Neo4j: AI Production కి స్కిల్స్ కాదు.. డేటా ఆర్కిటెక్చర్ కీలకం!

AI ప్రొడక్షన్ కు డేటా ఆర్కిటెక్చర్: స్కిల్స్ కన్నా ఇదే కీలకం!

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ని ప్రయోగాల దశ నుంచి వాస్తవ వ్యాపార అవసరాలకు (Enterprise Production) మార్చడం ప్రస్తుతం ఒక కీలక పరిణామం. కేవలం చిన్నపాటి టెస్టులతో ఆగిపోకుండా, AI కచ్చితత్వం (Accuracy) మరియు వివరణాత్మకత (Explainability) ఉండేలా ఆర్కిటెక్చర్లను నిర్మించుకోవాల్సిన ఆవశ్యకత ఏర్పడింది. Neo4j సంస్థ వైస్ ప్రెసిడెంట్ (VP) ఆఫ్ డెవలపర్ రిలేషన్స్, స్టీఫెన్ చిన్ (Stephen Chin) ప్రకారం, ఈ పరిణామం వెనుక నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్స్ (Knowledge Graphs) మరియు గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లను (Graph Databases) ఉపయోగించే ఏజెంటిక్ సిస్టమ్స్ (Agentic Systems) కీలక పాత్ర పోషిస్తున్నాయి. ఈ గ్రాఫ్-ఆధారిత ఆర్కిటెక్చర్లు AI కి ఒక స్ట్రక్చర్డ్, రిలేషన్షిప్-అవేర్ డేటా లేయర్‌ను అందించి, అంతకుముందు వచ్చిన బేసిక్ రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) వంటి మోడల్స్‌లో ఉన్న పరిమితులను అధిగమించడంలో సాయపడతాయి. ఈ వ్యూహాత్మక విధానం AbbVie, Pfizer, మరియు Daimler వంటి కంపెనీలు తమ AI డిప్లాయ్‌మెంట్లను వేగవంతం చేయడానికి తోడ్పడుతోంది.

మొత్తంగా AI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మార్కెట్ వేగంగా విస్తరిస్తోంది. ఇది 2030 నాటికి $223 బిలియన్లకు పైగా చేరుకుంటుందని అంచనా. ఇందులో నార్త్ అమెరికా ముందువరుసలో ఉంది. దీనిలో భాగంగా, నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ మార్కెట్ కూడా బలమైన వృద్ధిని సాధించనుంది. AI కి కాంటెక్చువల్ డేటా (Contextual Data) ఎంత అవసరమో ఇది తెలియజేస్తుంది.