स्पष्टीकरण क्षमता (Explainability) सुनिश्चित करणारी मजबूत डेटा आर्किटेक्चर (Data Architecture) आवश्यक आहे. Neo4j चे VP ऑफ डेव्हलपर रिलेशन्स, स्टीफन चिन (Stephen Chin) यांच्या मते, हा बदल नॉलेज ग्राफ्स (Knowledge Graphs) आणि एजेंटिक सिस्टीम्स (Agentic Systems) वापरून होतो.
हे ग्राफ-आधारित आर्किटेक्चर (Graph-based Architectures) एआयला स्ट्रक्चर्ड, संबंध-जागरूक डेटा लेयर (Structured, Relationship-aware Data Layer) देतात. यामुळे मूलभूत रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सारख्या जुन्या मॉडेल्सच्या मर्यादांवर मात करता येते. ही रणनीती AbbVie, Pfizer आणि Daimler सारख्या कंपन्यांना त्यांचे उत्पादन एआय (Production AI) वेगाने तैनात करण्यास मदत करत आहे.
संपूर्ण एआय इन्फ्रास्ट्रक्चर मार्केट (AI Infrastructure Market) वेगाने वाढत आहे आणि 2030 पर्यंत $223 अब्ज पेक्षा जास्त होण्याची अपेक्षा आहे. यापैकी, नॉलेज ग्राफ मार्केटमध्येही (Knowledge Graph Market) मोठी वाढ अपेक्षित आहे, जी एआयसाठी कंटेक्चुअल डेटाची (Contextual Data) वाढती मागणी दर्शवते.
